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困难些。其最佳权重没有闭解。反之，我们必须最大化对数似然来搜索最优解。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。
要成果就是词向量的学习。 医疗领域深度学习算法可以发现人类无法捕捉到的特征。研究人员利用这些算法对细胞图像进行分类，建立基因组连接，加速药物发明周期。在医疗领域，深度卷积神经网络被应用于癌细胞分类、病变检测、器官分割和图像增强等医疗图像分析金融领域，深度学习被应用于金融欺诈检测
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简单的任务
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 p(y | x, µ) 的集成。注意，这里不要求 µ 具有有限数量的值。例如， µ 可以是实值。Srivastava
序图网络(TGNs)，一个通用的，有效的框架，用于深度学习动态图表示为时间事件序列。由于内存模块和基于图的运算符的新组合，TGNs能够显著优于以前的方法，同时在计算效率上也更高。此外，我们还展示了之前几个用于学习动态图的模型可以转换为我们框架的具体实例。我们对框架的不同组件进行了
Dropout强大的大部分原因来自施加到隐藏单元的掩码噪声，了解这要的。这可以看作是对输入内容的信息高度智能化、自适应破坏的一种形式，而不是对输入原始值的破坏。例如，如果模型学得通过鼻检测脸的隐藏单元 hi，那么丢失 hi 对应于擦除图像中有鼻子的信息。模型必须学习另一种 hi，要么是鼻子存在的冗余编码，要么
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.
引入这两个算法。神经网络的目的是建立输入层与输出层之间的关系，进而利用建立的关系得到预测值。通过增加隐藏层，神经网络可以找到输入层与输出层之间较复杂的关系。深度学习是拥有多个隐藏层的神经网络，在神经网络中，我们通过正向传播算法得到预测值，并通过反向传播算法得到参数梯度，然后利用梯
正则化项当然可以通过适当的超参数缩放，并且对于大多数神经网络，我们需要对许多输出求和 (此处为描述简单，f(x) 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.
的大部分学习算法都是讲述它们是如何运行在设计矩阵数据集上的。当然，将一个数据集表示成设计矩阵，必须是可以将每一个样本表示成向量，并且这些向量的大小相同。这一点并非永远可能。例如，你有不同宽度和高度的照片的集合，那么不同的照片将会包含不同数量的像素。因此不是所有的照片都可以表示成相同长度的向量。第9
上升的非监督学习就是从底层开始，一层一层地往顶层训练。采用无标定数据（有标定数据也可）分层训练各层参数，这一步可以看作是一个无监督训练过程，这也是和传统神经网络区别最大的部分，可以看作是特征学习过程。具体的，先用无标定数据训练第一层，训练时先学习第一层的参数，这层可以看作是得到一
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
接下来就是讲线性模型了。线性模型相对比较简单，但是他是学习比较复杂的深度学习模型的一个基础，而且线性模型本身也具有广泛的用途。 这里讲了线性模型中的线性回归模型和logistic模型。线性回归模型用于处理`回归问题`。logistic模型用于处理`分类问题`。 线性回归模型可以写作如下的形式： ![image
元的块数保持很低的话，它们可以在没有正则化的情况下工作得不错 (Cai et al., 2013)。maxout 单元还有一些其他的优点。在某些情况下，要求更少的参数可以获得一些统计和计算上的优点。具体来说，如果由 n 个不同的线性过滤器描述的特征可以在不损失信息的情况下，用每一组
约，但被（错误）预测为不违约的人尽可能的少。(假阴） 如果银行希望扩大业务而适当放宽风险控制，那么银行可以让真实违约，但被（错误）预测为不违约的稍微多些。从上表可以看出该模型可以很好的控制假阳性率， 也就是说, 在真实不违约的人中，绝大部分都正确预测为不违约；只有2人错误预测为违约。
自定义函数。 然后介绍numpy库，他可以实现快速的算数运算，特别是矩阵运算，运算内部是通过C语言实现的，所以比较快。他包含两种基本数据类型：`数组（array）`和`矩阵（matrix）`。 然后介绍基于numpy库的pandas库，可以用于数据分析，数据清理和数据准备。他的数
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 单元可以以任意的精确度来近似任何凸函数。特别地，具有两块的
语言有着层级结构，大的结构部件是由小部件递归构成的。但是，当前大多数基于深度学习的语言模型都将句子视为词的序列。在遇到陌生的句子结构时，循环神经网络（RNN）无法系统地展示、扩展句子的递归结构，深度学习学到的各组特征之间的关联是平面的，没有层级关系，那么请问层级关系是重要吗，在哪些方面能够体现
] [ -5.6394696] [-15.602908 ]] 跑了5轮，训练结果里不会再有nan了。 损失还是在慢慢下降中，所以还是有继续跑以减少损失的空间。
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