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深度學習是機器學習的一個分支領域：它是從數(shù)據(jù)中學習表示的一種新方法，強調(diào)從連續(xù)的層（layer）中進行學習，這些層對應于越來越有意義的表示。“深度學習”中的“深度”指的并不是利用這種方法所獲取的更深層次的理解，而是指一系列連續(xù)的表示層。數(shù)據(jù)模型中包含多少層，這被稱
了非常相似的貢獻。使用整個訓練集的優(yōu)化算法被稱為批量（batch）或確定性（deterministic）梯度算法，因為它們會在一個大批量中同時處理所有樣本。這個術語可能有點令人困惑，因為這個詞 “批量”也經(jīng)常被用來描述小批量隨機梯度下降算法中用到的小批量樣本。通常，術語 “批量梯度下降”
前言 java最新面試題(java基礎、集合、多線程、jvm、鎖、算法、CAS、Redis、數(shù)據(jù)庫、mybatis、spring、springMVC、springBoot、微服務) 1.char和varchar的區(qū)別 ①char設置多少長度就是多少長度，varchar可以改變
索了元學習的能力，同時在數(shù)據(jù)層面研究了異質(zhì)信息網(wǎng)絡的表達能力。在MetaHIN中，作者提出使用多方面的語義上下文來增強每個用戶的任務，因此設計了一種新穎的語義增強型任務構(gòu)建器，用于在元學習場景中捕獲異質(zhì)信息網(wǎng)絡中的語義信息。進一步地，我們構(gòu)建了一個協(xié)同適應元學習器。該學習器既具有
No dashboards are active for the current data set. 特地重新訓練了，記下來日志目錄，都是創(chuàng)建TensorBoard還是錯誤，不知道怎么回事，求解
為多層非線性層可以增加網(wǎng)絡深度來保證學習更復雜的模式，而且代價還比較?。▍?shù)更少）。簡單來說，在VGG中，使用了3個3x3卷積核來代替7x7卷積核，使用了2個3x3卷積核來代替5*5卷積核，這樣做的主要目的是在保證具有相同感知野的條件下，提升了網(wǎng)絡的深度，在一定程度上提升了神經(jīng)網(wǎng)
卷積操作就是filter矩陣跟filter覆蓋的圖片局部區(qū)域矩陣對應的每個元素相乘后累加求和。
本質(zhì)上即為每個類別創(chuàng)建一個輸出通道。因為上圖有5個類別，所以網(wǎng)絡輸出的通道數(shù)也為5，如下圖所示：如上圖所示，預測的結(jié)果可以通過對每個像素在深度上求argmax的方式被整合到一張分割圖中。進而，我們可以輕松地通過重疊的方式觀察到每個目標。argmax的方式也很好理解。如上圖所示，每
1.Oracle 和 MySQL該如何選擇，為什么?它們都有各自的優(yōu)點和缺點?？紤]到時間因素，我傾向于MySQL。選擇MySQL而不選orcale的原因MySQL開源MySQL輕便快捷MySQL對命令行和圖形界面的支持都很好MySQL支持通過Query Browser進行管理2.
自監(jiān)督學習：? 通過設計代理任務（如掩碼語言建模），算法從未標注數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)有用的特征表示。5. 從特征到“世界模型”• 生成模型（如Diffusion、GAN）：? 算法不僅提取特征，還學習數(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。• 強化學習：? 在
機器學習算法和一般優(yōu)化算法不同的一點是，機器學習算法的目標函數(shù)通?？梢苑纸鉃橛柧殬颖旧系那蠛汀C器學習中的優(yōu)化算法在計算參數(shù)的每一次更新時通常僅使用整個代價函數(shù)中一部分項來估計代價函數(shù)的期望值。另一個促使我們從小數(shù)目樣本中獲得梯度的統(tǒng)計估計的動機是訓練集的冗余。在最壞的情況下，訓練集中所有的
TensorFlow是一個基于數(shù)據(jù)流編程（dataflow programming）的符號數(shù)學系統(tǒng)，被廣泛應用于各類機器學習（machine learning）算法的編程實現(xiàn)，其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡算法庫DistBelief 。Tensorflow擁有多層級結(jié)構(gòu)，可部署于各類服務器、PC終端和網(wǎng)頁
長短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的RNN，主要是為了解決長序列訓練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡單來說，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長的序列中有更好的表現(xiàn)。
runtimeONNX Runtime是一種跨平臺深度學習訓練和推理機加速器，與深度學習框架，可以兼容TensorFlow、Keras和PyTorch等多種深度學習框架。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一種用于表示深度學習模型的開放格式，ONNX定義了一組
深度學習是機器學習的一個子集，它通過接收大量數(shù)據(jù)并試圖從中學習來模擬人腦。在IBM對該術語的定義中，深度學習使系統(tǒng)能夠“聚集數(shù)據(jù)，并以令人難以置信的準確性做出預測。” 然而，盡管深度學習令人難以置信，但IBM尖銳地指出，它無法觸及人腦處理和學習信息的能力。深度學習和 DNN（深度
上，在過去的兩年時間里，谷歌已經(jīng)完全將深度學習嵌入進了谷歌翻譯中。事實上，這些對語言翻譯知之甚少的深度學習研究人員正提出相對簡單的機器學習解決方案，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處理的情況下進行，它允許算法學習文字與指向語言之間的關系。谷歌翻譯利用的
基本概念深度學習是為了解決表示學習難題而被提出的。通過學習，簡單說一下這些深度學習相關的基本概念。表示學習（representation learning） 機器學習旨在自動地學到從數(shù)據(jù)的表示（representation）到數(shù)據(jù)的標記（label）的映射。隨著機器學習算法的日趨成
深度神經(jīng)網(wǎng)絡：深度學習的模型有很多，目前開發(fā)者最常用的深度學習模型與架構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 (CNN)、深度置信網(wǎng)絡 (DBN)、受限玻爾茲曼機 (RBM)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡 (RNN & LSTM & GRU)、遞歸張量神經(jīng)網(wǎng)絡 (RNTN)、自動編碼器 (AutoEncoder)、生成對抗網(wǎng)絡
語言有著層級結(jié)構(gòu)，大的結(jié)構(gòu)部件是由小部件遞歸構(gòu)成的。但是，當前大多數(shù)基于深度學習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，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）無法系統(tǒng)地展示、擴展句子的遞歸結(jié)構(gòu)，深度學習學到的各組特征之間的關聯(lián)是平面的，沒有層級關系，那么請問層級關系是重要嗎，在哪些方面能夠體現(xiàn)
深度學習區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學習，深度學習的不同在于： (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)明確了特征學習的重要性。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，從而使分類或預測更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
