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Ziniu /Dong Yuxiao /Wang Kuansan /Chang Kai-Wei /Sun Yizhou發(fā)表時(shí)間：2020/6/27論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2006.15437推薦原因該論文介紹的工作是致力于預(yù)訓(xùn)練圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以期GNN能夠學(xué)習(xí)到圖數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征信息
深度學(xué)習(xí)對語音識別產(chǎn)生了巨大影響。語音識別在 20 世紀(jì) 90 年代得到提高后，直到約 2000 年都停滯不前。
隨著數(shù)據(jù)集的規(guī)模迅速增長，超越了計(jì)算能力的增速，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用每個(gè)樣本只使用一次的情況變得越來越常見，甚至是不完整地使用訓(xùn)練集。在使用一個(gè)非常大的訓(xùn)練集時(shí)，過擬合不再是問題，而欠擬合和計(jì)算效率變成了主要的顧慮。
深度學(xué)習(xí)在那個(gè)專業(yè)應(yīng)用前景更廣泛呢
當(dāng)有其他未分類的數(shù)據(jù)可用時(shí)，無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)也比Dropout更有優(yōu)勢。
在學(xué)術(shù)界，深度學(xué)習(xí)從 2006 年開始收到關(guān)注的原因是，在數(shù)以萬計(jì)樣本的中等規(guī)模數(shù)據(jù)集上，深度學(xué)習(xí)在新樣本上比當(dāng)時(shí)很多熱門算法泛化得更好。不久后，深度學(xué)習(xí)在工業(yè)界受到了更多的關(guān)注，因?yàn)槠涮峁┝艘环N可擴(kuò)展的方式訓(xùn)練大數(shù)據(jù)集上的非線性模型。
正則化在深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)前就已經(jīng)被使用了數(shù)十年。線性模型，如線性回歸和邏輯回歸可以使用簡單、直接、有效的正則化策略。許多正則化方法通過對目標(biāo)函數(shù) J 添加一個(gè)參數(shù)范數(shù)懲罰 ?(θ)，限制模型（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性回歸或邏輯回歸）的學(xué)習(xí)能力。
我們也可以將PCA視為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表示的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。這種表示基于上述簡單表示的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。PCA學(xué)習(xí)一種比原始輸入低維的表示。它也學(xué)習(xí)了一種元素之間彼此沒有線性相關(guān)的表示。這是學(xué)習(xí)表示中元素統(tǒng)計(jì)獨(dú)立標(biāo)準(zhǔn)的第一步。要實(shí)現(xiàn)完全獨(dú)立性，表示學(xué)習(xí)算法必須也去掉變量間的非線性關(guān)系。
深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理等內(nèi)的眾多領(lǐng)域中均取得了令人難以置信的性能。但是，大多數(shù)模型在計(jì)算上過于昂貴，無法在移動端或嵌入式設(shè)備上運(yùn)行。因此需要對模型進(jìn)行壓縮，且知識蒸餾是模型壓縮中重要的技術(shù)之一。1.
但TensorFlow、Keras和PyTorch這3種深度學(xué)習(xí)計(jì)算框架我們都要學(xué)習(xí)，一個(gè)好的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目不能因?yàn)槭褂昧瞬煌目蚣芏刮覀冨e(cuò)過它們。
反之，機(jī)器學(xué)習(xí)通常優(yōu)化代理損失函數(shù)，但是在基于提前終止（第 7.8 節(jié)）的收斂條件滿足時(shí)停止。通常，提前終止使用真實(shí)潛在損失函數(shù)，如驗(yàn)證集上的 0 − 1 損失，并設(shè)計(jì)為在過擬合發(fā)生之前終止。與純優(yōu)化不同的是，提前終止時(shí)代理損失函數(shù)仍然有較大的導(dǎo)數(shù)，而純優(yōu)化終止時(shí)導(dǎo)數(shù)較小。
1.1 打開Anaconda Prompt1、conda create -n pytorch python=3.7.0：創(chuàng)建名為pytorch的虛擬環(huán)境，并為該環(huán)境安裝python=3.7。2、activate pytorch：激活名為pytorch的環(huán)境1.2 確定硬件支持的CUDA
雖然，當(dāng)數(shù)據(jù)很小時(shí)，深度學(xué)習(xí)算法表現(xiàn)不佳。這就是是深度學(xué)習(xí)算法需要大量數(shù)據(jù)才能完美理解的原因。但是，在這種情況下，我們可以看到算法的使用以及他們手工制作的規(guī)則。上圖總結(jié)了這一事實(shí)。硬件依賴通常，深度學(xué)習(xí)依賴于高端機(jī)器，而傳統(tǒng)學(xué)習(xí)依賴于低端機(jī)器。因此，深度學(xué)習(xí)要求包括GPU。
和其他的機(jī)器學(xué)習(xí)模型一樣，為了使用基于梯度的學(xué)習(xí)方法我們必須選擇一個(gè)代價(jià)函數(shù)，并且我們必須選擇如何表示模型的輸出?，F(xiàn)在，我們重溫這些設(shè)計(jì)上的考慮，并且特別強(qiáng)調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情景。
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通過影像點(diǎn)與所攝物體之間的對應(yīng)關(guān)系計(jì)算出相機(jī)成像時(shí)刻相機(jī)位置姿態(tài)及所攝目標(biāo)的稀疏點(diǎn)云的過程。處理空三后，能快速判斷原始數(shù)據(jù)的質(zhì)量是否滿足項(xiàng)目交付需求以及是否需要增刪影像空中三角測量計(jì)算可以充分考慮當(dāng)前相機(jī)位置、姿態(tài)與控制點(diǎn)。 父主題： 空三計(jì)算
許多傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法只是簡單地假設(shè)在一個(gè)新點(diǎn)的輸出應(yīng)大致和最接近的訓(xùn)練點(diǎn)的輸出相同。然而在高維空間中，這個(gè)假設(shè)是不夠的。
深度學(xué)習(xí)中分類與回歸常用的幾種損失函數(shù)，包括均方差損失 Mean Squared Loss、平均絕對誤差損失 Mean Absolute Error Loss、Huber Loss、分位數(shù)損失 Quantile Loss、交叉熵?fù)p失函數(shù) Cross Entropy Loss、Hinge
通常，我們度量模型在訓(xùn)練集中分出來的測試集 (test set)樣本上的性能，來評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化誤差。
彼時(shí)，深度學(xué)習(xí)模型被認(rèn)為是受生物大腦（無論人類大腦或其他動物的大腦）所啟發(fā)而設(shè)計(jì)出來的系統(tǒng)。盡管有些機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有時(shí)被用來理解大腦功能 (Hinton and Shallice, 1991)，但它們一般都沒有被設(shè)計(jì)成生物功能的真實(shí)模型。深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)觀點(diǎn)受兩個(gè)主要思想啟發(fā)。
