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學習率從梯度下降算法的角度來說，通過選擇合適的學習率，可以使梯度下降法得到更好的性能。學習率，即參數(shù)到達最優(yōu)值過程的速度快慢，當你學習率過大，即下降的快，很容易在某一步跨過最優(yōu)值，當你學習率過小時，長時間無法收斂。因此，學習率直接決定著學習算法的性能表現(xiàn)。
在深度學習時代，谷歌、Facebook、百度等科技巨頭開源了多款框架來幫助開發(fā)者更輕松地學習、構建和訓練不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡。而這些大公司也花費了很大的精力來維護 TensorFlow、PyTorch 這樣龐大的深度學習框架。
該模型通?？梢苑譃閮深愊嚓P的參數(shù)：多任務學習在深度學習框架中可以以多種方式進行，該圖說明了任務共享相同輸入但涉及不同目標隨機變量的常見情況。
學習率從梯度下降算法的角度來說，通過選擇合適的學習率，可以使梯度下降法得到更好的性能。學習率，即參數(shù)到達最優(yōu)值過程的速度快慢，當你學習率過大，即下降的快，很容易在某一步跨過最優(yōu)值，當你學習率過小時，長時間無法收斂。因此，學習率直接決定著學習算法的性能表現(xiàn)。
產(chǎn)品優(yōu)勢 高識別率 基于深度學習技術，對特定領域場景的語音識別進行優(yōu)化，識別率達到業(yè)界領先。 穩(wěn)定可靠 成功應用于各類場景，基于企業(yè)客戶的長期實踐，經(jīng)受過復雜場景考驗。 支持熱詞 針對專業(yè)詞匯，支持上傳至熱詞表，增加專業(yè)詞匯的識別準確率。
為什么要特別使用 −v(t) 和粘性阻力呢？部分原因是因為 −v(t) 在數(shù)學上的便利——速度的整數(shù)冪很容易處理。然而，其他物理系統(tǒng)具有基于速度的其他整數(shù)冪的其他類型的阻力。例如，顆粒通過空氣時會受到正比于速度平方的湍流阻力，而顆粒沿著地面移動時會受到恒定大小的摩擦力。這些選擇都不合適
特別要強調(diào)的是，深度學習已經(jīng)取得了以下突破，它們都是機器學習歷史上非常困難的領域：接近人類水平的圖像分類接近人類水平的語音識別接近人類水平的手寫文字轉(zhuǎn)錄更好的機器翻譯更好的文本到語音轉(zhuǎn)換數(shù)字助理接近人類水平的自動駕駛更好的廣告定向投放更好的網(wǎng)絡搜索結果能夠回答用自然語言提出的問題在圍棋上戰(zhàn)勝人類我們?nèi)匀辉谔剿?span id="555dvfv" class='cur'>深度學習能力的邊界
梯度下降和基本上所有的可以有效訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法，都是基于局部較也許能計算目標函數(shù)的一些性質(zhì)，如近似的有偏梯度或正確方向估計的方差。在這些情況下，難以確定局部下降能否定義通向有效解的足夠短的路徑，但我們并不能真的遵循局部下降的路徑。
無監(jiān)督學習算法(unsupervised learning algorithm) 訓練含有很多特征的數(shù)據(jù)集，然后學習出這個數(shù)據(jù)集上有用的結構性質(zhì)。在深度學習中，我們通常要學習生成數(shù)據(jù)集的整個概率分布，顯式地，比如密度估計，或是隱式地，比如合成或去噪。
數(shù)據(jù)集分成固定的訓練集和固定的測試集后，若測試集的誤差很小，這將是有問題的。一個小規(guī)模的測試集意味著平均測試誤差估計的統(tǒng)計不確定性，使得很難判斷算法 A 是否比算法 B 在給定的任務上做得更好。當數(shù)據(jù)集有十萬計或者更多的樣本時，這不會是一個嚴重的問題。當數(shù)據(jù)集太小時，也有替代方法允許我們使用所有的樣本估計平均測試誤差
這兩個問題說明，在深度學習中我們很少使用經(jīng)驗風險最小化。反之，我們會使用一個稍有不同的方法，我們真正優(yōu)化的目標會更加不同于我們希望優(yōu)化的目標。
（其中深度學習就是其中的一類算法，我們會單獨討論），重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡（Perceptron Neural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網(wǎng)絡，自組織映射（Self-Organizing Map, SOM
BN是深度學習進展中里程碑式的工作之一，無論是希望深入了解深度學習，還是在實踐中解決實際問題，BN及一系列改進Normalization工作都是繞不開的重要環(huán)節(jié)。
計算機領域中的深度學習與20世紀90年代由認知神經(jīng)科學研究者提出的大腦發(fā)育理論（尤其是皮層發(fā)育理論）密切相關。
通過確定正確的輸入和輸出變量上的有參條件概率分布族，相同的策略基本上可以用于任何監(jiān)督學習問題。
正如監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習沒有正式的定義，數(shù)據(jù)集或者經(jīng)驗也沒有嚴格的區(qū)分。這里介紹的結構涵蓋了大多數(shù)情況，但始終有可能為新的應用設計出新的結構。
與切面距離算法一樣，我們根據(jù)切向量推導先驗，通常從變換（如平移、旋轉(zhuǎn)和縮放圖像）的效果獲得形式知識。正切傳播不僅用于監(jiān)督學習(Simard et al., 1992)，還在強化學習(Thrun, 1995)中有所應用。正切傳播與數(shù)據(jù)集增強密切相關。
權重比例推斷規(guī)則在其他設定下也是精確的，包括條件正態(tài)輸出的回歸網(wǎng)絡以及那些隱藏層不包含非線性的深度網(wǎng)絡。然而，權重比例推斷規(guī)則對具有非線性的深度模型僅僅是一個近似。雖然這個近似尚未有理論上的分析，但在實踐中往往效果很好。
將數(shù)據(jù)集分成固定的訓練集和固定的測試集后，若測試集的誤差很小，這將是有問題的。一個小規(guī)模的測試集意味著平均測試誤差估計的統(tǒng)計不確定性，使得很難判斷算法 A 是否比算法 B 在給定的任務上做得更好。 當數(shù)據(jù)集有十萬計或者更多的樣本時，這不會是一個嚴重的問題
樣本是指我們從某些希望機器學習系統(tǒng)處理的對象或事件中收集到的已經(jīng)量化的特征 (feature)的集合。我們通常會將樣本表示成一個向量 x ∈ Rn，其中向量的每一個元素 xi 是一個特征。例如，一張圖片的特征通常是指這張圖片的像素值。
