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對信息的處理是分級的。從低級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越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個過程就是建模的過程。 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
學(xué)習(xí)目標(biāo) 目標(biāo) 知道深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)組成知道深度學(xué)習(xí)效果特點(diǎn) 應(yīng)用 無 1.1.1 區(qū)別 1.1.1.1 特征提取方面 機(jī)器學(xué)習(xí)的特征工程步驟是要靠手動完成的，而且需要大量領(lǐng)域?qū)I(yè)知識深度學(xué)習(xí)通常由多個層
深度學(xué)習(xí)區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： (1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn)；(2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個新特征空間，從而使分類或預(yù)測更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
png【翻譯】如第一部分所述，作為一種潛在的、能夠從強(qiáng)噪聲振動信號中學(xué)習(xí)判別性特征的方法，本研究考慮了深度學(xué)習(xí)和軟閾值化的集成。相對應(yīng)地，本部分注重于開發(fā)深度殘差網(wǎng)絡(luò)的兩個改進(jìn)的變種，即通道間共享閾值的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)、通道間不同閾值的深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)。對相關(guān)理論背景和必要的想法進(jìn)行了詳細(xì)介紹。A.
組成，每個單元表示一個向量到標(biāo)量的函數(shù)。每個單元在某種意義上類似一個神經(jīng)元，它接收的輸入來源于許多其他的單元，并且計算它自己的激活值。使用多層向量值表示的想法來源于神經(jīng)科學(xué)。用于計算這些表示的函數(shù) f(i)(x) 的選擇，也或多或少地受到神經(jīng)科學(xué)觀測的指引，這些觀測是關(guān)于生物神經(jīng)元計算功能的。然而，現(xiàn)代的神經(jīng)
學(xué)習(xí)步長$\alpha$是一個很重要的參數(shù)。 如果太小，算法會收斂的很慢。 如果太大，容易造成算法不收斂，甚至發(fā)散。 自變量的標(biāo)準(zhǔn)化，和因變量的中心化，是建立深度學(xué)習(xí)模型常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。 他們的好處，是不僅可以讓梯度下降法的數(shù)值表現(xiàn)的更加穩(wěn)定，還有助于我們找到合適的初始值和步長。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社區(qū)許多顯著成就的基石，它在棋盤、視頻游戲、自動駕駛、機(jī)器人硬件設(shè)計等領(lǐng)域擊敗了人類冠軍。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，可以解決對于經(jīng)典強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）技術(shù)來說過于復(fù)雜的問題。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)比機(jī)器學(xué)習(xí)的其他分支要復(fù)雜得多
L2懲罰法也是一個經(jīng)典的正則化方法。 它是在原有損失函數(shù)的基礎(chǔ)上，在構(gòu)造一個新的損失函數(shù)。（帶有懲罰項 是一個超參數(shù)）模型集成（model ensemble)可以提供模型的預(yù)測準(zhǔn)確度，思想就是， 先訓(xùn)練大量結(jié)構(gòu)不同的模型，通過平均、或投票方式綜合所有模型的結(jié)構(gòu)，得到最終預(yù)測。在實(shí)際中，有較大限制，原因很簡單，
實(shí)戰(zhàn)項目 深度學(xué)習(xí)是一門實(shí)踐性很強(qiáng)的學(xué)科，需要通過實(shí)戰(zhàn)項目來加深對理論知識的理解和應(yīng)用?？梢赃x擇一些開源的深度學(xué)習(xí)項目進(jìn)行學(xué)習(xí)和實(shí)踐，如ImageNet、CIFAR-10等。 2.比賽競賽 參加深度學(xué)習(xí)相關(guān)的比賽競賽，可以鍛煉自己的深度學(xué)習(xí)能力和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗，也可以與其他深度學(xué)習(xí)愛好者交
深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)集，但是現(xiàn)實(shí)是只有零星的數(shù)據(jù)，大家有什么收集數(shù)據(jù)的經(jīng)驗和經(jīng)歷，還有什么收集數(shù)據(jù)的好辦法
