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種架構(gòu)的所有方法之間的異同。其分析的角度包括訓練的數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計、它們在重建性能、訓練策略和泛化能力上的效果。對于一些關(guān)鍵的方法，作者還使用了公開數(shù)據(jù)集和私有數(shù)據(jù)進行總結(jié)和比較，采用私有數(shù)據(jù)的目的是測試各類方法在全新場景下的泛化性能。這篇論文能夠為研究深度立體匹配的研究人
來自華為云BU的技術(shù)規(guī)劃負責人方帆給大家介紹了華為AI技術(shù)儲備現(xiàn)狀，以及華為深度學習技術(shù)在公司內(nèi)部的創(chuàng)新與實踐。
對信息的處理是分級的。從低級的提取邊緣特征到形狀（或者目標等），再到更高層的目標、目標的行為等，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。深度學習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，前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks
雖然modelarts能夠幫助我們在線上完成深度學習的模型，但是訓練好的深度學習模型是怎么部署的
(AutoEncoder)、生成對抗網(wǎng)絡(luò) (GAN)等。深度學習方法處理計算機視覺問題的過程類似于人類的學習過程：我們搭建的深度學習模型通過對現(xiàn)有圖片的不斷學**結(jié)出各類圖片的特征，最后輸出一個理想的模型，該模型能夠準確預(yù)測新圖片所屬的類別。深度學習中的“深度”體現(xiàn)在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所需要數(shù)據(jù)的層數(shù)之深。給定模型進行
種語言的即時翻譯，速度之快宛如魔法。谷歌翻譯的背后，就是機器學習。此時，你可能會想，谷歌翻譯已經(jīng)經(jīng)歷了很長的時間，那么現(xiàn)在有些什么新意呢？實際上，在過去的兩年時間里，谷歌已經(jīng)完全將深度學習嵌入進了谷歌翻譯中。事實上，這些對語言翻譯知之甚少的深度學習研究人員正提出相對簡單的機器學習
有趣的是，二十一世紀初，連接主義學習又卷上重來，掀起了以 “深度學習”為名的熱潮．所謂深度學習，狹義地說就是 “很多層 ＂ 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．在若干測試和競賽上，尤其是涉及語音、 圖像等復(fù)雜對象的應(yīng)用中，深度學習技術(shù)取得了優(yōu)越性能以往機器學習技術(shù)在應(yīng)用中要取得好性能，對使用者的要求較高
深度學習由經(jīng)典機器學習發(fā)展而來，兩者有著相同與不同特點1.完全不同的模式機器學習：使計算機能從數(shù)據(jù)中學習，并利用其學到的知識來提供答案（通常為預(yù)測）。依賴于不同的范式（paradigms），例如統(tǒng)計分析、尋找數(shù)據(jù)相似性、使用邏輯等深度學習：使用單一技術(shù)，最小化人腦勞動。使用被稱為
VGG原理VGG16相比AlexNet的一個改進是采用連續(xù)的幾個3x3的卷積核代替AlexNet中的較大卷積核（11x11，7x7，5x5）。對于給定的感受野（與輸出有關(guān)的輸入圖片的局部大?。?，采用堆積的小卷積核是優(yōu)于采用大的卷積核，因為多層非線性層可以增加網(wǎng)絡(luò)深度來保證學習更復(fù)雜的模式，而且代價還比
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學習的模型有很多，目前開發(fā)者最常用的深度學習模型與架構(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 (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)、自動編碼器 (AutoEncoder)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)
對信息的處理是分級的。從低級的提取邊緣特征到形狀（或者目標等），再到更高層的目標、目標的行為等，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。深度學習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
深度學習區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學習，深度學習的不同在于： (1)強調(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；(2)明確了特征學習的重要性。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，
組件學習組件學習不僅使用一個模型的知識，還使用多個模型的知識。人們相信，通過獨特的信息組合或輸入（包括靜態(tài)和動態(tài)），深度學習可以比單一模式更深入地理解和表現(xiàn)。遷移學習是組件學習的一個非常明顯的例子?；谶@一思想，對類似問題預(yù)先訓練的模型權(quán)重可用于對特定問題進行微調(diào)。為了區(qū)分不同類
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。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)網(wǎng)絡(luò)研究受到更多的是來自許多數(shù)學和工程學科的
深度強化學習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、機器人硬件設(shè)計等領(lǐng)域擊敗了人類冠軍。深度強化學習利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習能力，可以解決對于經(jīng)典強化學習（RL）技術(shù)來說過于復(fù)雜的問題。深度強化學習比機器學習的其他分支要復(fù)雜得多
學習目標 目標 知道深度學習與機器學習的區(qū)別了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)組成知道深度學習效果特點 應(yīng)用 無 1.1.1 區(qū)別 1.1.1.1 特征提取方面 機器學習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)知識深度學習通常由多個層
數(shù)據(jù)依賴性性能是兩種算法之間的主要關(guān)鍵區(qū)別。雖然，當數(shù)據(jù)很小時，深度學習算法表現(xiàn)不佳。這就是是深度學習算法需要大量數(shù)據(jù)才能完美理解的原因。但是，在這種情況下，我們可以看到算法的使用以及他們手工制作的規(guī)則。上圖總結(jié)了這一事實。硬件依賴通常，深度學習依賴于高端機器，而傳統(tǒng)學習依賴于低端機器。因
實戰(zhàn)項目 深度學習是一門實踐性很強的學科，需要通過實戰(zhàn)項目來加深對理論知識的理解和應(yīng)用。可以選擇一些開源的深度學習項目進行學習和實踐，如ImageNet、CIFAR-10等。 2.比賽競賽 參加深度學習相關(guān)的比賽競賽，可以鍛煉自己的深度學習能力和實戰(zhàn)經(jīng)驗，也可以與其他深度學習愛好者交
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)測準確度，思想就是， 先訓練大量結(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。在實際中，有較大限制，原因很簡單，
深度學習需要大量的數(shù)據(jù)集，但是現(xiàn)實是只有零星的數(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
