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Ubuntu深度学习环境配置安装组合：Anaconda+PyTorch(CPU版)或PyTorch(GPU版)开源贡献：陈信达，华北电力大学3.1 Anacond安装Anaconda和Python版本是对应的，所以需要选择安装对应Python2.7版本的还是Python3.7版本
机视觉和自然语言问题都明确地集中在深度学习方法上，包括VSA。2016年，基于深度学习的VSA方法[26,27]的表现大大超过了传统方法，使VSA进入了深度学习时代。同时，大规模VSA数据集的出现[27,28,29,30,31]推动了基于深度学习的VSA研究的进一步发展。在本文中
一个完整的项目就会被你消化了。 以上说的是深度学习项目代码阅读的一些通用方法。下面再具体讲两个场景的代码阅读。毕竟大家做事讲究目的性，往往带有较强的目的性去做某事效率一般会特别高。 第一个场景是在大家做研究做项目时遇到问题时。不知道这个问题如何解决，直接谷歌又
我们几乎从未知晓真实数据的生成过程，所以我们永远不知道被估计的模型族是否包括生成过程。然而，深度学习算法的大多数应用都是针对这样的情况，其中真实数据的生成过程几乎肯定在模型族之外。深度学习算法通常应用于极为复杂的领域，如图像、音频序列和文本，本质上这些领域的真实生成过程涉及模拟整
距离依赖。 深度学习的应用 深度学习算法的应用非常广泛，包括但不限于： 图像识别：通过CNN，深度学习能够识别和分类图像中的对象。 语音识别：深度学习模型能够将语音信号转换为文本。 自然语言处理：深度学习在机器翻译、情感分析等领域取得了显著成果。 自动驾驶：深度学习帮助车辆理解周围环境，做出驾驶决策。
传统的机器学习需要人工提取数据特征，而深度学习通过层次化的表示来完成特征的提取。层次化的表示是指用简单的表示逐步表达较复杂的表示。1. 如何理解简单和复杂的表示？ 2. 这种所谓层次化的表示的理论依据是什么？
# 深度学习，共形场论和对称函数## 非线性，过拟合与压缩感知深度学习中，一个非常难以解决的问题是过拟合问题。过拟合的一个解释是参数空间太大，即参数过多。但这个解释非常的浅层。因为如果我们觉得参数过多，那么就可以减少参数啊。但问题的关键在于，正如我们并不知道应该增加什么特征一样，
" 深度学习 " 中的 " 深 "，指的是技术上、架构上的性质，也就是堆叠了很多隐藏层。这种 " 深 "，并不是说它对抽象的概念有深刻的理解，但是呢，一旦任务场景改变，就需要重新找数据训练，比如说检测人脸的模型在不相关的应用程序中可能是无用的，比如诈骗检测，目前还是无法像人脑一样
深度学习主流开源框架 所谓工欲善其事，必先利其器。深度学习的快速发展及在工业界和学术界的迅速流行离不开3个要素：数据、硬件和框架。 深度学习框架是深度学习的工具，简单来说就是库，例如Caffe、TensorFlow等。深度学习框架的出现，降低了深度学习入门的门槛，开发者不需要进行底层的编码，可以在高
1.4.3 神经网络通常我们都是用MXNet来训练深度学习模型，因此在MXNet中定义的接口和算法内容是相关的，所以读者最好具备基础的神经网络知识，这些知识包括如下几个方面。1）神经网络基础层的含义。比如卷积层、池化层、全连接层、激活层、损失函数层的计算过程、网络层参数的含义及作
线性代数作为数学的一个分支，广泛应用于科学和工程中。然而，因为线性代数是主要面向连续数学，而非离散数学。掌握好线性代数对于理解和从事机器学习算法相关工作是很有必要的，尤其是深度学习算法而言。线性代数提供了被称为矩阵逆（matrix inversion）的强大工具。对于大多数矩阵A，我们都能通过矩阵逆解析地求解式(2
硬件层加速。这个维度主要在AI硬件芯片层，目前有GPU、FPGA、ASIC等多种方案，各种TPU、NPU就是ASIC这种方案，通过专门为深度学习进行芯片定制，大大加速模型运行速度。
(feedforward neural network) 或者多层感知机 (multilayer perceptron, MLP)，是典型的深度学习模型。前馈网络的目标是近似某个函数 f∗。例如，对于分类器，y = f∗(x) 将输入x 映射到一个类别 y。前馈网络定义了一个映射 y
3.4 本章小结本章主要介绍了MXNet框架中最常用到的三个模块：NDArray、Symbol和Module，对比了三者之间的联系并通过简单的代码对这三个模块的使用有了大致的认识。NDArray是MXNet框架中最基础的数据结构，借鉴了NumPy中array的思想且能在GPU上运
3.4 优化通过优化使得y的预测值和实际值之间的损失函数值最小。Keras支持各种优化技术，例如：SGDRMSPropAdamAdaDeltaTFOptimizerAdaGrad
简介 Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。它是用 Python 语言编写的，图形界面使用的是 Qt（PyQt）。人们可以使用该工具创建定制化标注任务或执行图像标注，项目源代码已经开源：https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotationTool
因为这些地方的总误差都是差不多的. 侧面说明了 L1 解的不稳定性。 注意记住：L1正则化会让权重向量在最优化的过程中变得稀疏（即非常接近0），使得L1很多时候也拿来做特征选择;L2正则化可以直观理解为它对于大数值的权重向量进行严厉惩罚，倾向于更加分散的权重向量。 最大范式约束（Max norm const
我们经常会需要在已知 P (y | x) 时计算 P (x | y)。幸运的是，如果还知道 P (x)，我们可以用贝叶斯规则 (Bayes’ rule) 来实现这一目的： 注意到 P (y) 出现在上面的公式中，它通常使用 P (y) = ∑x P (y
条件数表明函数相对于输入的微小变化而变化的快慢程度。输入被轻微扰动而迅速改变的函数对于科学计算来说是可能是有问题的，因为输入中的舍入误差可能导致输出的巨大变化。考虑函数 f(x) = A−1x。当 A ∈ Rn×n 具有特征值分解时，其条件数为：这是最大和最小特征值的模之比。当该
除了最大似然估计，还有其他的归纳准则，其中许多共享一致估计的性质。然而，一致估计的统计效率(statistic efficiency) 可能区别很大。某些一致估计可能会在固定数目的样本上获得一个较低的泛化误差，或者等价地，可能只需要较少的样本就能达到一个固定程度的泛化误差。通常，
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