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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。
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”我深信深度学习将无所不能，同时，我认为必须有相当多的概念上的突破。例如，2017年AshishVaswani等人，引入“transformer”“tra
一、背景二、提出三、原理四、计算五、Scale and Shift六、BN层实现 学习记录： 深度学习笔记（一）：卷积层+激活函数+池化层+全连接层 深度学习笔记（二）：激活函数总结 深度学习笔记（三）：BatchNorm（BN）层 深度学习笔记（四）：梯度下降法与局部最优解
导和计算，所以我们经常可以看到输出层使用Softmax激活函数+交叉熵损失函数 的组合。《深度学习原理与实践》陈仲铭，彭凌西 著本书系统全面、循序渐进地介绍了深度学习的各方面知识，包括技术经验、使用技巧和实践案例。本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型，以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利用
为负时，支持向量机预测属于负类。支持向量机的一个重要创新是核技巧 (kernel trick)。核策略观察到许多机器学习算法都可以写成样本间点积的形式。例如，支持向量机中的线性函数可以重写为其中，x(i) 是训练样本，α 是系数向量。学习算法重写为这种形式允许我们将 x替换为特征函数 φ(x) 的输出，点积替换为被称为核函数
万能近似定理意味着无论我们试图学习什么函数，我们知道一个大的 MLP 一定能够表示这个函数。然而，我们不能保证训练算法能够学得这个函数。即使 MLP能够表示该函数，学习也可能因两个不同的原因而失败。首先，用于训练的优化算法可能找不到用于期望函数的参数值。其次，训练算法可能由于过拟合而选择了错误的函数。回忆第
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
让机器学习模型泛化得更好的最好办法是使用更多的数据进行训练。当然，在实践中，我们拥有的数据量是很有限的。解决这个问题的一种方法是创建假数据并添加到训练集中。对于一些机器学习任务，创建新的假数据相当简单。对分类来说这种方法是最简单的。分类器需要一个复杂的高维输入 x，并用单个类别标识
编程能力才能快速实现想法并反复试错，因此机器学习涉及多学科的知识，如果利用好了这些知识，往往就能取得理想的效果。机器学习涉及的算法非常广泛，如果按照输入数据是否有标签来区分的话可以分为3种：有监督学习、无监督学习和半监督学习。有监督学习的算法是指你为算法提供的输入中包含标签，比如
矩阵和向量相乘矩阵乘法是矩阵运算中最重要的操作之一。两个矩阵A和B的矩阵相乘是第三个矩阵C。为了使乘法可被定义，矩阵A的列数必须和矩阵B的行数相等。如果矩阵A的形状是m x n，矩阵B的形状是n x p，那么矩阵C的形状是m x p。我们可以通过将两个或多个矩阵并列放置以书写矩阵乘法，列如
值是主要问题的检测方法是画出梯度范数随时间的变化。如果梯度范数没有缩小到一个微小的值，那么该问题既不是局部极小值，也不是其他形式的临界点。在高维空间中，很难明确证明局部极小值是导致问题的原因。许多并非局部极小值的结构也具有很小的梯度。
在数字计算机上实现连续数学的根本困难是，我们需要通过有限数量的位模式来表示无限多的实数。这意味着我们在计算机中表示实数时，几乎总会引入一些近似误差。在许多情况下，这仅仅是舍入误差。如果在理论上可行的算法没有被设计为最小化舍入误差的累积，可能就会在实践中失效，因此舍入误差会导致一些问题。一种特别的毁灭性舍入误差是下溢
条件数表明函数相对于输入的微小变化而变化的快慢程度。输入被轻微扰动而迅速改变的函数对于科学计算来说是可能是有问题的，因为输入中的舍入误差可能导致输出的巨大变化。 考虑函数 f(x) = A−1x。当 A ∈ Rn×n 具有特征值分解时，其条件数为：
clipping）来避免其严重的后果。其基本想法源自梯度并没有指明最佳步长，只说明了在无限小区域内的最佳方向。当传统的梯度下降算法提议更新很大一步时，启发式梯度截断会干涉来减小步长，从而使其不太可能走出梯度近似为最陡下降方向的悬崖区域。悬崖结构在循环神经网络的代价函数中很常见，因为这类模型会涉及到多个因子
比其他算法更敏感，这通常有两个可能原因。一个是它们使用了很难在少量样本上精确估计的信息，另一个是它们以放大采样误差的方式使用了信息。仅基于梯度 g的更新方法通常相对鲁棒，并能使用较小的批量获得成功，如 100。使用Hessian矩阵 H，计算如 H−1g 更新的二阶方法通常需要更大的批量，如
2中的函数，我们只可以选择一个偏差较大的估计或一个方差较大的估计，我们该如何选择呢？判断这种权衡最常用的方法是交叉验证。经验上，交叉验证在许多真实世界的任务中都非常成功。另外，我们也可以比较这些估计的均方误差。
L2的图像化：想象现在只有两个参数 和 要学, 蓝色的圆心是误差最小的地方, 而每条蓝线上的误差都是一样的. 正规化的方程是在黄线上产生的额外误差(也能理解为惩罚度), 在黄圈上的额外误差也是一样. 所以在蓝线和黄线 交点上的点能让两个误差的合最小. 这就是 和 正则化后的解. l1 的结并不是稳定的. 比如用批数据训练
本实验以某数据中心MySQL数据库迁移为例，指导用户掌握DRS迁移流程。 立即实验 基于深度学习算法的语音识别 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练。
深度学习(Deep Learning) 深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。 深度学习什么时间段发展起来的？
验信息进行规范化约束。在传统的方法中，这个先验信息可以通过若干成对出现的低-高分辨率图像的实例中学到。而基于深度学习的SR通过神经网络直接学习分辨率图像到高分辨率图像的端到端的映射函数。</align><align=left>本文介绍几个较新的基于深度学习的SR方法，包括SRCNN，DRCN
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