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全面地講述深度學(xué)習(xí)的歷史超出了本書(shū)的范圍。然而，一些基本的背景對(duì)理解深度學(xué)習(xí)是有用的，深度學(xué)習(xí)經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮：20世紀(jì)40年代到60年代深度學(xué)習(xí)的雛形出現(xiàn)在控制論（cybernetics）中，20世紀(jì)80年代到90年代深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)為聯(lián)結(jié)主義（connectionism），直到
參數(shù)位于棧上，太大的拷貝會(huì)導(dǎo)致棧溢出 二維數(shù)組參數(shù)： 二維數(shù)組參數(shù)同樣存在退化的問(wèn)題 二維數(shù)組可以看做一維數(shù)組二維數(shù)組中的每一個(gè)元素是一維數(shù)組 二維數(shù)組參數(shù)中的第一維的參數(shù)可以省略 void f(int a[5]) <===>
超參超參是可以調(diào)整的參數(shù)，可以控制模型訓(xùn)練優(yōu)化的過(guò)程，不同的超參數(shù)值可能會(huì)影響模型訓(xùn)練和收斂速度。一般會(huì)定義以下用于訓(xùn)練的超參：Number of Epochs - 迭代數(shù)據(jù)集的次數(shù)Batch Size - 在更新參數(shù)之前通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳播的數(shù)據(jù)樣本數(shù)量學(xué)習(xí)率- 在每個(gè)批次/時(shí)期更新模型參數(shù)的程度。
使用深度學(xué)習(xí)方法處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題的過(guò)程類(lèi)似于人類(lèi)的學(xué)習(xí)過(guò)程：我們搭建的深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)對(duì)現(xiàn)有圖片的不斷學(xué)**結(jié)出各類(lèi)圖片的特征，最后輸出一個(gè)理想的模型，該模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)新圖片所屬的類(lèi)別。圖1-2展示了兩個(gè)不同的學(xué)習(xí)過(guò)程，上半部分是通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)模型解決圖片分類(lèi)問(wèn)題，下半部分
試集可以用來(lái)估計(jì)學(xué)習(xí)過(guò)程完成之后的學(xué)習(xí)器的泛化誤差。其重點(diǎn)在于測(cè)試樣本不能以任何形式參與到模型的選擇，包括設(shè)定超參數(shù)?；谶@個(gè)原因，測(cè)試集中的樣本不能用于驗(yàn)證集。因此，我們總是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中構(gòu)建驗(yàn)證集。特別地，我們將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分成兩個(gè)不相交的子集。其中一個(gè)用于學(xué)習(xí)參數(shù)。另一個(gè)作為驗(yàn)證
學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得的信息對(duì)諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，
Network）的擴(kuò)展和應(yīng)用為基礎(chǔ)，這次浪潮的出現(xiàn)標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)時(shí)代的來(lái)臨。這一階段的研究主要集中在如何提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和泛化能力上。SVM作為一種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在分類(lèi)問(wèn)題上表現(xiàn)出了良好的性能。隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了許多領(lǐng)域的重要工具，例如自然
的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，每個(gè)特征都有自己獨(dú)立的參數(shù)，而在深度學(xué)習(xí)算法中，通過(guò)參數(shù)共享，多個(gè)特征可以共享同一個(gè)參數(shù)，從而減少參數(shù)的數(shù)量。這種共享參數(shù)的方式可以有效地減少模型的復(fù)雜度，并提高模型的訓(xùn)練速度和泛化能力。 參數(shù)共享的原理 參數(shù)共享的原理是基于特征的局部性假設(shè)。在深度學(xué)習(xí)中，我們
的整流線性隱藏單元可以簡(jiǎn)單地學(xué)會(huì)使 hi 變得很大（使增加的噪聲 ? 變得不顯著）。乘性噪聲不允許這樣病態(tài)地解決噪聲魯棒性問(wèn)題。另一種深度學(xué)習(xí)算法——批標(biāo)準(zhǔn)化，在訓(xùn)練時(shí)向隱藏單元引入加性和乘性噪聲重新參數(shù)化模型。批標(biāo)準(zhǔn)化的主要目的是改善優(yōu)化，但噪聲具有正則化的效果，有時(shí)沒(méi)必要再使用Dropout。
