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我们到目前为止看到的线性模型和神经网络的最大区别，在于神经网络的非线性导致大多数我们感兴趣的损失函数都成为了非凸的。这意味着神经网络的训练通常使用的迭代的、基于梯度的优化，仅仅使得代价函数达到一个非常小的值；而不是像用于训练线性回归模型的线性方程求解器，或者用于训练逻
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
深度学习算法在许多情况下都涉及到优化。例如，模型中的进行推断（如 PCA）涉及到求解优化问题。我们经常使用解析优化去证明或设计算法。在深度学习涉及到的诸多优化问题中，最难的是神经网络训练。甚至是用几百台机器投入几天到几个月来解决单个神经网络训练问题，也是很常见的。因为这其中的优化
**和**CPU**的具体配置以及其他诸多因素。 目前为止，我觉得，对于很多应用系统，即使是经验丰富的深度学习行家也不太可能一开始就预设出最匹配的超级参数，所以说，应用深度学习是一个典型的迭代过程，需要多次循环往复，才能为应用程序找到一个称心的神经网络，因此循环该过程的效率是决定
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
由于查询及其检索结果模态表征的差异，如何度量不同模态之间的相似性是跨模态检索的主要挑战。随着深度学习技术的推广以及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的显著成果，研究者提出了一系列以深度学习为基础的跨模态检索方法，极大地缓解了不同模态间相似性度量的挑战，本文称之为深度跨模态检索。本
PyTorch是一款可以媲美于TensorFlow的优秀深度学习计算框架，而且相比于TensorFlow在语法上更具灵活性。PyTorch原生于一款小众语言Lua，而后基于Python版本具备了强大的生命力。作为一款基于Python的深度学习计算库，PyTorch提供了高于Numpy的强大
之前听说深度学习的只是很少的人，作为通信专业的学生，系里也只有几个几个老师研究深度学习，但近两年，越来越多的老师偏向这个方向，像研究电力计算机视觉，图像处理的老师都有涉及到深度学校方向，去年学校还联合多个专业开设了人工智能专业，横跨自动化、电子、电力和计算机四个专业。深度学习在那个专业应用前景更广泛呢
第3章 深度学习中的数据 数据是深度学习系统的输入，对深度学习的发展起着至关重要的作用，但很容易被很多人忽视，尤其是缺少实战经验的学习人员。关于深度学习中的数据集，目前缺乏系统性的相关资料，因此本章先系统地介绍深度学习中的数据集，从数据与深度学习的关系、几大重要方向的数据集、数
第3章 深度学习中的数据 数据是深度学习系统的输入，对深度学习的发展起着至关重要的作用，但很容易被很多人忽视，尤其是缺少实战经验的学习人员。关于深度学习中的数据集，目前缺乏系统性的相关资料，因此本章先系统地介绍深度学习中的数据集，从数据与深度学习的关系、几大重要方向的数据集、数
张量的常用操作在机器学习和深度学习中，我们往往将待处理的数据规范化为特定维度的张量。列如，在不进行批处理时，彩**像可以看成一个三维张量——图像的三个颜色通道（红，绿，蓝），图像的高和图像的宽，视频可以看成一个四维张量——视频的时间帧方向，每一帧图像的颜色通道，高和宽，三维场景可
是一本”外行“也能看懂的深度学习书籍。本书首先介绍了什么是深度学习以及为什么我们需要深度学习。然后，介绍了有监督学习、无监督学习和强化学习的区别，具体地介绍了分类和聚类等主题。随后，介绍了人工神经网络，以及如何逐层组合成网络结构。最后，介绍了深度学习，包括计算机视觉中广泛使用的
O(1) 级别。在深度学习之前，学习非线性模型的主要方法是结合核策略的线性模型。很多核学习算法需要构建一个 m × m 的矩阵 Gi,j = k(x(i), x(j))。构建这个矩阵的计算量是 O(m2)。当数据集是几十亿个样本时，这个计算量是不能接受的。在学术界，深度学习从 2006
目录 不同深度学习框架下的实现教程/github地址 1.Pytorch 2.TensorFlow 3.Keras 4.MXNet 不同深度学习框架下的实现教程/github地址（好用的话记得star噢） 1.Pytorch 一个教程和项目地址，代码需要自己建立项目，或者从github上下载
对于初次踏入深度学习领域的人员而言，选择哪种计算框架是一个值得思考的问题。 如果一定要选出一个框架作为你的深度学习入门工具，那么建议选择Keras，Keras具备搭建神经网络各个零部件高度集成的API，并且对新手非常友好，基于Keras进行一次快速的深度学习试验几乎是分分钟的事。
1.2.2 深度学习深度学习又称为深度神经网络（指层数超过3层的神经网络），是建立深层结构模型的学习方法。深度学习作为机器学习研究中的一个新兴领域，由Hinton等人于2006年提出。深度学习源于多层神经网络，其实质是给出了一种将特征表示和学习合二为一的方式。深度学习的特点是放弃
# 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
子到语法结构树，并标记树的节点为动词，名词，副词等等。参考Collobert(2011) 应用深度学习到语法分析。另一个例子是图像的像素级分割，将每一个像素分配到特定类别。例如，深度学习可用于标注航拍照片中的道路位置(Mnih and Hinton, 2010)。在这些标注型的任
施技术的限制进展并不大。而GPU的出现让人看到了曙光，也造就了深度学习的蓬勃发展，“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前
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