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研究人員進(jìn)行了一項(xiàng)“深度學(xué)習(xí)算力”的研究，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練模型的進(jìn)步取決于算力的大幅提高，具體來(lái)說(shuō)，計(jì)算能力提高10倍相當(dāng)于三年的算法改進(jìn)，那么深度學(xué)習(xí)的發(fā)展僅僅是需要研究算法了嗎，研究算法才是程序員的出路嗎？
優(yōu)化器（optimizer）領(lǐng)域的論文數(shù)量龐大，但真正帶來(lái)顯著突破的寥寥無(wú)幾。1. 優(yōu)化器研究的現(xiàn)狀“數(shù)百篇論文，SOTA僅改進(jìn)幾次”：優(yōu)化器（如Adam、SGD變體等）是深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的核心組件，每年有大量論文提出"新"優(yōu)化器，但絕大多數(shù)僅在特定實(shí)驗(yàn)設(shè)置下表現(xiàn)略好，或通過(guò)"微調(diào)超
基于AI Agent的多模態(tài)情感分析深度學(xué)習(xí)框架研究 一、引言 情感分析（Sentiment Analysis）是自然語(yǔ)言處理（NLP）與計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）中一項(xiàng)重要任務(wù)。傳統(tǒng)的情感分析主要依賴(lài)于文本數(shù)據(jù)，但在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，情感往往通過(guò) 語(yǔ)言、語(yǔ)音、表情、姿態(tài) 等多模態(tài)信號(hào)共同傳達(dá)。因此，結(jié)合
來(lái)最廣泛的研究領(lǐng)域之一。其中很大一部分是由自然語(yǔ)言處理任務(wù)的進(jìn)展所推動(dòng)，該領(lǐng)域的重點(diǎn)是讓計(jì)算機(jī)讀懂人的工作。這個(gè)領(lǐng)域的機(jī)器翻譯和問(wèn)題回答兩個(gè)熱門(mén)的任務(wù)已經(jīng)取得了一些進(jìn)展。當(dāng)前需要處理序列數(shù)據(jù)的核心人物包括：語(yǔ)言建模、序列到序列轉(zhuǎn)換、問(wèn)答等 深度學(xué)習(xí)模型那么多，科學(xué)研究選哪個(gè)？序
圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。文字識(shí)別的研究是從 1950年開(kāi)始的，一般是識(shí)別字母、數(shù)字和符號(hào)，從印刷文字識(shí)別到手寫(xiě)文字識(shí)別， 應(yīng)用非常廣泛。數(shù)字圖像處理和識(shí)別的研究開(kāi)始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲(chǔ)，傳輸方便可壓縮、傳輸過(guò)程中不
階段 圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。文字識(shí)別的研究是從 1950年開(kāi)始的，一般是識(shí)別字母、數(shù)字和符號(hào)，從印刷文字識(shí)別到手寫(xiě)文字識(shí)別， 應(yīng)用非常廣泛。始于 數(shù)字圖像處理和識(shí)別的研究開(kāi)始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲(chǔ)，傳輸方便可壓縮、傳輸過(guò)程
研究中的突破。該文以進(jìn)化的方式來(lái)了解深度學(xué)習(xí)的起源，并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和未來(lái)的研究做了解讀。Goodfellow 等人（2016）詳細(xì)討論了深度網(wǎng)絡(luò)和生成模型，從機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）基礎(chǔ)知識(shí)、深度架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)出發(fā)，對(duì)近年來(lái)的 DL 研究和應(yīng)用進(jìn)行了總結(jié)。LeCun 等人（2015）從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多層感知機(jī)只是簡(jiǎn)單的深度網(wǎng)絡(luò)，在它的基礎(chǔ)上，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展了起來(lái)，成為了最廣為人知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)家族，其特有的卷積層允許許神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像的不同空間位置重復(fù)使用參數(shù)。作為一種對(duì)圖像數(shù)據(jù)非常有用的歸納偏差，能夠幫助更加有效地學(xué)習(xí)一些好特征以應(yīng)用層面來(lái)分，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)派
年來(lái)最廣泛的研究領(lǐng)域之一。其中很大一部分是由自然語(yǔ)言處理任務(wù)的進(jìn)展所推動(dòng)，該領(lǐng)域的重點(diǎn)是讓計(jì)算機(jī)讀懂人的工作。這個(gè)領(lǐng)域的機(jī)器翻譯和問(wèn)題回答兩個(gè)熱門(mén)的任務(wù)已經(jīng)取得了一些進(jìn)展。當(dāng)前需要處理序列數(shù)據(jù)的核心人物包括：語(yǔ)言建模、序列到序列轉(zhuǎn)換、問(wèn)答等深度學(xué)習(xí)模型那么多，科學(xué)研究選哪個(gè)？序列到序列預(yù)測(cè)任務(wù)的圖示語(yǔ)言建模（Next
圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。文字識(shí)別的研究是從 1950年開(kāi)始的，一般是識(shí)別字母、數(shù)字和符號(hào)，從印刷文字識(shí)別到手寫(xiě)文字識(shí)別， 應(yīng)用非常廣泛。數(shù)字圖像處理和識(shí)別的研究開(kāi)始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲(chǔ)，傳輸方便可壓縮、傳輸過(guò)程中不
