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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；(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新特征空間，從而使分類或預(yù)測更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
等于零，解方程得到b和w的估計值。但是這個方法只適合少數(shù)結(jié)構(gòu)比較簡單的模型（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`。其中有三個不同的變體：隨機梯度下降法、全數(shù)據(jù)梯度下降法、和批量隨機梯度下降法。
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
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)分類模型敬請期待
的整流線性隱藏單元可以簡單地學(xué)會使 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，有時沒必要再使用Dropout。
群和0.8的線性加速比，原先一個月的模型訓(xùn)練時間，現(xiàn)在1小時搞定機會難得，小伙伴們還不抓緊來體驗，數(shù)量有限，先到先得哦！！點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，與強化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等的結(jié)合應(yīng)該會帶來效果更優(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)驗風(fēng)險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）。這兩個問題說明，在深度學(xué)習(xí)中我們很少使用經(jīng)驗風(fēng)險最小化。反之，我們會使用一個稍有不同的方法，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)邦強化學(xué)習(xí)等方法及對應(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)者都體會過手動求解的過程，不僅求導(dǎo)過程復(fù)雜，結(jié)果
自 2006 年以來，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，取得了突破性的進(jìn)展。圖靈試驗，至少不是那么可望而不可及了。至于技術(shù)手段，不僅僅依賴于云計算對大數(shù)據(jù)的并行處理能力，而且依賴于算法。這個算法就是深度學(xué)習(xí)Deep Learning。借助于 Deep Learning 算法，人類終于找到了如何處理“
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)練時先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)，這層可以看
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)。它非常簡單： ReLU(x)=max(x,0) 是一個折線函數(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
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？
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；(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新特征空間，從而使分類或預(yù)測更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
視圖等）的權(quán)限。例如：GRANT SELECT ON employees TO user_name;當(dāng)然，以下是另外5條Oracle常見面試題及其簡短回答：問：什么是Oracle的連接（Join）？ 答：連接是用于將兩個或多個表中的行相關(guān)聯(lián)的操作，使得可以同時檢索來自多個表的數(shù)據(jù)。問：Oracle中的連接類型有哪些？
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNNs)最近變得越來越受歡迎，因為它們能夠學(xué)習(xí)復(fù)雜的關(guān)系系統(tǒng)或相互作用，這些關(guān)系或作用來源于生物學(xué)和粒子物理學(xué)到社會網(wǎng)絡(luò)和推薦系統(tǒng)等廣泛問題。盡管在圖上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的不同模型太多了，但迄今為止，很少有人提出方法來處理呈現(xiàn)某種動態(tài)性質(zhì)的圖(例如，隨著時間的推移而進(jìn)化的
要成果就是詞向量的學(xué)習(xí)。 醫(yī)療領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)算法可以發(fā)現(xiàn)人類無法捕捉到的特征。研究人員利用這些算法對細(xì)胞圖像進(jìn)行分類，建立基因組連接，加速藥物發(fā)明周期。在醫(yī)療領(lǐng)域，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被應(yīng)用于癌細(xì)胞分類、病變檢測、器官分割和圖像增強等醫(yī)療圖像分析金融領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)被應(yīng)用于金融欺詐檢測
者目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類，前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個編碼器層疊加而成，如多層感知機(multi-layer
