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現(xiàn)在， IDC預(yù)計(jì)，僅在中國(guó)，截至2023年，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量就會(huì)達(dá)到40 zb，其中80%以上是對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(文檔，圖片，視頻)。隨著5 G時(shí)代的到來(lái)，企業(yè)數(shù)據(jù)將成為未來(lái)中國(guó)數(shù)據(jù)的主流，存儲(chǔ)市場(chǎng)也將不斷擴(kuò)大。每年龐大的數(shù)據(jù)量讓眾多存儲(chǔ)服務(wù)巨頭蠢蠢欲動(dòng)，以亞馬遜、阿里云、騰訊云為代表
? 程序員對(duì)代碼注釋可以說(shuō)是又愛又恨又雙標(biāo)……你是怎么看待程序員不寫注釋這一事件的呢？ 代碼注釋的重要性 代碼注釋是指在程序代碼中添加的解釋性說(shuō)明，用于描述代碼的功能、目的、使用方法等。代碼注釋對(duì)于程序的重要性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
隨機(jī)取樣隨機(jī)取樣與全局訓(xùn)練是無(wú)關(guān)的，因?yàn)樵谌?span id="xz9dpn5" class='cur'>訓(xùn)練中所有的樣本都會(huì)被用來(lái)估計(jì)梯度。而在隨機(jī)梯度下降和小批量梯度下降中，隨機(jī)取樣是十分重要的。這是為了得到梯度的無(wú)偏估計(jì)，樣本必須是獨(dú)立同分布的。如果訓(xùn)練過(guò)程中的一些樣本不是隨機(jī)從訓(xùn)練集中取出的，模型的參數(shù)可能會(huì)沿著一個(gè)方向偏移太多。
隨機(jī)取樣隨機(jī)取樣與全局訓(xùn)練是無(wú)關(guān)的，因?yàn)樵谌?span id="zbdhj5h" class='cur'>訓(xùn)練中所有的樣本都會(huì)被用來(lái)估計(jì)梯度。而在隨機(jī)梯度下降和小批量梯度下降中，隨機(jī)取樣是十分重要的。這是為了得到梯度的無(wú)偏估計(jì)，樣本必須是獨(dú)立同分布的。如果訓(xùn)練過(guò)程中的一些樣本不是隨機(jī)從訓(xùn)練集中取出的，模型的參數(shù)可能會(huì)沿著一個(gè)方向偏移太多。
以更大的模型和更多訓(xùn)練算法的迭代次數(shù)為代價(jià)換來(lái)的。對(duì)于非常大的數(shù)據(jù)集，正則化帶來(lái)的泛化誤差減少得很小。在這些情況下，使用Dropout和更大模型的計(jì)算代價(jià)可能超過(guò)正則化帶來(lái)的好處。只有極少的訓(xùn)練樣本可用時(shí)，Dropout不會(huì)很有效。在只有不到 5000 的樣本的Alternative
教程全知識(shí)點(diǎn)簡(jiǎn)介：1.深度學(xué)習(xí)課程概述包括深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項(xiàng)目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實(shí)現(xiàn)加法運(yùn)算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)操作、默
310具有16TOPS INT8的算力，而ResNet50模型的計(jì)算量是3.8GFPOS，所以這個(gè)FPS結(jié)果并不是很好，是不是Atlas 200 DK提供的帶寬有限導(dǎo)致FPS指標(biāo)無(wú)法達(dá)到更好？ Atlas 200 DK能提供多大的帶寬呢？還是因?yàn)橹皇褂昧薬scend 310中的一個(gè)AI core
x 點(diǎn)的訓(xùn)練集，分類器可以任意地標(biāo)記該 m 個(gè)不同的 x 點(diǎn)，VC維被定義為 m 的最大可能值。量化模型的容量使得統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論可以進(jìn)行量化預(yù)測(cè)。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中最重要的結(jié)論闡述了訓(xùn)練誤差和泛化誤差之間差異的上界隨著模型容量增長(zhǎng)而增長(zhǎng)，但隨著訓(xùn)練樣本增多而下降 (Vapnik and
加智能。借助深度學(xué)習(xí)，我們可以制造出具有自動(dòng)駕駛能力的汽車和能夠理解人類語(yǔ)音的電話。由于深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，機(jī)器翻譯、人臉識(shí)別、預(yù)測(cè)分析、機(jī)器作曲以及無(wú)數(shù)的人工智能任務(wù)都成為可能，或相比以往有了顯著改進(jìn)。雖然深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)概念幾十年前便提出，但致力于創(chuàng)建和訓(xùn)練這些深度模型的編程庫(kù)
全面地講述深度學(xué)習(xí)的歷史超出了本書的范圍。然而，一些基本的背景對(duì)理解深度學(xué)習(xí)是有用的，深度學(xué)習(xí)經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮：20世紀(jì)40年代到60年代深度學(xué)習(xí)的雛形出現(xiàn)在控制論（cybernetics）中，20世紀(jì)80年代到90年代深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)為聯(lián)結(jié)主義（connectionism），直到
