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在實(shí)踐中，我們必須選擇讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠學(xué)習(xí)對(duì)抗的修改類型。在理想情況下，我們也應(yīng)該使用可以快速近似推斷的模型族。我們可以認(rèn)為由向量 µ 參數(shù)化的任何形式的修改，是對(duì) µ 所有可能的值訓(xùn)練 p(y | x, µ) 的集成。注意，這里不要求 µ 具有有限數(shù)量的值。
我們正在朝這個(gè)方向努力：深度學(xué)習(xí)自動(dòng)化。 · 深度學(xué)習(xí)圖像分類的最優(yōu)性能：測(cè)試集錯(cuò)誤率近幾年持續(xù)下降，目前已經(jīng)降到比較低的水平。還有數(shù)據(jù)量受限的情況下的錯(cuò)誤率，也在逐漸進(jìn)步。 · 深度學(xué)習(xí)絕對(duì)不是我們的終點(diǎn)，深度學(xué)習(xí)是一塊里程碑，是我們學(xué)習(xí)道路上不可缺少的工具。
大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法都有設(shè)置超參數(shù)，可以用來(lái)控制算法行為。超參數(shù)的值不是通過(guò)學(xué)習(xí)算法本身學(xué)習(xí)出來(lái)的（盡管我們可以設(shè)計(jì)一個(gè)嵌套的學(xué)習(xí)過(guò)程，一個(gè)學(xué)習(xí)算法為另一個(gè)學(xué)習(xí)算法學(xué)出最優(yōu)超參數(shù)）。所示的多項(xiàng)式回歸實(shí)例中，有一個(gè)超參數(shù)：多項(xiàng)式的次數(shù)，作為容量超參數(shù)。
進(jìn)一步地，我們構(gòu)建了一個(gè)協(xié)同適應(yīng)元學(xué)習(xí)器。該學(xué)習(xí)器既具有語(yǔ)義層面的適應(yīng)性，又具有任務(wù)層面的適應(yīng)性。轉(zhuǎn)自，AI科技評(píng)論，https://www.leiphone.com/news/202008/SUjAO0ZQwOFFm2Lq.html
為了更精確地描述反向傳播算法，使用更精確的計(jì)算圖（computational graph）語(yǔ)言是很有幫助的。將計(jì)算形式化為圖形的方法有很多。這里，我們使用圖中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)來(lái)表示一個(gè)變量。變量可以是標(biāo)量、向量、矩陣、張量、或者甚至是另一類型的變量。為了形式化我們的圖形，我們還需引入操作
Mac深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置安裝組合：Anaconda+PyTorch(GPU版)開(kāi)源貢獻(xiàn)：馬曾歐，倫敦大學(xué)2.1 安裝AnacondaAnaconda 的安裝有兩種方式，這里僅介紹一種最直觀的- macOS graphical install。
TensorFlow 是由 Google Brain 團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，于2015年首次發(fā)布。它專為構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型（尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）而設(shè)計(jì)，支持從研究到生產(chǎn)環(huán)境的全流程開(kāi)發(fā)。以下是 TensorFlow 的核心知識(shí)點(diǎn)和特性：1.
當(dāng)前算力供給已經(jīng)無(wú)法滿足智能化社會(huì)構(gòu)建，根據(jù)OpenAI統(tǒng)計(jì)，從2012年至2019年，隨著深度學(xué)習(xí)“大深多”模型的演進(jìn)，模型計(jì)算所需計(jì)算量已經(jīng)增長(zhǎng)30萬(wàn)倍，無(wú)論是計(jì)算機(jī)視覺(jué)還是自然語(yǔ)言處理，由于預(yù)訓(xùn)練模型的廣泛使用，模型所需算力直接呈現(xiàn)階躍式發(fā)展。
梯度下降（Gradient Descent）是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中最常用的優(yōu)化算法之一，其目標(biāo)是通過(guò)迭代更新模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)。
成分學(xué)習(xí) 成分學(xué)習(xí)不僅使用一個(gè)模型的知識(shí)，而且使用多個(gè)模型的知識(shí)。人們相信，通過(guò)獨(dú)特的信息組合或投入（包括靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的），深度學(xué)習(xí)可以比單一的模型在理解和性能上不斷深入。
參數(shù)添加約束或懲罰時(shí)，一直是相對(duì)于固定的區(qū)域或點(diǎn)。例如，L2正則化（或權(quán)重衰減）對(duì)參數(shù)偏離零的固定值進(jìn)行懲罰。然而，有時(shí)我們可能需要其他的方式來(lái)表達(dá)我們對(duì)模型參數(shù)適當(dāng)值的先驗(yàn)知識(shí)。有時(shí)候，我們可能無(wú)法準(zhǔn)確地知道應(yīng)該使用什么樣的參數(shù)，但我們根據(jù)領(lǐng)域和模型結(jié)構(gòu)方面的知識(shí)得知模型參數(shù)之間應(yīng)該存在一些相關(guān)性
深度學(xué)習(xí)1. TensorFlow星標(biāo)：149000，提交數(shù)：97741，貢獻(xiàn)者：754TensorFlow是針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的端對(duì)端開(kāi)源平臺(tái)。它具備綜合靈活的工具、庫(kù)和社區(qū)資源，可以幫助研究者推動(dòng)先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展以及開(kāi)發(fā)者更輕松地開(kāi)發(fā)和發(fā)布由機(jī)器學(xué)習(xí)支持的應(yīng)用。2.
