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深度學(xué)習(xí)算法在許多情況下都涉及到優(yōu)化。例如，模型中的進(jìn)行推斷（如 PCA）涉及到求解優(yōu)化問(wèn)題。我們經(jīng)常使用解析優(yōu)化去證明或設(shè)計(jì)算法。在深度學(xué)習(xí)涉及到的諸多優(yōu)化問(wèn)題中，最難的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。甚至是用幾百臺(tái)機(jī)器投入幾天到幾個(gè)月來(lái)解決單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問(wèn)題，也是很常見的。因?yàn)檫@其中的優(yōu)化
通過(guò)對(duì)課程的學(xué)習(xí)，從對(duì)EI的初體驗(yàn)到對(duì)深度學(xué)習(xí)的基本理解，收獲了很多，做出如下總結(jié)：深度學(xué)習(xí)是用于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它的基本特點(diǎn)是試圖模仿大腦的神經(jīng)元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應(yīng)用是計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理
出十分有效的深度學(xué)習(xí)模型。小結(jié)由于優(yōu)化算法的目標(biāo)函數(shù)通常是一個(gè)基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的損失函數(shù)，優(yōu)化的目標(biāo)在于降低訓(xùn)練誤差。由于深度學(xué)習(xí)模型參數(shù)通常都是高維的，目標(biāo)函數(shù)的鞍點(diǎn)通常比局部最小值更常見。練習(xí)對(duì)于深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化問(wèn)題，你還能想到哪些其他的挑戰(zhàn)？本文摘自《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)作者：阿斯頓·張（Aston
年到 2018 年，短短的六年時(shí)間里，深度學(xué)習(xí)所需的計(jì)算量增長(zhǎng)了 300,000%。然而，與開發(fā)算法相關(guān)的能耗和碳排放量卻鮮有被測(cè)量，盡管已有許多研究清楚地證明了這個(gè)日益嚴(yán)峻的問(wèn)題。 針對(duì)這一問(wèn)題，哥本哈根大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的兩名學(xué)生，協(xié)同助理教授 一起開發(fā)了一個(gè)的軟件程序，它可以計(jì)算
序列內(nèi)部各元素之間的依賴關(guān)系，在 Transformer 中得到廣泛應(yīng)用。 這些變種的提出，進(jìn)一步擴(kuò)展了注意力機(jī)制的應(yīng)用場(chǎng)景，使得它能夠更好地適應(yīng)不同類型的 NLP 任務(wù)。 6. 總結(jié) 注意力機(jī)制的引入為深度學(xué)習(xí)模型在 NLP 任務(wù)上的表現(xiàn)帶來(lái)了革命性的提升。通過(guò)賦予模型選
限速。負(fù)責(zé)任的簡(jiǎn)化學(xué)習(xí)的不僅使模型足夠輕量級(jí)以供使用，而且確保它能夠適應(yīng)數(shù)據(jù)集中沒有出現(xiàn)過(guò)的角落情況。在深度學(xué)習(xí)的研究中，簡(jiǎn)化學(xué)習(xí)可能是最不受關(guān)注的，因?yàn)?ldquo;我們通過(guò)一個(gè)可行的架構(gòu)尺寸實(shí)現(xiàn)了良好的性能” 并不像 “我們通過(guò)由數(shù)千千萬(wàn)萬(wàn)個(gè)參數(shù)組成的體系結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的性能”一樣吸引
入了解的同學(xué)可以自行g(shù)oogle）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量非常大，事實(shí)上在很長(zhǎng)時(shí)間里由于基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)的限制進(jìn)展并不大。而GPU的出現(xiàn)讓人看到了曙光，也造就了深度學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展，“深度學(xué)習(xí)”才一下子火熱起來(lái)。擊敗李世石的Alpha go即是深度學(xué)習(xí)的一個(gè)很好的示例。Google的Tens
述文章主要總結(jié)了過(guò)去6年發(fā)表在主要會(huì)議和期刊上的150多篇深度立體匹配論文，可以稱得上方法最新，分類最全，概括最廣。在論文中，作者首先介紹了深度立體匹配網(wǎng)絡(luò)的常用架構(gòu)，然后討論了基于每種架構(gòu)的所有方法之間的異同。其分析的角度包括訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)、它們?cè)谥亟ㄐ阅?、?xùn)練策
教程總體簡(jiǎn)介：要求 目標(biāo) 1.1 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別 學(xué)習(xí)目標(biāo) 1.1.1 區(qū)別 1.1.1.1 特征提取方面 1.1.2 算法代表 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景 1.2 深度學(xué)習(xí)框架介紹 1.2.2 TensorFlow的特點(diǎn) 深度學(xué)習(xí)介紹 2.1 TF數(shù)據(jù)流圖 2.1.1 案例：TensorFlow實(shí)現(xiàn)一個(gè)加法運(yùn)算