RL） 。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的變體包括逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)、階層強(qiáng)化學(xué)習(xí)和部分可觀測(cè)系統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。求解強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題所使用的算法可分為策略搜索算法和值函數(shù)（value function）算法兩類(lèi)。深度學(xué)習(xí) 模型可以在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中得到使用，形成 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 。強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)需要考慮三方面：一，如何表示狀態(tài)空間和動(dòng)作空間。二，如
換，即將一個(gè)序列轉(zhuǎn)換為另一個(gè)序列。此方法一般機(jī)器翻譯常用，通常依賴(lài)于具有編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收輸入序列并學(xué)習(xí)提取重要特征，然后解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用該特征來(lái)產(chǎn)生目標(biāo)輸出。該范式已經(jīng)用于生物學(xué)和能源預(yù)測(cè)，其中在里面發(fā)揮重要作用的是Attention技術(shù)
大的優(yōu)勢(shì)在于它不只可以對(duì)一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行語(yǔ)義表示。 可以把圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看做將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到符號(hào)表示的圖數(shù)據(jù)上，或者說(shuō)是從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)擴(kuò)展到了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。應(yīng)用特點(diǎn)：數(shù)據(jù)具有固有的圖形結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，能夠在圖結(jié)構(gòu)上學(xué)習(xí)到一些函數(shù)，無(wú)論是某些頂點(diǎn)，還是全局都可以。 對(duì)隨時(shí)間演變的圖結(jié)構(gòu)執(zhí)行
本文對(duì)目前深度學(xué)習(xí)中的圖像數(shù)據(jù)增廣方法進(jìn)行研究綜述，梳理了目前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?yàn)榫徑饽Ｐ瓦^(guò)擬合問(wèn)題而提出的各類(lèi)數(shù)據(jù)增廣方法，按照方法本質(zhì)原理的不同，將其分為單數(shù)據(jù)變形、多數(shù)據(jù)混合、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布和學(xué)習(xí)增廣策略等4類(lèi)方法，并以圖像數(shù)據(jù)為主要研究對(duì)象，對(duì)各類(lèi)算法進(jìn)一步按照核心思想進(jìn)行細(xì)分，
其實(shí)自從2018年三大佬靠深度學(xué)習(xí)拿了圖靈獎(jiǎng)之后，基本宣告深度學(xué)習(xí)容易解決的問(wèn)題做的差不多了，這兩年這個(gè)領(lǐng)域沒(méi)有太大的突破。時(shí)至今日，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有哪些值得追蹤的前沿研究？
深度學(xué)習(xí)目前主要有哪些研究方向?研究生想選擇深度學(xué)習(xí)方向，也對(duì)這方面有了一些了解，但是還是不能把握里面隱含的脈絡(luò)，有人說(shuō)現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)呈現(xiàn)出過(guò)度的繁榮，真的是這樣嗎
昨天我的表妹（研一）問(wèn)我深度學(xué)習(xí)目前主要有哪些研究方向，哪個(gè)方向比較容易？然后她學(xué)比較容易的那個(gè)，方便畢業(yè)，就想問(wèn)問(wèn)大佬們，有什么建議
性、局部穩(wěn) 態(tài)調(diào)節(jié)等）、全局弱監(jiān)督（如多巴胺獎(jiǎng)賞學(xué)習(xí)、基于能量的函數(shù)優(yōu)化等）的生物優(yōu)化方法，因此具有強(qiáng)大的時(shí)空信息表征、 異步事件信息處理、網(wǎng)絡(luò)自組織學(xué)習(xí)等能力。SNN 的研究屬于交叉學(xué)科，將深入融合腦科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)，因此對(duì)其研究 也可以主要分為兩大類(lèi)：一類(lèi)是以更好的理解生物系
低存儲(chǔ)耗費(fèi)，同時(shí)提高學(xué)習(xí)算法的運(yùn)行效率。 隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析需求的持續(xù)增加，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)高效地獲取知識(shí)，已逐漸成為當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的主要推動(dòng)力。大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)器學(xué)習(xí)更強(qiáng)調(diào)“學(xué)習(xí)本身是手段"機(jī)器學(xué)習(xí)成為一種支持和服務(wù)技術(shù)。如何基于機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行
文章目錄 深度學(xué)習(xí) - 深度學(xué)習(xí) （人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究的概念）1、概念2、相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景3、簡(jiǎn)介4、區(qū)別于淺層學(xué)習(xí)5、典型模型案例6、深度學(xué)習(xí)是如何進(jìn)行訓(xùn)練的自下上升的非監(jiān)督學(xué)習(xí)自頂向下的監(jiān)督學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) - 深度學(xué)習(xí) （人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究的概念）
