检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
我相信能在深度学习领域精进的人都不会是普通人。 诚然，无论是读教材、读论文还是本篇所说的读代码，这些本身都是一个个人学习能力提升和知识汲取的过程。对于从事深度学习工作的我们而言，arxiv上的论文和GitHub上的代码都无穷尽，关键在于保持学习的劲头，做一名终身学习者。
算法来替代手工获取特征。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经网络（Convolutional
从整个机器学习的任务划分上来看，机器学习可以分为有监督学习、无监督学习和半监督学习及强化学习。图像、文本等深度学习的应用都属于有监督学习范畴。自编码器和生成式对抗网络可以算在无监督深度学习范畴内。最后就剩下强化学习了。强化学习发展到现在，早已结合了神经网络迸发出新的活力，强化学习结合深度学习已经形成了深度强化学习（Deep
跃，打破桎梏，真正进入了深度学习的时代。 · 更深还是更宽？：变深比较重要，变宽没那么重要。增宽的学习效率是线性增长，而加深的学习效率是几何式增长。有论文论证了深度的重要作用。 · 新手入门的推荐方法：网上找来代码去跑通。先熟悉/找感觉，再进行更多的学习。 · 训练方法的变化：随机梯度下降/设置学习率。
UGNet在海拉细胞分割上的效果如图所示。 (a)为原始图像； (b)为不同颜色标注的Ground Truth; ©为UGNet生成的分割效果，其中白色为前景部分，即海拉细胞，黑色为背景部分； (d)是对损失函数改进后使UGNet能够更好地学习细胞间的边界像素。 基于深度学习的图像
一 随着深度学习的引入，基于深度学习的图像检索技术，主要是将深度学习方法应用在图像检索中的特征提取模块，利用卷积神经网络提取图片特征。二 主要步骤即给定一张图片，通过卷积神经网络对图片进行特征提取得到表征图片的特征，利用度量学习方法如欧式距离对图片特征进行计算距离。三 对图
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
e)方法的时候， ArrayList 会默认在将指定的元素追加到此列表的末尾，这种情况时间复杂度就是 O(1)。但是如果要在指定位置 i 插入和删除元素的话（add(int index, E element)）时间复杂度就为 O(n-i)。因为在进行上述操作的时候集合中第 i 和第 i
近几年媒体的大肆针对深度学习的宣传及报道，而深度学习是被证明为最先进的性能最好的技术之一，那它会不会逐步取代传统的机器学习了？
用于深度模型训练的优化算法与传统的优化算法在几个方面有所不同。机器学习通常是间接作用的。在大多数机器学习问题中，我们关注某些性能度量 P，其定义于测试集上并且可能是不可解的。因此，我们只是间接地优化 P。我们希望通过降低代价函数 J(θ) 来提高 P。这一点与纯优化不同，纯优化最小化目标
神经网络的弱点：“神经网络在处理多参数少量数据时，表现不错，但是这方面，人类似乎做得更好。"杰夫·辛顿说：“深度学习将无所不能”人工智能领域的缺口：“必须有更多的概念上的突破，在规模上，还需要加大。"神经网络的弱点：“神经网络在处理多参数少量数据时，表现不错，但是这方面，人类似乎
深度学习1. TensorFlow星标：149000，提交数：97741，贡献者：754TensorFlow是针对机器学习的端对端开源平台。它具备综合灵活的工具、库和社区资源，可以帮助研究者推动先进的机器学习技术的发展以及开发者更轻松地开发和发布由机器学习支持的应用。2. Ker
我们还可能出于统计原因来选择深度模型。任何时候，当我们选择一个特定的机器学习算法时，我们隐含地陈述了一些先验，这些先验是关于算法应该学得什么样的函数的。选择深度模型默许了一个非常普遍的信念，那就是我们想要学得的函数应该涉及几个更加简单的函数的组合。这可以从表示学习的观点来解释，我们相信学习的问题包含
1、回归算法回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。在机器学习领域，人们说起回归，有时候是指一类问题，有时候是指一类算法，这一点常常会使初学者有所困惑。常见的回归算法包括：最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条以及
旨在为机器学习算法提供一个常见的基准测试。 MNIST数据集包含手写数字的图像，它是一个非常流行的数据集，被广泛用于图像识别和深度学习的模型评估。该数据集共有60,000个训练图像和10,000个测试图像，每个图像都是28x28像素的灰度图像。这个数据集已经成为深度学习领域中的一
(Occam’s razor)（c. 1287-1387）。该原则指出，在同样能够解释已知观测现象的假设中，我们应该挑选 ‘‘最简单’’ 的那一个。这个想法是在 20 世纪，由统计学习理论创始人提出来并精确化的。
正则化在深度学习的出现前就已经被使用了数十年。线性模型，如线性回归和逻辑回归可以使用简单、直接、有效的正则化策略。许多正则化方法通过对目标函数 J 添加一个参数范数惩罚 Ω(θ)，限制模型（如神经网络、线性回归或逻辑回归）的学习能力。我们将正则化后的目标函数记为˜(θ; X, y)
深度学习1. TensorFlow星标：149000，提交数：97741，贡献者：754TensorFlow是针对机器学习的端对端开源平台。它具备综合灵活的工具、库和社区资源，可以帮助研究者推动先进的机器学习技术的发展以及开发者更轻松地开发和发布由机器学习支持的应用。2. Ker
需求越来越大。 从中国信息通信研究院王蕴韬在通信世界网发表的文章了解，人工智能基础设施建设重要一方面是继续夯实通用算力基础。 当前算力供给已经无法满足智能化社会构建，根据OpenAI统计，从2012年至2019年，随着深度学习“大深多”模型的演进，模型计算所需计算量已经增长
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
