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源自这样一个视角，教员或者老师提供目标 y 给机器学习系统，指导其应该做什么。在无监督学习中，没有教员或者老师，算法必须学会在没有指导的情况下让数据有意义。尽管无监督学习和监督学习并非完全没有交集的正式概念，它们确实有助于粗略分类我们研究机器学习算法时遇到的问题。传统地，人们将回归，分类
为唯一输出)。与切面距离算法一样，我们根据切向量推导先验，通常从变换（如平移、旋转和缩放图像）的效果获得形式知识。正切传播不仅用于监督学习(Simard et al., 1992)，还在强化学习(Thrun, 1995)中有所应用。正切传播与数据集增强密切相关。在这两种情况下，该算法的用户通过指定一组不
权重比例推断规则在其他设定下也是精确的，包括条件正态输出的回归网络以及那些隐藏层不包含非线性的深度网络。然而，权重比例推断规则对具有非线性的深度模型仅仅是一个近似。虽然这个近似尚未有理论上的分析，但在实践中往往效果很好。Goodfellow et al. (2013b) 实验发现
可能具有过高的方差），k-折交叉验证算法可以用于估计学习算法 A 的泛化误差。数据集 D 包含的元素是抽象的样本 z(i) （对于第 i 个样本），在监督学习的情况代表（输入，目标）对 z(i) = (x(i), y(i)) ，或者无监督学习的情况下仅用于输入 z(i) = x(i)。该算法返回
解决这个问题的途径之一是使用机器学习来发掘表示本身，而不仅仅把表示映射到输出。这种方法我们称之为表示学习(representation learning)。学习到的表示往往比手动设计的表示表现得更好。并且它们只需最少的人工干预，就能让AI系统迅速适应新的任务。表示学习算法只需几分钟就可以为
1847)。从 20 世纪 40 年代开始，这些函数近似技术被用于导出诸如感知机的机器学习模型。然而，最早的模型都是基于线性模型。来自包括 Marvin Minsky 的批评指出了线性模型族的几个缺陷，例如它无法学习 XOR 函数，这导致了对整个神经网络方法的抵制。
机器学习可以让我们解决一些人为设计和实现固定程序很难解决的问题。从科学和哲学的角度来看，机器学习受到关注是因为提高我们对机器学习的认识需要提高我们对智能背后原理的理解。 如果考虑 “任务”比较正式的定义，那么学习的过程并不是任务。 在相对正式的
微的。例如，整流线性单元 g(z) = max{0, z} 在 z = 0 处不可微。这似乎使得 g 对于基于梯度的学习算法无效。在实践中，梯度下降对这些机器学习模型仍然表现得足够好。部分原因是神经网络训练算法通常不会达到代价函数的局部最小值，而是仅仅显著地减小它的值，如图 4.
深度神经网络设计中的一个重要方面是代价函数的选择。幸运的是，神经网络的代价函数或多或少是和其他的参数模型例如线性模型的代价函数相同的。 在大多数情况下，我们的参数模型定义了一个分布 p(y | x; θ) 并且我们简单地使用最大似然原理。这意味着我们使
现在我们来尝试迭代多次，看看效果。 从w=0开始 ```python #w初始值给0 x,y=0.5,0.8 w=0;lr=0.5 #lr学习率=0.5 pred=x*w loss=((pred-y)**2)/2 grad=(pred-y)*x print('自变量：'+str(x))
没有免费午餐定理暗示我们必须在特定任务上设计性能良好的机器学习算法。我们建立一组学习算法的偏好来达到这个要求。当这些偏好和我们希望算法解决的学习问题相吻合时，性能会更好。 至此，我们具体讨论修改学习算法的方法只有，通过增加或减少学习算法可选假设空间的函数来增加或减少模型的容量。
优解。我们可以通过梯度下降最小化负对数似然达到这一点。通过确定正确的输入和输出变量上的有参条件概率分布族，相同的策略基本上可以用于任何监督学习问题。
{(i − 1)k + 1, . . . , ik}。这提供了一种方法来学习对输入 x 空间中多个方向响应的分段线性函数。maxout 单元可以学习具有多达 k 段的分段线性的凸函数。maxout 单元因此可以视为学习激活函数本身而不仅仅是单元之间的关系。使用足够大的 k，maxout
性而无法抵抗对抗样本。神经网络能够将函数从接近线性转化为局部近似恒定，从而可以灵活地捕获到训练数据中的线性趋势同时学习抵抗局部扰动。对抗样本也提供了一种实现半监督学习的方法。在与数据集中的标签不相关联的点 x 处，模型本身为其分配一些标签 yˆ。模型的标记 yˆ 未必是真正的标签，但如果模型是高品质的，那么
Bagging。然而，这种参数共享策略不一定要基于包括和排除。原则上，任何一种随机的修改都是可接受的。在实践中，我们必须选择让神经网络能够学习对抗的修改类型。在理想情况下，我们也应该使用可以快速近似推断的模型族。我们可以认为由向量 µ 参数化的任何形式的修改，是对 µ 所有可能的值训练
梯度下降和基本上所有的可以有效训练神经网络的学习算法，都是基于局部较也许能计算目标函数的一些性质，如近似的有偏梯度或正确方向估计的方差。在这些情况下，难以确定局部下降能否定义通向有效解的足够短的路径，但我们并不能真的遵循局部下降的路径。目标函数可能有诸如病态条件或不连续梯度的问题
为唯一输出)。与切面距离算法一样，我们根据切向量推导先验，通常从变换（如平移、旋转和缩放图像）的效果获得形式知识。正切传播不仅用于监督学习(Simard et al., 1992)，还在强化学习(Thrun, 1995)中有所应用。正切传播与数据集增强密切相关。在这两种情况下，该算法的用户通过指定一组不
aggregating）是通过结合几个模型降低泛化误差的技术(Breiman, 1994)。主要想法是分别训练几个不同的模型，然后让所有模型表决测试样例的输出。这是机器学习中常规策略的一个例子，被称为模型平均（model averaging）。采用这种策略的技术被称为集成方法。模型平均（model avera
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
当计算图变得极深时，神经网络优化算法会面临的另外一个难题就是长期依赖问题——由于变深的结构使模型丧失了学习到先前信息的能力，让优化变得极其困难。深层的计算图不仅存在于前馈网络，还存在于之后介绍的循环网络中（在第十章中描述）。因为循环网络要在很长时间序列的各个时刻重复应用相同操作来
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