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所谓“ 机器学习” ， 是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息； 而“ 深度学习”作为“机器学习”的一个**子集**， 相比其他学习方法， 使用了更多的参数、模型也更复杂， 从而使得模型对数据的理解更加深人， 也更加智能。 传统机器学习是分步骤来进行的， 每一步的最优解不一定带来结果的最优解；
机器学习算法是一种可以从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 “学习”是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义：“对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量
件不仅展示了人工智能的演进，也体现了其在系统性思维上的挑战。在机器学习领域，我学习了有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等概念。特别是强化学习，它通过奖励和惩罚机制进行学习，非常适合棋类游戏。而无监督学习中的聚类算法，让我意识到它在日常生活中的广泛应用，比如超市货架的商品
有趣的是，二十一世纪初，连接主义学习又卷上重来，掀起了以 “深度学习”为名的热潮．所谓深度学习，狭义地说就是 “很多层 ＂ 的神经网络．在若干测试和竞赛上，尤其是涉及语音、 图像等复杂对象的应用中，深度学习技术取得了优越性能以往机器学习技术在应用中要取得好性能，对使用者的要求较高；而深度学习技术涉及的模型复杂度非常高，以至千只要下工夫
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，是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型
机器学习算法是一种可以从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 ‘‘学习’’ 是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义：‘‘对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。”
经网络这一术语来自于神经生物学，然而，虽然深度学习的一些核心概念是从人们对大脑的理解中汲取部分灵感而形成的，但深度学习模型不是大脑模型。没有证据表明大脑的学习机制与现代深度学习模型所使用的相同。你可能会读到一些流行科学的文章，宣称深度学习的工作原理与大脑相似或者是根据大脑的工作原
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
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
<br /> <b>0. 社区化运作和kubernetes</b><align=left>不同软件开发社区的运行模式不大相同，但总体目标是一致的，就是广泛的聚集全球不同组织和身份的开发者进行某项软件的开发，海纳百川、兼容并包，那么在社区化开发的过程中，就会碰到如下的挑战</align>
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
学习深度学习是否要先学习完机器学习，对于学习顺序不太了解
深度学习界在某种程度上已经与更广泛的计算机科学界隔离开来，并且在很大程度上发展了自己关于如何进行微分的文化态度。更一般地，自动微分（automatic differentiation）领域关心如何以算法方式计算导数。这里描述的反向传播算法只是自动微分的一种方法。它是一种称为反向模式累加（reverse
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
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
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
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
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
例如，数字 “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
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