ow優(yōu)勢的深度學(xué)習(xí)框架。 JAX 是 Google Research 開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，被稱為“在 GPU/TPU上運(yùn)行的具有自動微分功能的Numpy”，該庫的核心是類似 Numpy 的向量和矩陣運(yùn)算。我個人認(rèn)為，與Numpy和PyTorch/TensorFlow最大的不同在于J
深度學(xué)習(xí)模型的能力是訓(xùn)練數(shù)據(jù)、算法設(shè)計（模型架構(gòu)）和算力三者共同作用的結(jié)果，各自的作用不同，且相互依賴。1. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)：能力的“原材料”• 作用：數(shù)據(jù)是模型學(xué)習(xí)的直接來源，決定了模型能學(xué)到什么。數(shù)據(jù)的質(zhì)量（標(biāo)注準(zhǔn)確性、噪聲）、多樣性（覆蓋場景）和規(guī)模直接影響模型的泛化能力。• 例
在深度學(xué)習(xí)時代，谷歌、Facebook、百度等科技巨頭開源了多款框架來幫助開發(fā)者更輕松地學(xué)習(xí)、構(gòu)建和訓(xùn)練不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而這些大公司也花費(fèi)了很大的精力來維護(hù) TensorFlow、PyTorch 這樣龐大的深度學(xué)習(xí)框架。除了這類主流框架之外，開發(fā)者們也會開源一些小而精的框架或者庫。比如今年
損失函數(shù)的復(fù)雜性深度學(xué)習(xí)模型的損失函數(shù)通常是高度非凸的，存在大量局部極小值和鞍點(diǎn)。如果學(xué)習(xí)率太大，模型可能會跳過最優(yōu)解，甚至導(dǎo)致?lián)p失爆炸（NaN）。(3) 數(shù)值穩(wěn)定性過大的學(xué)習(xí)率可能導(dǎo)致參數(shù)更新后超出浮點(diǎn)數(shù)的表示范圍（如 inf 或數(shù)值溢出），使訓(xùn)練崩潰。3. 常見學(xué)習(xí)率值是怎么來的？(1)
入差別最小的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層，由于模型容量的限制以及稀疏性約束，使得得到的模型能夠學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)，從而得到比輸入更具有表示能力的特征；在學(xué)習(xí)得到n-l層后，將n-l層的輸出作為第n層的輸入，訓(xùn)練第n層，由此分別得到各層的參數(shù)。自頂向下的監(jiān)督學(xué)習(xí)就是通過帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，
深度學(xué)習(xí)區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： (1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn)；(2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個新特征空間，從而使分類或預(yù)測更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
多任務(wù)學(xué)習(xí) (Caruana, 1993) 是通過合并幾個任務(wù)中的樣例（可以視為對參數(shù)施加的軟約束）來提高泛化的一種方式。額外的訓(xùn)練樣本以同樣的方式將模型的參數(shù)推向泛化更好的方向，當(dāng)模型的一部分在任務(wù)之間共享時，模型的這一部分更多地被約束為良好的值（假設(shè)共享是合理的），往往能更好
中大部分區(qū)域都是無效的輸入，感興趣的輸入只分布在包含少量點(diǎn)的子集構(gòu)成的一組流形中，而學(xué)習(xí)函數(shù)中感興趣輸出的變動只位于流形中的方向，或者感興趣的變動只發(fā)生在我們從一個流形移動到另一個流形的時候。流形學(xué)習(xí)是在連續(xù)數(shù)值數(shù)據(jù)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的設(shè)定下被引入的，盡管這個概率集中的想法也能夠泛化到離
而，我們可以輕松地通過重疊的方式觀察到每個目標(biāo)。argmax的方式也很好理解。如上圖所示，每個通道只有0或1，以Person的通道為例，紅色的1表示為Person的像素，其他像素均為0。其他通道也是如此，并且不存在同一個像素點(diǎn)在兩個以上的通道均為1的情況。因此，通過argmax就
差較大的現(xiàn)象。欠擬合與過擬合的區(qū)別：欠擬合在訓(xùn)練集和測試集上的性能都較差，而過擬合往往能較好地學(xué)習(xí)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的性質(zhì)，而在測試集上的性能較差。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過程中，欠擬合主要表現(xiàn)為輸出結(jié)果的高偏差，而過擬合主要表現(xiàn)為輸出結(jié)果的高方差。機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)：是使學(xué)得的模型能夠很好的適用于
