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之差取绝对值或平方。 RNN损失函数交叉熵损失函数 4.正则化 正则化是机器学习中非常重要并且非常有效的减少泛化误差的技术，特别是在深度学习模型中，由于其模型参数非常多非常容易产生过拟合。因此研究者也提出很多有效的技术防止过拟合，比较常用的技术包括：数据增强，参数范数惩罚，Dropout，提前终止，随机池化等等。
化算法是基于梯度下降的，但是很多有用的损失函数，如 0 − 1 损失，没有有效的导数（导数要么为零，要么处处未定义）。这两个问题说明，在深度学习中我们很少使用经验风险最小化。反之，我们会使用一个稍有不同的方法，我们真正优化的目标会更加不同于我们希望优化的目标。
Linear Unit）函数出现和流行的时间都比较晚，但却是深度学习常用的激活函数。它非常简单： ReLU(x)=max(x,0) 是一个折线函数，所有负的输入值都变换成0，所有非负的输入值，函数值都等于输入值本身。ReLU函数在正值区域没有梯度消失的问题。最后，总结如下：
深度学习框架有哪些？各有什么优势？
深度学习中常用的backbone有resnet系列（resnet的各种变体）、NAS网络系列（RegNet）、Mobilenet系列、Darknet系列、HRNet系列、Transformer系列和ConvNeXt。Backbone结构分类主要分成三类：CNNs结构, Trans
在深度学习的背景下，半监督学习通常指的是学习一个表示 h = f(x)。学习表示的目的是使相同类中的样本有类似的表示。无监督学习可以为如何在表示空间聚集样本提供有用线索。在输入空间紧密聚集的样本应该被映射到类似的表示。在许多情况下，新空间上的线性分类器可以达到较好的泛化 (Belkin
rum/20228/4/1659621510931174824.png) 在梯度下降法中，`学习步长`和`batch size`需要事先给定，而不像`参数w`一样通过最小化损失函数得到，这类参数在机器学习中叫做`超参数`。 接下来是介绍线性分类模型，logistic模型。`回归模
之前学了一个深度学习应用开发，学了一段时间，后来就没学了。 确实是"靡不有初，鲜克有终"，现在不愿意再继续之前的学。我又找了一本书从头开始，这本书的名字是深度学习入门与TensorFlow实践>。 `数（scalar）`是一个数字。 简直是废话。 不过这才刚开始嘛。 多个数字有序
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
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：
“冷启动”问题，作者提出MetaHIN模型。MetaHIN在模型层面探索了元学习的能力，同时在数据层面研究了异质信息网络的表达能力。在MetaHIN中，作者提出使用多方面的语义上下文来增强每个用户的任务，因此设计了一种新颖的语义增强型任务构建器，用于在元学习场景中捕获异质信息网络
计算量非常大，事实上在很长时间里由于基础设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
得更好的模型（因此，有希望获得更好的测试误差）。在每次验证集误差有所改善后，我们存储模型参数的副本。当训练算法终止时，我们返回这些参数而不是最新的参数。当验证集上的误差在事先指定的循环次数内没有进一步改善时，算法就会终止。此过程在算法中有更正式的说明。这种策略被称为提前终止（early
硬件层加速。这个维度主要在AI硬件芯片层，目前有GPU、FPGA、ASIC等多种方案，各种TPU、NPU就是ASIC这种方案，通过专门为深度学习进行芯片定制，大大加速模型运行速度。
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，然后利用梯度下降法更新参数，使得模型误差变小，最终得到一个训练好的神经网络模型。在神经网络中，只要知道神经网络的结构，就可以
1)大致预测到(0,1)，这2个点在2条决策边界线之内；把(0,1), (1,0)分别大致预测为(0,0), (1,1)，这2个点在2条决策边界线之外。 因此，在此基础上，隐藏层到输出层的logistic模型就可以把其分开了：从这个例子可以看到，神经网络可以先通过隐藏层学习数据的不同特征，再根
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，集成预测权重比例推断规则比蒙特卡罗近似的效果更好（在分类精度方面）。即使允许蒙特卡罗近似采样多达
擅长计算从c到g的精准映射函数。 这就是一个基础的神经网络。你可能发现你自己的神经网络在监督学习的环境下是如此的有效和强大，也就是说你只要尝试输入一个x，即可把它映射成，就好像我们在刚才房价预测的例子中看到的效果.
在logistic模型中，损失函数可以定义为  其中$p_{i}$表
缘的4个标量。· 批（batch）：大多数情况下，我们在称为批的输入样本集上训练我们的算法。取决于GPU的内存，批尺寸一般从2～256不等，权重也在每个批次上进行更新，因此算法往往比在单个样例上训练时学习的更快。· 轮数：在整个数据集上运行一遍算法称为一个Epoch。通常要训练（更新权重）几个Epoch。
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