對(duì)信息的處理是分級(jí)的。從低級(jí)的提取邊緣特征到形狀（或者目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來(lái)越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過(guò)程就是建模的過(guò)程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類，前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks
來(lái)自華為云BU的技術(shù)規(guī)劃負(fù)責(zé)人方帆給大家介紹了華為AI技術(shù)儲(chǔ)備現(xiàn)狀，以及華為深度學(xué)習(xí)技術(shù)在公司內(nèi)部的創(chuàng)新與實(shí)踐。
雖然modelarts能夠幫助我們?cè)诰€上完成深度學(xué)習(xí)的模型，但是訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型是怎么部署的
深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）（也稱為深度結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)【Deep Structured Learning】、層次學(xué)習(xí)【Hierarchical Learning】或者是深度機(jī)器學(xué)習(xí)【Deep Machine Learning】）是一類算法集合，是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。
何得到輸出的流程圖中的最長(zhǎng)路徑的長(zhǎng)度記為模型的深度。另一方面，在深度概率模型中，也把描述概念之間如何相互關(guān)聯(lián)的圖的深度而非計(jì)算圖的深度記為一種模型的深度。值得注意的是，后者用來(lái)計(jì)算表示的計(jì)算圖可能比概念圖要深得多。鑒于這兩種觀點(diǎn)的共存，一般在一個(gè)模型有多深才算作“深度”模型上并沒
種語(yǔ)言的即時(shí)翻譯，速度之快宛如魔法。谷歌翻譯的背后，就是機(jī)器學(xué)習(xí)。此時(shí)，你可能會(huì)想，谷歌翻譯已經(jīng)經(jīng)歷了很長(zhǎng)的時(shí)間，那么現(xiàn)在有些什么新意呢？實(shí)際上，在過(guò)去的兩年時(shí)間里，谷歌已經(jīng)完全將深度學(xué)習(xí)嵌入進(jìn)了谷歌翻譯中。事實(shí)上，這些對(duì)語(yǔ)言翻譯知之甚少的深度學(xué)習(xí)研究人員正提出相對(duì)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)
有趣的是，二十一世紀(jì)初，連接主義學(xué)習(xí)又卷上重來(lái)，掀起了以 “深度學(xué)習(xí)”為名的熱潮．所謂深度學(xué)習(xí)，狹義地說(shuō)就是 “很多層 ＂ 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．在若干測(cè)試和競(jìng)賽上，尤其是涉及語(yǔ)音、 圖像等復(fù)雜對(duì)象的應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得了優(yōu)越性能以往機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在應(yīng)用中要取得好性能，對(duì)使用者的要求較高
深度學(xué)習(xí)由經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展而來(lái)，兩者有著相同與不同特點(diǎn)1.完全不同的模式機(jī)器學(xué)習(xí)：使計(jì)算機(jī)能從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用其學(xué)到的知識(shí)來(lái)提供答案（通常為預(yù)測(cè)）。依賴于不同的范式（paradigms），例如統(tǒng)計(jì)分析、尋找數(shù)據(jù)相似性、使用邏輯等深度學(xué)習(xí)：使用單一技術(shù)，最小化人腦勞動(dòng)。使用被稱為
VGG原理VGG16相比AlexNet的一個(gè)改進(jìn)是采用連續(xù)的幾個(gè)3x3的卷積核代替AlexNet中的較大卷積核（11x11，7x7，5x5）。對(duì)于給定的感受野（與輸出有關(guān)的輸入圖片的局部大?。捎枚逊e的小卷積核是優(yōu)于采用大的卷積核，因?yàn)槎鄬臃蔷€性層可以增加網(wǎng)絡(luò)深度來(lái)保證學(xué)習(xí)更復(fù)雜的模式，而且代價(jià)還比
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習(xí)的模型有很多，目前開發(fā)者最常用的深度學(xué)習(xí)模型與架構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、深度置信網(wǎng)絡(luò) (DBN)、受限玻爾茲曼機(jī) (RBM)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN & LSTM & GRU)、遞歸張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNTN)、自動(dòng)編碼器 (AutoEncoder)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
對(duì)信息的處理是分級(jí)的。從低級(jí)的提取邊緣特征到形狀（或者目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來(lái)越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過(guò)程就是建模的過(guò)程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類：1.前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks
