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上，在過去的兩年時(shí)間里，谷歌已經(jīng)完全將深度學(xué)習(xí)嵌入進(jìn)了谷歌翻譯中。事實(shí)上，這些對(duì)語言翻譯知之甚少的深度學(xué)習(xí)研究人員正提出相對(duì)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，來打敗世界上最好的專家語言翻譯系統(tǒng)。文本翻譯可以在沒有序列預(yù)處理的情況下進(jìn)行，它允許算法學(xué)習(xí)文字與指向語言之間的關(guān)系。谷歌翻譯利用的
基本概念深度學(xué)習(xí)是為了解決表示學(xué)習(xí)難題而被提出的。通過學(xué)習(xí)，簡(jiǎn)單說一下這些深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本概念。表示學(xué)習(xí)（representation learning） 機(jī)器學(xué)習(xí)旨在自動(dòng)地學(xué)到從數(shù)據(jù)的表示（representation）到數(shù)據(jù)的標(biāo)記（label）的映射。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的日趨成
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習(xí)的模型有很多，目前開發(fā)者最常用的深度學(xué)習(xí)模型與架構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、深度置信網(wǎng)絡(luò) (DBN)、受限玻爾茲曼機(jī) (RBM)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN & LSTM & GRU)、遞歸張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNTN)、自動(dòng)編碼器 (AutoEncoder)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
語言有著層級(jí)結(jié)構(gòu)，大的結(jié)構(gòu)部件是由小部件遞歸構(gòu)成的。但是，當(dāng)前大多數(shù)基于深度學(xué)習(xí)的語言模型都將句子視為詞的序列。在遇到陌生的句子結(jié)構(gòu)時(shí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）無法系統(tǒng)地展示、擴(kuò)展句子的遞歸結(jié)構(gòu)，深度學(xué)習(xí)學(xué)到的各組特征之間的關(guān)聯(lián)是平面的，沒有層級(jí)關(guān)系，那么請(qǐng)問層級(jí)關(guān)系是重要嗎，在哪些方面能夠體現(xiàn)
深度學(xué)習(xí)區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： (1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn)；(2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間，從而使分類或預(yù)測(cè)更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，特別是在NLP（最令人興奮的深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域）中，該模型的規(guī)模正在擴(kuò)大。最新的gpt-3模型有1750億個(gè)參數(shù)。把它比作伯特就像把木星比作蚊子一樣（好吧，不是字面意思）。深度學(xué)習(xí)的未來會(huì)更大嗎？通常情況下，gpt-3是非常有說服力的，但它在過去一再表明，“成功的科
等于零，解方程得到b和w的估計(jì)值。但是這個(gè)方法只適合少數(shù)結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單的模型（比如線性回歸模型），不能求解深度學(xué)習(xí)這類復(fù)雜模型的參數(shù)。 所以下面介紹的是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法：`梯度下降法`。其中有三個(gè)不同的變體：隨機(jī)梯度下降法、全數(shù)據(jù)梯度下降法、和批量隨機(jī)梯度下降法。
科技公司通過基于GAN的深度學(xué)習(xí)開發(fā)了一種名為“自動(dòng)全身模型生成人工智能”的技術(shù)，他們完全是由人工智能虛擬而成，時(shí)尚品牌或廣告代理商因而可以不用支付模特酬勞，也不用負(fù)擔(dān)拍攝相關(guān)的人員、場(chǎng)地、燈光、設(shè)備、甚至是餐飲等成本，這意味著人工智能已經(jīng)完全可以取代人類模特拍攝時(shí)尚宣傳廣告了。
欠擬合、過擬合的總結(jié)如下:接下來是TensorFlow框架部分，之前有個(gè)帖子 基于TensorFlow 2建立深度學(xué)習(xí)的模型 - 快速入門 cid:link_0然后會(huì)使用它來建立線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型敬請(qǐng)期待
