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在深度学习时代，谷歌、Facebook、百度等科技巨头开源了多款框架来帮助开发者更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。而这些大公司也花费了很大的精力来维护 TensorFlow、PyTorch 这样庞大的深度学习框架。除了这类主流框架之外，开发者们也会开源一些小而精的框架或者库。比如今年
batch 深度学习的优化算法，即梯度下降。有批梯度下降，随机梯度下降 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。使用batch梯度下降法时，每次迭代你都需要历遍整个训练集，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。这个算法
prepare_data 方法，返回训练集和验证集即可，其他的什么都不需要！数据标准化在哪做的？这里我也封装好了方法。运行在哪运行的？这里我也做好了封装。模型保存在哪里做的？同样做好了封装。Batch 切分怎么做的？这里也做好了封装。我们只需要按照格式，返回这两组数据就好了，其他的什么都不用
看到一则有关深度学习的新闻如下：Hinton最新采访：我相信深度学习将能够做任何事情，但是我们还需要一些概念性的突破 “我相信深度学习将能够做任何事情，”在接受MIT Tech Review的记者Karen Hao 10月20日EmTech会议上的采访时，Hinton这样说，“但是我们还需要一些概念性的突破。”
风控领域图深度学习算法思考 如今，图计算以及图深度学习算法的发展使得将图深度学习算法应用在风控领域变为可能。但在我看来，在风控领域使用图深度学习算法实现不同业务目的，这个进程还处在发展初期阶段。具体主要有以下几点展现： 1. 数据方面：当前很少有公开的风控领域的图数据能够
这种学习范式试图跨越监督学习和非监督学习之间的界限。由于缺少标签数据和收集标签数据集的高成本，它通常用于业务环境中。从本质上讲，混合学习就是这个问题的答案。我们如何使用监督学习方法来解决或联系非监督学习问题？例如，半监督学习在机器学习领域正变得越来越流行，因为它可以很好地处理
使用服务器跑深度学习算法 前言 深度学习是人工智能领域中备受瞩目的技术之一，它通过多层神经网络模拟人脑的学习过程，帮助计算机在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得突破性进展。相比传统机器学习，深度学习的一个重要特点是可以自动提取特征，而不需要人工定义特征，这大幅提升了效率和效果。
引言 在深度学习领域，迁移学习（Transfer Learning）是一个非常强大且日益流行的概念，它通过将从一个任务中学到的知识应用于另一个任务，能够显著加快模型训练速度并提高其泛化能力。迁移学习在许多实际应用中都得到了广泛使用，特别是在数据不足或训练成本较高的场景下。本文将深
而且在训练相同的模型时，MXNet比大多数的深度学习框架的训练速度要快，这也能节省不少的训练时间。4）MXNet安装方便，文档清晰，例子丰富，非常方便新人上手学习。总结起来，对于深度学习框架而言，没有最好的，只有最适合的。如果在高校做研究，那么我会推荐使用MXNet或者PyTor
1.1.2 机器学习相信很多技术从业者对机器学习这个名词并不陌生，即便不知道这个名词，也肯定享用过机器学习算法提供的服务，比如最常见的推荐。新闻推荐、音乐推荐、商品推荐等大部分服务都是通过机器学习算法实现的，这些算法基于你的数据构造用户画像，不断了解你的喜好，最后像你的秘书一样为
与我们长期合作的一位译者，告诉本书的策划编辑一个信息，深度学习界的泰斗Yoshua Bengio要出书了！从加拿大蒙特利尔大学网站作者的个人网页上我们看到，深度学习领域的第一本书赫然在目。三年前，国内机器学习热、深度学习热尚处于萌芽状态。除了专业媒体上一些零星的报道之外，一般大
以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。
决策树 (decision tree)，及其变种是一类将输入空间分成不同的区域，每个区域有独立的参数的算法 (Breiman et al., 1984)。如图5.7所示，决策树的每个节点都与输入空间的一个区域相关联，并且内部节点继续将区域分成子节点下的子区域（通常使用坐标轴拆分区
当输入向量的每个度量不被保证的时候，分类问题将会变得有挑战性。为了解决分类任务，学习算法只需要定义一个从输入向量映射到输出类别的函数。当一些输入可能丢失时，学习算法必须学习一组函数，而不是单个分类函数。每个函数对应着分类具有不同缺失输入子集的 x。这种情况在医疗诊断中经常出现，因
Dropout的另一个显著优点是不怎么限制适用的模型或训练过程。几乎在所有使用分布式表示且可以用随机梯度下降训练的模型上都表现很好。包括前馈神经网络、概率模型，如受限玻尔兹曼机(Srivastava et al., 2014)，以及循环神经网络(Bayer and Osendorfer
我们必须要小心，不能使用会改变类别的转换。例如，光学字符识别任务需要认识到 “b’’ 和 “d’’ 以及 “6’’ 和 “9’’ 的区别，所以对这些任务来说，水平翻转和旋转180◦ 并不是合适的数据集增强方式。能保持我们希望的分类不变，但不容易执行的转换也是存在的。例如，平面外绕
数据的维数很高时，很多机器学习问题变得相当困难。这种现象被称为维数灾难 (curse of dimensionality)。特别值得注意的是，一组变量不同的可能配置数量会随着变量数目的增加而指数级增长。由维数灾难带来的一个挑战是统计挑战。如图5.9所示，统计挑战产生于 x 的可能
也存在许多其他种类的隐藏单元，但它们并不常用。一般来说，很多种类的可微函数都表现得很好。许多未发布的激活函数与流行的激活函数表现得一样好。为了提供一个具体的例子，作者在 MNIST 数据集上使用 h = cos(Wx + b) 测试了一个前馈网络，并获得了小于 1% 的误差率，这
我们可以使用最大似然估计找到对于有参分布族 p(y | x; θ) 最好的参数向量 θ。我们已经看到，线性回归对应于分布族p(y | x; θ) = N (y; θ⊤x, I).通过定义一族不同的概率分布，我们可以将线性回归扩展到分类情况中。如果我们有两个类，类 0 和类 1，那么我们只需要指定这两类之一的概率。类
Baldi and Hornik (1989) 从理论上证明，不具非线性的浅层自编码器只有全局极小值和鞍点，没有代价比全局极小值更大的局部极小值。他们还发现这些结果能够扩展到不具非线性的更深的网络上，不过没有证明。这类网络的输出是其输入的线性函数，但它们仍然有助于分析非线性神经网
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