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我們正在朝這個方向努力：深度學習自動化。 · 深度學習圖像分類的最優(yōu)性能：測試集錯誤率近幾年持續(xù)下降，目前已經降到比較低的水平。還有數(shù)據(jù)量受限的情況下的錯誤率，也在逐漸進步。 · 深度學習絕對不是我們的終點，深度學習是一塊里程碑，是我們學習道路上不可缺少的工具。
TensorFlow 是由 Google Brain 團隊開發(fā)的開源機器學習框架，于2015年首次發(fā)布。它專為構建和訓練機器學習與深度學習模型（尤其是神經網絡）而設計，支持從研究到生產環(huán)境的全流程開發(fā)。以下是 TensorFlow 的核心知識點和特性：1.
大多數(shù)機器學習算法都有設置超參數(shù)，可以用來控制算法行為。超參數(shù)的值不是通過學習算法本身學習出來的（盡管我們可以設計一個嵌套的學習過程，一個學習算法為另一個學習算法學出最優(yōu)超參數(shù)）。所示的多項式回歸實例中，有一個超參數(shù)：多項式的次數(shù)，作為容量超參數(shù)。
Mac深度學習環(huán)境配置安裝組合：Anaconda+PyTorch(GPU版)開源貢獻：馬曾歐，倫敦大學2.1 安裝AnacondaAnaconda 的安裝有兩種方式，這里僅介紹一種最直觀的- macOS graphical install。
進一步地，我們構建了一個協(xié)同適應元學習器。該學習器既具有語義層面的適應性，又具有任務層面的適應性。轉自，AI科技評論，https://www.leiphone.com/news/202008/SUjAO0ZQwOFFm2Lq.html
當前算力供給已經無法滿足智能化社會構建，根據(jù)OpenAI統(tǒng)計，從2012年至2019年，隨著深度學習“大深多”模型的演進，模型計算所需計算量已經增長30萬倍，無論是計算機視覺還是自然語言處理，由于預訓練模型的廣泛使用，模型所需算力直接呈現(xiàn)階躍式發(fā)展。
Volcano調度器 插件介紹 Volcano 是一個基于 Kubernetes 的批處理平臺，提供了機器學習、深度學習、生物信息學、基因組學及其他大數(shù)據(jù)應用所需要的而 Kubernetes 當下缺失的一系列特性。
圖1 創(chuàng)建彈性資源池運行作業(yè)流程圖 表1 創(chuàng)建新隊列時綁定彈性資源池流程說明 階段 說明 參考文檔 步驟一：創(chuàng)建彈性資源池 創(chuàng)建彈性資源池，配置彈性資源池的基本信息，如：計費模式、CU范圍、網段等配置。
成分學習 成分學習不僅使用一個模型的知識，而且使用多個模型的知識。人們相信，通過獨特的信息組合或投入（包括靜態(tài)和動態(tài)的），深度學習可以比單一的模型在理解和性能上不斷深入。
zhuqiqian1@huawei.com
現(xiàn)代圖像分割技術以深度學習技術為動力。下面是幾種用于分割的深度學習架構：使用CNN進行圖像分割，是將圖像的patch作為輸入輸入給卷積神經網絡，卷積神經網絡對像素進行標記。CNN不能一次處理整個圖像。它掃描圖像，每次看一個由幾個像素組成的小“濾鏡”，直到它映射出整個圖像。
該庫包含來自各種已發(fā)表研究論文的dynamic+temporal圖深度學習，embedding以及spatio-temporal regression 方法。
參數(shù)添加約束或懲罰時，一直是相對于固定的區(qū)域或點。例如，L2正則化（或權重衰減）對參數(shù)偏離零的固定值進行懲罰。然而，有時我們可能需要其他的方式來表達我們對模型參數(shù)適當值的先驗知識。有時候，我們可能無法準確地知道應該使用什么樣的參數(shù)，但我們根據(jù)領域和模型結構方面的知識得知模型參數(shù)之間應該存在一些相關性
深度學習1. TensorFlow星標：149000，提交數(shù)：97741，貢獻者：754TensorFlow是針對機器學習的端對端開源平臺。它具備綜合靈活的工具、庫和社區(qū)資源，可以幫助研究者推動先進的機器學習技術的發(fā)展以及開發(fā)者更輕松地開發(fā)和發(fā)布由機器學習支持的應用。2.
問題如圖所示
Attention機制最重要的步驟是如何在每一時刻產生不同的語言編碼向量 ，表示接下來輸出的時候要重點關注輸入序列中的哪些部分，然后根據(jù)關注的區(qū)域來產生下一個輸出。
使用Dropout訓練時的隨機性不是這個方法成功的必要條件。它僅僅是近似所有子模型總和的一個方法。Wang and Manning (2013) 導出了近似這種邊緣分布的解析解。他們的近似被稱為快速 Dropout（fast dropout），減小梯度計算中的隨機性而獲得更快的收斂速度
與其他框架對比特性CaffeTensorFlowPyTorch設計目標快速視覺任務推理通用深度學習框架動態(tài)圖研究友好編程語言C++/PythonPython/C++Python/C++部署輕量性極高中等（需優(yōu)化）中等（TorchScript）靈活性低（靜態(tài)圖）高（支持動態(tài)圖）極高（
深度學習模型的能力是訓練數(shù)據(jù)、算法設計（模型架構）和算力三者共同作用的結果，各自的作用不同，且相互依賴。1. 訓練數(shù)據(jù)：能力的“原材料”• 作用：數(shù)據(jù)是模型學習的直接來源，決定了模型能學到什么。數(shù)據(jù)的質量（標注準確性、噪聲）、多樣性（覆蓋場景）和規(guī)模直接影響模型的泛化能力。
Ubuntu深度學習環(huán)境配置安裝組合：Anaconda+PyTorch(CPU版)或PyTorch(GPU版)開源貢獻：陳信達，華北電力大學3.1 Anacond安裝Anaconda和Python版本是對應的，所以需要選擇安裝對應Python2.7版本的還是Python3.7版本或其他版本的
