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Representation Lecture Notes，和之前机器学习文章中不同这次是有深度学习了，虽然书的名字没有深度学习，但其实用在 NLP 里的 Distributed Representation 就可以理解为是深度学习网络中的向量。关于深度学习读前四章就好了。接着是吴教授的公开课 deeplearning
少进行量化。它最初被发明是用来研究在一个含有噪声的信道上用离散的字母表来发送消息，例如通过无线电传输来通信。在这种情况下，信息论告诉我们如何设计最优编码，以及计算从一个特定的概率分布上采样得到、使用多种不同的编码机制的消息的期望长度。在机器学习中，我们也可以把信息论应用在连续型变
Convolution / Atrous Convolution)空间可分卷积（Spatially Separable Convolution）深度可分卷积（Depthwise Separable Convolution）平展卷积（Flattened Convolution）分组卷积（Grouped
决这一问题，引入了深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）的概念。本文将介绍深度强化学习的基本概念、算法原理以及在实际应用中的一些案例。 深度强化学习的基本概念 深度强化学习是将深度学习与强化学习相结合的一种方法。在深度强化学习中，智能体通过与环
Reinforcement实现强化学习算法，用户需要：1. 提供算法配置，将算法的实现与其部署细节分开；2. 基于Actor-Learner-Environment抽象实现算法；3. 创建一个执行已实现的算法的会话对象。本教程展示了使用MindSpore Reinforcement API实现深度Q学习（
1.4 优化深度学习的方法目前，深度学习在多种目标分类和识别任务中取得优于传统算法的结果，并产生大量优秀的模型，使用迁移学习方法将优秀的模型应用在其他任务中，可以达到在减少深度学习训练时间的前提下，提升分类任务性能，同时降低对训练集规模的依赖，关于迁移学习及其实例分析将在第6章进
池化是一个几乎所有做深度学习的人都了解的一个技术，大家对池化如何进行前向传播也都了解，池化的作用也了解一二。然而，池化如何回传梯度呢，池化回传梯度的原则是什么呢，最大池化与平均池化的区别是什么呢，什么时候选择最大池化、什么时候选择平均池化呢。主要用的池化操作有平均池化、最大池化、
有很多整流线性单元的扩展存在。大多数这些扩展的表现比得上整流线性单元，并且偶尔表现得更好。整流线性单元的一个缺陷是它们不能通过基于梯度的方法学习那些使它们激活为零的样本。整流线性单元的各种扩展保证了它们能在各个位置都接收到梯度。整流线性单元的三个扩展基于当 zi < 0 时使用一个非零的斜率
第2章TensorFlow深度学习框架构建方法与图像分类的实现Google公司不仅是大数据和云计算的领导者，在机器学习和深度学习领域也有很好的实践和积累，其内部使用的深度学习框架TensorFlow使深度学习爱好者的学习门槛越来越低。TensorFlow作为一个用于机器智能的开源
1.1.2 传统机器学习与深度学习的对比传统机器学习与深度学习在理论与应用上都存在差异，下面将分别从数据依赖、硬件支持、特征工程、问题解决方案、执行时间以及可解释性这六个方面对传统机器学习与深度学习的差别进行比较。数据依赖：深度学习和传统机器学习最重要的区别是前者的性能随着数据量
多模态方法种类多模态深度学习是指将来自不同感知模态的信息（如图像、文本、语音等）融合到一个深度学习模型中，以实现更丰富的信息表达和更准确的预测。在多模态深度学习中，模型之间的融合通常有以下三种方法： 模态联合学习（Multimodal Joint Learning）：模态联合学习是一种联合
和卫星云图来预测未来的气温情况等。如果一套房子实际价格为500万元，通过回归分析的预测值为499万元，则认为这是一个比较好的回归分析。在机器学习问题中，常见的回归分析有线性回归（Linear Regression）、多项式回归（Polynomial Regression）、逻辑回归（Logistic
M-P模型 Hebb学习规则 Rosenblatt感知器 Minsky的打击 复兴时期！ 深度学习的突破 M-P模型 1943年神经元解剖学家McCulloch和数学天才Pitts发表文章提出神经元的数学描述和结构神经元遵循“全或无”原则证明了只要足够的简单神经元，在相互连接并同
Convolutional Neural Networks (CNN)卷积神经网络AutoEncoder 自动编码器Sparse Coding 稀疏编码Restricted Boltzmann Machine(RBM)
计在这些分布上效果良好的学习算法。这意味着机器学习研究的目标不是找一个通用学习算法或是绝对最好的学习算法。反之，我们的目标是理解什么样的分布和人工智能获取经验的 ‘‘真实世界’’ 相关，什么样的学习算法在我们关注的数据生成分布上效果最好。
H）的图像，经过SPP层输出的尺寸都是一样大小。SPPNet是指使用了SPP层的对RCNN网络进行改进的目标检测深度学习网络模型。第二章 为什么设计SPPNet在SPP提出之前，所有深度学习的CNN网络的输入图像的尺寸都是固定的，如：2012年 AlexNet -- 227 x
的精确位置就变得没有那么重要了。2 、特征映射。网络的每一个计算层都是由多个特征映射组成的，每个特征映射都是平面形式的。平面中单独的神经元在约束下共享 相同的突触权值集，这种结构形式具有如下的有益效果：a.平移不变性。b.自由参数数量的缩减(通过权值共享实现)。3、子抽样。每个卷
小批量是随机抽取的这点也很重要。从一组样本中计算出梯度期望的无偏估计要求这些样本是独立的。我们也希望两个连续的梯度估计是互相独立的，因此两个连续的小批量样本也应该是彼此独立的。很多现实的数据集自然排列，从而使得连续的样本之间具有高度相关性。例如，假设我们有一个很长的血液样本测试结
其他结果表明，寻找给定规模的网络的一个可行解是很困难的，但在实际情况中，我们通过设置更多参数，使用更大的网络，能轻松找到可接受的解。此外，在神经网络训练中，我们通常不关注某个函数的精确极小点，而只关注将其值下降到足够小以获得一个良好的泛化误差。对优化算法是否能完成此目标进行理论分
自然图像有许多统计属性是对转换不变的。例如，猫的照片即使向右边移了一个像素，仍保持猫的照片。CNN通过在图像多个位置共享参数来考虑这个特性。相同的特征（具有相同权重的隐藏单元）在输入的不同位置上计算获得。这意味着无论猫出现在图像中的第 i 列或 i + 1 列，我们都可以使用相同
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