} return 0; } 動(dòng)態(tài)改參 好的 PID 算法，允許在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，調(diào)整 PID 參數(shù)。問(wèn)題的關(guān)鍵是，運(yùn)行中途修改 PID 參數(shù)，如何保持算法輸出仍然平穩(wěn)，對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)不產(chǎn)生額外沖擊。仔細(xì)分析 PID 的三個(gè)部分，當(dāng)對(duì)應(yīng)的參數(shù)改變時(shí)，影響最大的是積分部分，比例和微分兩部
頻率派的視角是真實(shí)參數(shù) θ 是未知的定值，而點(diǎn)估計(jì)θˆ 是考慮數(shù)據(jù)集上函數(shù)（可以看作是隨機(jī)的）的隨機(jī)變量。 貝葉斯統(tǒng)計(jì)的視角完全不同。貝葉斯用概率反映知識(shí)狀態(tài)的確定性程度。數(shù)據(jù)集能夠直接觀測(cè)到，因此不是隨機(jī)的。另一方面，真實(shí)參數(shù) θ 是未知或不確定的，因此可以表示成隨機(jī)變量。
象幾乎一定會(huì)出現(xiàn)。這意味著如果我們返回使驗(yàn)證集誤差最低的參數(shù)設(shè)置，就可以獲得更好的模型（因此，有希望獲得更好的測(cè)試誤差）。在每次驗(yàn)證集誤差有所改善后，我們存儲(chǔ)模型參數(shù)的副本。當(dāng)訓(xùn)練算法終止時(shí)，我們返回這些參數(shù)而不是最新的參數(shù)。當(dāng)驗(yàn)證集上的誤差在事先指定的循環(huán)次數(shù)內(nèi)沒(méi)有進(jìn)一步改善時(shí)
通過(guò)JDBC提交sql時(shí)是否有接口可以返回pid值？
所謂“ 機(jī)器學(xué)習(xí)” ， 是指利用算法使計(jì)算機(jī)能夠像人一樣從數(shù)據(jù)中挖掘出信息； 而“ 深度學(xué)習(xí)”作為“機(jī)器學(xué)習(xí)”的一個(gè)**子集**， 相比其他學(xué)習(xí)方法， 使用了更多的參數(shù)、模型也更復(fù)雜， 從而使得模型對(duì)數(shù)據(jù)的理解更加深人， 也更加智能。 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)是分步驟來(lái)進(jìn)行的， 每一步的最優(yōu)解不一定帶來(lái)結(jié)果的最優(yōu)解；
L2懲罰法也是一個(gè)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(gè)新的損失函數(shù)。（帶有懲罰項(xiàng) 是一個(gè)超參數(shù)）模型集成（model ensemble)可以提供模型的預(yù)測(cè)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(guò)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(cè)。在實(shí)際中，有較大限制，原因很簡(jiǎn)單，
本文內(nèi)容參考資料為《智能之門(mén)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)入門(mén)》和《解析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》兩本書(shū)，以及部分網(wǎng)絡(luò)資料，加以個(gè)人理解和內(nèi)容提煉總結(jié)得到，文中所有直方圖的圖片來(lái)源于參考資料 3。 一，參數(shù)初始化概述 我們知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一般是依靠隨機(jī)梯度下降優(yōu)化算法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新的，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)是非凸問(wèn)題，利
地泛化。展示了多任務(wù)學(xué)習(xí)中非常普遍的一種形式，其中不同的監(jiān)督任務(wù)（給定 x預(yù)測(cè) y(i)）共享相同的輸入 x 以及一些中間層表示 h(share)，能學(xué)習(xí)共同的因素池。該模型通常可以分為兩類(lèi)相關(guān)的參數(shù)：多任務(wù)學(xué)習(xí)在深度學(xué)習(xí)框架中可以以多種方式進(jìn)行，該圖說(shuō)明了任務(wù)共享相同輸入但涉及
頻率派的視角是真實(shí)參數(shù) θ 是未知的定值，而點(diǎn)估計(jì)θˆ 是考慮數(shù)據(jù)集上函數(shù)（可以看作是隨機(jī)的）的隨機(jī)變量。 貝葉斯統(tǒng)計(jì)的視角完全不同。貝葉斯用概率反映知識(shí)狀態(tài)的確定性程度。數(shù)據(jù)集能夠直接觀測(cè)到，因此不是隨機(jī)的。另一方面，真實(shí)參數(shù) θ 是未知或不確定的，因此可以表示成隨機(jī)變量。
1%。主要問(wèn)題是如何設(shè)置 ?0。若 ?0 太大，學(xué)習(xí)曲線將會(huì)劇烈振蕩，代價(jià)函數(shù)值通常會(huì)明顯增加。溫和的振蕩是良好的，容易在訓(xùn)練隨機(jī)代價(jià)函數(shù)（例如使用 Dropout 的代價(jià)函數(shù)）時(shí)出現(xiàn)。如果學(xué)習(xí)率太小，那么學(xué)習(xí)過(guò)程會(huì)很緩慢。如果初始學(xué)習(xí)率太低，那么學(xué)習(xí)可能會(huì)卡在一個(gè)相當(dāng)高的代價(jià)值。通常，就
１、使用相關(guān)的庫(kù)torchsummary 參數(shù)量、浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算量、中間變量、ｔｒａｉｎ的變量數(shù)、保持不變的變量數(shù)，每一層的中間變量和類(lèi)型都會(huì)詳細(xì)列出 from torchsummary import summary net=net.to(torch.device("cpu")) summary(net