移。實(shí)踐中，先驗(yàn)通常表現(xiàn)為偏好更簡(jiǎn)單或更光滑的模型。對(duì)貝葉斯方法的批判認(rèn)為先驗(yàn)是人為主觀判斷影響預(yù)測(cè)的來(lái)源。當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)很有限時(shí)，貝葉斯方法通常泛化得更好，但是當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)目很大時(shí)，通常會(huì)有很高的計(jì)算代價(jià)。
使用深度學(xué)習(xí)方法處理計(jì)算機(jī)視覺問(wèn)題的過(guò)程類似于人類的學(xué)習(xí)過(guò)程：我們搭建的深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)對(duì)現(xiàn)有圖片的不斷學(xué)**結(jié)出各類圖片的特征，最后輸出一個(gè)理想的模型，該模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)新圖片所屬的類別。圖1-2展示了兩個(gè)不同的學(xué)習(xí)過(guò)程，上半部分是通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)模型解決圖片分類問(wèn)題，下半部分
這種學(xué)習(xí)范式試圖跨越監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的界限。由于缺少標(biāo)簽數(shù)據(jù)和收集標(biāo)簽數(shù)據(jù)集的高成本，它通常用于業(yè)務(wù)環(huán)境中。從本質(zhì)上講，混合學(xué)習(xí)就是這個(gè)問(wèn)題的答案。我們?nèi)绾问褂帽O(jiān)督學(xué)習(xí)方法來(lái)解決或聯(lián)系非監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題？例如，半監(jiān)督學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域正變得越來(lái)越流行，因?yàn)樗梢院芎玫靥幚?/p>
深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，而機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)在于建立模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 我們常常用深度學(xué)習(xí)這個(gè)術(shù)語(yǔ)來(lái)指訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程。有時(shí)它指的是特別大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)究竟是什么呢？在這個(gè)文章中，我會(huì)說(shuō)一些直觀的基礎(chǔ)知識(shí)。讓我們從一個(gè)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的例子開始說(shuō)起。 假設(shè)你有一個(gè)數(shù)據(jù)集，它包含了六棟房子的信息。所以，你
Problem Description 時(shí)間過(guò)的好快，一個(gè)學(xué)期就這么的過(guò)去了，xhd在傻傻的看著表，出于對(duì)數(shù)據(jù)的渴望，突然他想知道這個(gè)表的時(shí)針和分針的夾角是多少?，F(xiàn)在xhd知道的只有時(shí)間，請(qǐng)你幫他算出這個(gè)夾角。 注：夾角的范圍[0，180]，時(shí)針和分針的轉(zhuǎn)動(dòng)是連續(xù)而不是離散的。
Web開啟服務(wù)、TensorFlow Client對(duì)接模型服務(wù)、Web Server開啟、項(xiàng)目總結(jié)、模型導(dǎo)出與部署、深度學(xué)習(xí)課程、1.1 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景、1.2 深度學(xué)習(xí)框架介紹、深度學(xué)習(xí)介紹、2.1 TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow介紹、2.2 圖與TensorBoard、2
不斷發(fā)展和進(jìn)步，深度學(xué)習(xí)逐漸被應(yīng)用于企業(yè)界，并取得了顯著的成功和商業(yè)價(jià)值。從2012年開始，深度學(xué)習(xí)在企業(yè)界的應(yīng)用開始加速發(fā)展。許多大型科技公司開始將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、圖像分類、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域，并取得了突破性的進(jìn)展。這些成功的應(yīng)用案例進(jìn)一步推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)在企業(yè)界的發(fā)展，
計(jì)效率），最大似然通常是機(jī)器學(xué)習(xí)中的首選估計(jì)。當(dāng)樣本數(shù)目小到會(huì)過(guò)擬合時(shí)，正則化策略如權(quán)重衰減可用于獲得訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限時(shí)方差較小的最大似然有偏版本。
