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從數(shù)學(xué)上來看，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅僅是一種函數(shù)的表達(dá)形式，是復(fù)雜的多層復(fù)合函數(shù)。由于它有大量的可調(diào)參數(shù)，而且近年來隨著大數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法和并行計(jì)算GPU硬件的發(fā)展，使得用大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近和擬合大數(shù)據(jù)成為可能。
在許多情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在獨(dú)立同分布的測試集上進(jìn)行評估已經(jīng)達(dá)到了人類表現(xiàn)。因此，我們自然要懷疑這些模型在這些任務(wù)上是否獲得了真正的人類層次的理解。為了探索網(wǎng)絡(luò)對底層任務(wù)的理解層次，我們可以探索這個(gè)模型錯(cuò)誤分類的例子。 Szegedy et al. (2014b) 發(fā)現(xiàn)，在精度達(dá)到人類水平的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上通過優(yōu)化過程故意構(gòu)造數(shù)據(jù)點(diǎn)
又因?yàn)槲覀冏x的是深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目代碼，不是像Linux內(nèi)核代碼那樣的鴻篇巨制，所以在代碼性質(zhì)上多少又有些不同。 筆者這里說的一份深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目代碼，小到幾百行的測試demo，大到成千萬行的開源項(xiàng)目，讀起來方法肯定各有不同。
常見的語義分割算法屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)，因此標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集必不可少。公開的語義分割數(shù)據(jù)集有很多，目前學(xué)術(shù)界主要有三個(gè)benchmark（數(shù)據(jù)集）用于模型訓(xùn)練和測試。第一個(gè)常用的數(shù)據(jù)集是Pascal VOC系列。
支持向量機(jī)能夠通過學(xué)習(xí)主要包含零的向量 α，以緩和這個(gè)缺點(diǎn)。那么判斷新樣本的類別僅需要計(jì)算非零 αi 對應(yīng)的訓(xùn)練樣本的核函數(shù)。這些訓(xùn)練樣本被稱為支持向量 (support vector)。
鑒于深度學(xué)習(xí)涉及的知識點(diǎn)較多，本書從機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及概率圖模型三個(gè)層面來串聯(lián)深度學(xué)習(xí)所涉及的知識點(diǎn)，使讀者對深度學(xué)習(xí)技術(shù)的理解更具系統(tǒng)性、條理性和全面性。
傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)需要人工提取數(shù)據(jù)特征，而深度學(xué)習(xí)通過層次化的表示來完成特征的提取。層次化的表示是指用簡單的表示逐步表達(dá)較復(fù)雜的表示。1. 如何理解簡單和復(fù)雜的表示？ 2. 這種所謂層次化的表示的理論依據(jù)是什么？
早先我們討論過和訓(xùn)練數(shù)據(jù)相同分布的樣本組成的測試集可以用來估計(jì)學(xué)習(xí)過程完成之后的學(xué)習(xí)器的泛化誤差。其重點(diǎn)在于測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。
從特征到“世界模型”• 生成模型（如Diffusion、GAN）：? 算法不僅提取特征，還學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的生成過程（如從噪聲生成圖像），隱含地建模了數(shù)據(jù)的底層分布。• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：? 在動態(tài)環(huán)境中（如機(jī)器人控制），算法通過試錯(cuò)不斷調(diào)整特征的使用策略，形成閉環(huán)優(yōu)化。
掌握好線性代數(shù)對于理解和從事機(jī)器學(xué)習(xí)算法相關(guān)工作是很有必要的，尤其是深度學(xué)習(xí)算法而言。線性代數(shù)提供了被稱為矩陣逆（matrix inversion）的強(qiáng)大工具。對于大多數(shù)矩陣A，我們都能通過矩陣逆解析地求解式(2.11)。
自從深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)[25]在圖像分類任務(wù)中取得重大突破以來，大多數(shù)計(jì)算機(jī)視覺和自然語言問題都明確地集中在深度學(xué)習(xí)方法上，包括VSA。2016年，基于深度學(xué)習(xí)的VSA方法[26,27]的表現(xiàn)大大超過了傳統(tǒng)方法，使VSA進(jìn)入了深度學(xué)習(xí)時(shí)代。
我們需要根據(jù)用戶在網(wǎng)站上瀏覽的日志信息實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)出商品瀏覽排行、商品一級種類、二級種類訪問排行，并在大屏展示，展示效果如下： 二、??????????????業(yè)務(wù)分層設(shè)計(jì)及流程圖 本業(yè)務(wù)涉及到的數(shù)據(jù)有兩類，一類是來自于MySQL業(yè)務(wù)庫商品分類表“pc_product_category
提交完成后，我們再去看流程圖片，如下： 可以看到，流程圖走到組長審批了。
postMessage 僅支持字符串，因此復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)通過 JSON 來序列化/反序列化，我們在協(xié)議里約定了協(xié)議名和協(xié)議體 基礎(chǔ)的通信的協(xié)議有： 協(xié)議名含義來源方init流程圖加載完流程圖save用戶點(diǎn)擊了保存鍵流程圖exit用戶點(diǎn)擊了取消鍵流程圖export有圖片數(shù)據(jù)導(dǎo)出流程圖
深度前饋網(wǎng)絡(luò) (deep feedforward network)，也叫作前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (feedforward neural network) 或者多層感知機(jī) (multilayer perceptron, MLP)，是典型的深度學(xué)習(xí)模型。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)特定分支。要想學(xué)好深度學(xué)習(xí)，必須對機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理有深刻的理解。本章將探討貫穿本書其余部分的一些機(jī)器學(xué)習(xí)重要原理。
機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)都是需要大量數(shù)據(jù)來“喂”的，是大數(shù)據(jù)技術(shù)上的一個(gè)應(yīng)用，同時(shí)深度學(xué)習(xí)還需要更高的運(yùn)算能力支撐，如GPU。以一張圖來結(jié)尾。
擊敗李世石的Alpha go即是深度學(xué)習(xí)的一個(gè)很好的示例。Google的TensorFlow是開源深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)一個(gè)比較好的實(shí)現(xiàn)，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在圖像識別、自然語言處理方面最流行的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