問(wèn)題如圖所示
Attention機(jī)制最重要的步驟是如何在每一時(shí)刻產(chǎn)生不同的語(yǔ)言編碼向量 ，表示接下來(lái)輸出的時(shí)候要重點(diǎn)關(guān)注輸入序列中的哪些部分，然后根據(jù)關(guān)注的區(qū)域來(lái)產(chǎn)生下一個(gè)輸出。
使用Dropout訓(xùn)練時(shí)的隨機(jī)性不是這個(gè)方法成功的必要條件。它僅僅是近似所有子模型總和的一個(gè)方法。Wang and Manning (2013) 導(dǎo)出了近似這種邊緣分布的解析解。他們的近似被稱為快速 Dropout（fast dropout），減小梯度計(jì)算中的隨機(jī)性而獲得更快的收斂速度
Caffe 框架介紹Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding） 是由加州大學(xué)伯克利分校的 賈揚(yáng)清 團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架，于 2014 年發(fā)布。
深度學(xué)習(xí)模型的能力是訓(xùn)練數(shù)據(jù)、算法設(shè)計(jì)（模型架構(gòu)）和算力三者共同作用的結(jié)果，各自的作用不同，且相互依賴。1. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)：能力的“原材料”• 作用：數(shù)據(jù)是模型學(xué)習(xí)的直接來(lái)源，決定了模型能學(xué)到什么。數(shù)據(jù)的質(zhì)量（標(biāo)注準(zhǔn)確性、噪聲）、多樣性（覆蓋場(chǎng)景）和規(guī)模直接影響模型的泛化能力。
Ubuntu深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置安裝組合：Anaconda+PyTorch(CPU版)或PyTorch(GPU版)開(kāi)源貢獻(xiàn)：陳信達(dá)，華北電力大學(xué)3.1 Anacond安裝Anaconda和Python版本是對(duì)應(yīng)的，所以需要選擇安裝對(duì)應(yīng)Python2.7版本的還是Python3.7版本或其他版本的
關(guān)于聚類的一個(gè)問(wèn)題是聚類問(wèn)題本身是病態(tài)的。這是說(shuō)沒(méi)有單一的標(biāo)準(zhǔn)去度量聚類的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)真實(shí)世界有多好。我們可以度量聚類的性質(zhì)，例如每個(gè)聚類的元素到該類中心點(diǎn)的平均歐幾里得距離。這使我們可以判斷能夠多好地從聚類分配中重建訓(xùn)練數(shù)據(jù)。然而我們不知道聚類的性質(zhì)多好地對(duì)應(yīng)于真實(shí)世界的性質(zhì)。此外，
對(duì)于牛頓法而言，鞍點(diǎn)顯然是一個(gè)問(wèn)題。梯度下降旨在朝“下坡”移動(dòng)，而非明確尋求臨界點(diǎn)。而牛頓法的目標(biāo)是尋求梯度為零的點(diǎn)。如果沒(méi)有適當(dāng)?shù)男薷模ｎD法就會(huì)跳進(jìn)一個(gè)鞍點(diǎn)。高維空間中鞍點(diǎn)的激增或許解釋了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中為什么二階方法無(wú)法成功取代梯度下降。Dauphin et al. (2014
