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在目前基于深度學(xué)習(xí)的語言模型結(jié)構(gòu)主要包括三個(gè)類別：基于RNN的語言模型，基于CNN的語言模型和基于Transformer的語言模型。接下來我會(huì)對(duì)它們進(jìn)行依次介紹，并且逐一分析他們的優(yōu)缺點(diǎn)。 1．通過RNN的語言模型結(jié)構(gòu) 圖1 基于RNN的語言模型結(jié)構(gòu) 隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，在受到NLP(Natural
分別對(duì)應(yīng)的就是深度學(xué)習(xí)和貝葉斯理論，也叫貝葉斯深度學(xué)習(xí)，深度概率學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單來說主要是這兩方面的融合。l 深度學(xué)習(xí)和深度概率學(xué)習(xí)的關(guān)系深度學(xué)習(xí)和深度概率學(xué)習(xí)有什么關(guān)系呢？一圖告訴你它們的聯(lián)系。左邊DNN代表的是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，右邊BNN代表的是貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，右圖神經(jīng)元連接的權(quán)重變成了
DRL），為智能體決策的未來開辟了新的可能性。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)特征提取能力：深度學(xué)習(xí)模型（如CNN、RNN）能夠自動(dòng)從高維數(shù)據(jù)中提取有意義的特征，減少人工特征工程的需求。泛化能力：深度學(xué)習(xí)模型在大數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練后，能夠泛化到未見過的數(shù)據(jù)，適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境。處理復(fù)雜任務(wù)：深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、自然
平方值之和的平方根，從而使得步長(zhǎng)單調(diào)遞減。它根據(jù)自變量在每個(gè)維度的梯度值的大小來調(diào)整各個(gè)維度上的學(xué)習(xí)率，從而避免統(tǒng)一的學(xué)習(xí)率難以適應(yīng)所有維度的問題。 AdaGrad 法根據(jù)訓(xùn)練輪數(shù)的不同，對(duì)學(xué)習(xí)率進(jìn)行了動(dòng)態(tài)調(diào)整。具體表現(xiàn)在，對(duì)低頻出現(xiàn)的參數(shù)進(jìn)行大的更新（快速下降的學(xué)習(xí)率），對(duì)高頻
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的未來蘊(yùn)含著無窮的可能！越來越多的機(jī)器人不僅用在制造業(yè)，而且在一些其他方面可以改善我們的日常生活方式。醫(yī)療行業(yè)也可能會(huì)發(fā)生變化，因?yàn)?span id="euc80s0" class='cur'>深度學(xué)習(xí)有助于醫(yī)生更早地預(yù)測(cè)或發(fā)現(xiàn)癌癥，從而挽救生命。在金融領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)可以幫助公司甚至個(gè)人節(jié)省資金，更聰明地投資，更
防護(hù)規(guī)則條數(shù)不夠用時(shí)，如何處理？ Web應(yīng)用防火墻云模式提供了入門版、標(biāo)準(zhǔn)版、專業(yè)版、企業(yè)版四種服務(wù)版本。各服務(wù)版本針對(duì)各種規(guī)則的配置條數(shù)請(qǐng)參見服務(wù)版本差異。如果您所購(gòu)買的云模式版本支持的規(guī)則條數(shù)不能滿足您業(yè)務(wù)的需要，您可以升級(jí)服務(wù)版本，具體的操作請(qǐng)參見變更WAF云模式版本和規(guī)格（新版）。
80年代開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的先行者和NIPS基金會(huì)的主席，親身經(jīng)歷了過去30年機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展過程。原因之二：這是一本關(guān)于深度學(xué)習(xí)的過去、現(xiàn)在和未來的指南。不過本書并不是對(duì)該領(lǐng)域發(fā)展歷史的全面梳理，而是記錄了這一領(lǐng)域重要概念的進(jìn)步及其背后研究群體的個(gè)人觀點(diǎn)。這本書本書時(shí)間跨度超過了60年。
PyTorch是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)非常流行的框架，它提供了豐富的高級(jí)知識(shí)點(diǎn)和工具來幫助深度學(xué)習(xí)開發(fā)人員在項(xiàng)目中快速迭代、優(yōu)化和調(diào)試。在本文中，我們將討論P(yáng)yTorch項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)中的一些高級(jí)知識(shí)點(diǎn)。 自定義數(shù)據(jù)集 PyTorch提供了許多內(nèi)置的數(shù)據(jù)集（比如MNIST、CIFAR-10