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)沒必要再使用Dropout。
群和0.8的線性加速比，原先一個(gè)月的模型訓(xùn)練時(shí)間，現(xiàn)在1小時(shí)搞定機(jī)會(huì)難得，小伙伴們還不抓緊來體驗(yàn)，數(shù)量有限，先到先得哦?。↑c(diǎn)擊訪問華為云深度學(xué)習(xí)官網(wǎng)
Transformers）模型，采用遷移學(xué)習(xí)和微調(diào)的方法，進(jìn)一步刷新了深度學(xué)習(xí)方法在自然語言處理任務(wù)上的技術(shù)前沿。到目前為止，面向自然語言處理任務(wù)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)仍在不斷進(jìn)化，與強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等的結(jié)合應(yīng)該會(huì)帶來效果更優(yōu)的模型。1.3.4 其他領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)在其他領(lǐng)域（如生物學(xué)、醫(yī)療和金融
住訓(xùn)練集。在很多情況下，經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化并非真的可行。最有效的現(xiàn)代優(yōu)化算法是基于梯度下降的，但是很多有用的損失函數(shù)，如 0 − 1 損失，沒有有效的導(dǎo)數(shù)（導(dǎo)數(shù)要么為零，要么處處未定義）。這兩個(gè)問題說明，在深度學(xué)習(xí)中我們很少使用經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化。反之，我們會(huì)使用一個(gè)稍有不同的方法，我們
了橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)以及聯(lián)邦強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法及對(duì)應(yīng)的框架。端側(cè)推理、遷移學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)屬于端云協(xié)同的不同階段1 編程簡(jiǎn)單MindSpore函數(shù)式可微分編程架構(gòu)可以讓用戶聚焦模型算法數(shù)學(xué)原生表達(dá)。資深的深度學(xué)習(xí)開發(fā)者都體會(huì)過手動(dòng)求解的過程，不僅求導(dǎo)過程復(fù)雜，結(jié)果
自 2006 年以來，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，取得了突破性的進(jìn)展。圖靈試驗(yàn)，至少不是那么可望而不可及了。至于技術(shù)手段，不僅僅依賴于云計(jì)算對(duì)大數(shù)據(jù)的并行處理能力，而且依賴于算法。這個(gè)算法就是深度學(xué)習(xí)Deep Learning。借助于 Deep Learning 算法，人類終于找到了如何處理“
的梯度消失問題。tanh函數(shù)也有梯度消失問題。ReLU(Rectified Linear Unit）函數(shù)出現(xiàn)和流行的時(shí)間都比較晚，但卻是深度學(xué)習(xí)常用的激活函數(shù)。它非常簡(jiǎn)單： ReLU(x)=max(x,0) 是一個(gè)折線函數(shù)，所有負(fù)的輸入值都變換成0，所有非負(fù)的輸入值，函數(shù)值都等于
權(quán)重。自下上升的非監(jiān)督學(xué)習(xí)就是從底層開始，一層一層地往頂層訓(xùn)練。采用無標(biāo)定數(shù)據(jù)（有標(biāo)定數(shù)據(jù)也可）分層訓(xùn)練各層參數(shù)，這一步可以看作是一個(gè)無監(jiān)督訓(xùn)練過程，這也是和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別最大的部分，可以看作是特征學(xué)習(xí)過程。具體的，先用無標(biāo)定數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一層，訓(xùn)練時(shí)先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)，這層可以看
深度學(xué)習(xí)中常用的backbone有resnet系列（resnet的各種變體）、NAS網(wǎng)絡(luò)系列（RegNet）、Mobilenet系列、Darknet系列、HRNet系列、Transformer系列和ConvNeXt。Backbone結(jié)構(gòu)分類主要分成三類：CNNs結(jié)構(gòu), Trans
深度學(xué)習(xí)框架有哪些？各有什么優(yōu)勢(shì)？
深度學(xué)習(xí)區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： (1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn)；(2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間，從而使分類或預(yù)測(cè)更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
