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卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。 这些良好的性能是网络在有监督方式下学会的，网络的结构主要有稀疏连接和权值共享两个特点，包括如下形式的约束：1、 特征提取。每一个神经元从上一层的局部接受域得到
回想一下Bagging学习，我们定义 k 个不同的模型，从训练集有替换采样构造k 个不同的数据集，然后在训练集 i 上训练模型 i。Dropout的目标是在指数级数量的神经网络上近似这个过程。具体来说，在训练中使用Dropout时，我们会使用基于小批量的学习算法和较小的步长，如梯
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
发挥作用的一个简单例子说起：学习 XOR 函数。 XOR 函数（“异或” 逻辑）是两个二进制值 x1 和 x2 的运算。当这些二进制值中恰好有一个为 1 时，XOR 函数返回值为 1。其余情况下返回值为 0。XOR 函数提供了我们想要学习的目标函数 y = f∗(x)。我们的模型给出了一个函数
者目标等），再到更高层的目标、目标的行为等，即底层特征组合成了高层特征，由低到高的特征表示越来越抽象。深度学习借鉴的这个过程就是建模的过程。 深度神经网络可以分为3类，前馈深度网络(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多个编码器层叠加而成，如多层感知机(multi-layer
深度学习 1. 深度学习介绍 2. 深度学习原理 3. 深度学习实现 深度学习 1. 深度学习介绍 深度学习（Deep learning）是机器学习的一个分支领域,其源于人工 神经网络的研究。 深度学习广泛应用在计算机视觉,音频处理,自然语言处理等诸多领 域。 人工神经网络（Artificial
存在一些函数族能够在网络的深度大于某个值 d 时被高效地近似，而当深度被限制到小于或等于 d 时需要一个远远大于之前的模型。在很多情况下，浅层模型所需的隐藏单元的数量是 n 的指数级。这个结果最初被证明是在那些不与连续可微的神经网络类似的机器学习模型中出现，但现在已经扩展到了这些模型。第一个结果是关于逻辑门电路的
图神经网络(GNNs)最近变得越来越受欢迎，因为它们能够学习复杂的关系系统或相互作用，这些关系或作用来源于生物学和粒子物理学到社会网络和推荐系统等广泛问题。尽管在图上进行深度学习的不同模型太多了，但迄今为止，很少有人提出方法来处理呈现某种动态性质的图(例如，随着时间的推移而进化的
本文转载自机器之心。深度神经网络在监督学习中取得了巨大的成功。此外，深度学习模型在无监督、混合和强化学习方面也非常成功。4.1 深度监督学习监督学习应用在当数据标记、分类器分类或数值预测的情况。LeCun 等人 (2015) 对监督学习方法以及深层结构的形成给出了一个精简的解释。Deng
存在一些函数族能够在网络的深度大于某个值 d 时被高效地近似，而当深度被限制到小于或等于 d 时需要一个远远大于之前的模型。在很多情况下，浅层模型所需的隐藏单元的数量是 n 的指数级。这个结果最初被证明是在那些不与连续可微的神经网络类似的机器学习模型中出现，但现在已经扩展到了这些模型。第一个结果是关于逻辑门电路的
什么是神经网络 我们常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程。有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢？在这个文章中，我会说一些直观的基础知识。让我们从一个房价预测的例子开始说起。 假设你有一个数据集，它包含了六栋房子的信息。所以，你
深度学习是机器学习的一个特定分支。要想学好深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本章将探讨贯穿本书其余部分的一些机器学习重要原理。我们建议新手读者或是希望更全面了解的读者参考一些更全面覆盖基础知识的机器学习参考书，例如Murphy (2012) 或者Bishop (20
Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一个变体。他保留了 LSTM 划重点，遗忘不重要信息的特点，在long-term 传播的时候也不会被丢失。
主要通过深度学习框架MXNet来介绍如何实战深度学习算法，该框架融合了命令式编程和符号式编程，在灵活和高效之间取得了非常好的平衡。正如前文所述，各深度学习框架之间有很多相似性，当你深入了解其中一种深度学习框架之后基本上就能举一反三，因此如果你现在还在犹豫学习哪个深度学习框架，那么
组件学习组件学习不仅使用一个模型的知识，还使用多个模型的知识。人们相信，通过独特的信息组合或输入（包括静态和动态），深度学习可以比单一模式更深入地理解和表现。迁移学习是组件学习的一个非常明显的例子。基于这一思想，对类似问题预先训练的模型权重可用于对特定问题进行微调。为了区分不同类
深度学习由经典机器学习发展而来，两者有着相同与不同特点1.完全不同的模式机器学习：使计算机能从数据中学习，并利用其学到的知识来提供答案（通常为预测）。依赖于不同的范式（paradigms），例如统计分析、寻找数据相似性、使用逻辑等深度学习：使用单一技术，最小化人脑劳动。使用被称为
学习目标 目标 知道深度学习与机器学习的区别了解神经网络的结构组成知道深度学习效果特点 应用 无 1.1.1 区别 1.1.1.1 特征提取方面 机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识深度学习通常由多个层
字“8” 形状的流形在大多数位置只有一维，但在中心的相交处有两维。 如果我们希望机器学习算法学习 Rn 上的所有感兴趣的函数，那么很多机器学习问题看上去都是不可解的。流形学习 (manifold learning) 算法通过一个假设来克服这个障碍，该假设认为 Rn 中大
地泛化。展示了多任务学习中非常普遍的一种形式，其中不同的监督任务（给定 x预测 y(i)）共享相同的输入 x 以及一些中间层表示 h(share)，能学习共同的因素池。该模型通常可以分为两类相关的参数：多任务学习在深度学习框架中可以以多种方式进行，该图说明了任务共享相同输入但涉及
成分学习 成分学习不仅使用一个模型的知识，而且使用多个模型的知识。人们相信，通过独特的信息组合或投入（包括静态和动态的），深度学习可以比单一的模型在理解和性能上不断深入。 迁移学习是一个非常明显的成分学习的例子， 基于这样的一个想法， 在相似问题上预训练的模型权重可以
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