梯度下降和基本上所有的可以有效訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，都是基于局部較也許能計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的一些性質(zhì)，如近似的有偏梯度或正確方向估計(jì)的方差。在這些情況下，難以確定局部下降能否定義通向有效解的足夠短的路徑，但我們并不能真的遵循局部下降的路徑。目標(biāo)函數(shù)可能有諸如病態(tài)條件或不連續(xù)梯度的問題，
數(shù)據(jù)集分成固定的訓(xùn)練集和固定的測(cè)試集后，若測(cè)試集的誤差很小，這將是有問題的。一個(gè)小規(guī)模的測(cè)試集意味著平均測(cè)試誤差估計(jì)的統(tǒng)計(jì)不確定性，使得很難判斷算法 A 是否比算法 B 在給定的任務(wù)上做得更好。當(dāng)數(shù)據(jù)集有十萬計(jì)或者更多的樣本時(shí)，這不會(huì)是一個(gè)嚴(yán)重的問題。當(dāng)數(shù)據(jù)集太小時(shí)，也有替代方法
值的任何值都是有效的。二元變量上的的分布稍微復(fù)雜些，因?yàn)樗?span id="simk02w" class='cur'>的均值必須始終在 0 和1 之間。解決這個(gè)問題的一種方法是使用logistic sigmoid函數(shù)將線性函數(shù)的輸出壓縮進(jìn)區(qū)間 (0, 1)。該值可以解釋為概率：p(y = 1 | x; θ) = σ(θ?x). 這個(gè)方法被稱為邏輯回歸
個(gè)植物的萼片長(zhǎng)度，Xi,2 表示第 i 個(gè)植物的萼片寬度，等等。我們?cè)诒緯忻枋?span id="uy8ism0" class='cur'>的大部分學(xué)習(xí)算法都是講述它們是如何運(yùn)行在設(shè)計(jì)矩陣數(shù)據(jù)集上的。當(dāng)然，將一個(gè)數(shù)據(jù)集表示成設(shè)計(jì)矩陣，必須是可以將每一個(gè)樣本表示成向量，并且這些向量的大小相同。這一點(diǎn)并非永遠(yuǎn)可能。例如，你有不同寬度和高度的照片的集
1992)訓(xùn)練帶有額外懲罰的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)輸出 f(x) 對(duì)已知的變化因素是局部不變的。這些變化因素對(duì)應(yīng)于沿著的相同樣本聚集的流形的移動(dòng)。這里實(shí)現(xiàn)局部不變性的方法是要求 ∇xf(x) 與已知流形的切向 v(i) 正交，這個(gè)正則化項(xiàng)當(dāng)然可以通過適當(dāng)的超參數(shù)縮放，并且對(duì)于大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們需要對(duì)許多輸出求和
將數(shù)據(jù)集分成固定的訓(xùn)練集和固定的測(cè)試集后，若測(cè)試集的誤差很小，這將是有問題的。一個(gè)小規(guī)模的測(cè)試集意味著平均測(cè)試誤差估計(jì)的統(tǒng)計(jì)不確定性，使得很難判斷算法 A 是否比算法 B 在給定的任務(wù)上做得更好。 當(dāng)數(shù)據(jù)集有十萬計(jì)或者更多的樣本時(shí)，這不會(huì)是一個(gè)嚴(yán)重的問題。當(dāng)數(shù)據(jù)集太
機(jī)器學(xué)習(xí)可以讓我們解決一些人為設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)固定程序很難解決的問題。從科學(xué)和哲學(xué)的角度來看，機(jī)器學(xué)習(xí)受到關(guān)注是因?yàn)樘岣呶覀儗?duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的認(rèn)識(shí)需要提高我們對(duì)智能背后原理的理解。如果考慮“任務(wù)”比較正式的定義，那么學(xué)習(xí)的過程并不是任務(wù)。在相對(duì)正式的 “任務(wù)”定義中，學(xué)習(xí)過程本身并不是任務(wù)。
隱藏單元的設(shè)計(jì)是一個(gè)非?；钴S的研究領(lǐng)域，并且還沒有許多明確的指導(dǎo)性理論原則。整流線性單元是隱藏單元極好的默認(rèn)選擇。許多其他類型的隱藏單元也是可用的。決定何時(shí)使用哪種類型的隱藏單元是困難的事（盡管整流線性單元通常是一個(gè)可接受的選擇）。我們這里描述對(duì)于每種隱藏單元的一些基本直覺。這些
要基于包括和排除。原則上，任何一種隨機(jī)的修改都是可接受的。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
大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法都有設(shè)置超參數(shù)，可以用來控制算法行為。超參數(shù)的值不是通過學(xué)習(xí)算法本身學(xué)習(xí)出來的（盡管我們可以設(shè)計(jì)一個(gè)嵌套的學(xué)習(xí)過程，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)。控制權(quán)重衰減程度的 λ 是另一個(gè)
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（ope
