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什么是深度学习 要理解什么是深度学习，人们首先需要理解它是更广泛的人工智能领域的一部分。简而言之，人工智能涉及教计算机思考人类的思维方式，其中包括各种不同的应用，例如计算机视觉、自然语言处理和机器学习。 机器学习是人工智能的一个子集，它使计算机在没有明确编程的情况下能够更好地完成
深度学习是支撑人工智能发展的核心技术，云服务则是深度学习的主要业务模式之一。OMAI深度学习平台（以下简称OMAI平台）即是在上述前提下诞生的平台软件。OMAI深度学习平台是具备深度学习算法开发、模型训练、推理服务等能力的一站式平台软件。OMAI平台以支持高性能计算技术和大规模分
字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类
Dropout（P42-P45）。在深度学习系统中，训练大型的网络往往会有两个问题：过拟合和费时。4.2节正则化方法可以在一定程度上缓解过拟合问题。本节介绍的Dropout，不但能解决过拟合问题，还能缩短训练用时。这个方法最早是由Hinton提出的。祥细内容请看附件文档。
的转换器。正如1995年在《纽约时报》上刊登的那样，“……婴儿的大脑似乎受到所谓‘营养因素’的影响而进行着自我组织……大脑的不同区域依次相连，不同层次的脑组织依照一定的先后顺序发育成熟，直至整个大脑发育成熟。” 深度结构在人类认知演化和发展中的重要性也在认知神经学家的关注之中。发
例如，下图左展示了在 JFT 数据集上训练的 ResNet-101 基线网络。在指定目标 FLOPs（FLOPs 降低 40%，中间图）或模型大小（权重减少 43%，右图）的情况下，MorphNet 输出的结构具有很大差异。在优化计算成本时，相比于网络较高层中的
取样的思路：在语音处理任务中，若所有样本都可以被载入内存中，那可以通过对样本索引进行相应的处理抽样就可以达到样本抽样的效果。在语音处理任务中，若无法将所有样本载入内存进行计算，可以采用滚动窗的方法每次加载一块数据进内存，然后再窗内随机取样。batch大小选择在训练过程中都需要
方法能够解决更复杂的任务。深度学习下的银行和在线市场在网上购物和信用卡场景中对欺诈检测要求非常高，当前强化学习最先进的研究成果如下表所示：应用基础实验证实了AE（自动编码）和RBM（玻尔兹曼机）方法能够在海量数据集下准确地检测信用卡的风险。但是深度学习在建立模型时需要利用影响其结
练一个Bagging的集成模型，并且是共享隐藏单元的集成模型。这意味着无论其他隐藏单元是否在模型中，每个隐藏单元必须都能够表现良好。隐藏单元必须准备好进行模型之间的交换和互换。Hinton et al. (2012c) 由生物学的想法受到启发：有性繁殖涉及到两个不同生物体之间交换
的董事总经理行业专家 Sridhar Iyengar 说：“在全球范围内，当涉及人工智能及其潜在用例时，我们几乎还没有触及其表面。早期的预测表明，人工智能和机器学习可能很快会导致自主运输、制造甚至教育和医疗保健角色的广泛发展。从商业角度来看，这项技术已经在革新客户服务、数据分析和商业智能工具方面取
自从深度神经网络(DNNs)[25]在图像分类任务中取得重大突破以来，大多数计算机视觉和自然语言问题都明确地集中在深度学习方法上，包括VSA。2016年，基于深度学习的VSA方法[26,27]的表现大大超过了传统方法，使VSA进入了深度学习时代。同时，大规模VSA数据集的出现[27
随着深度学习技术在语义加工，人脸识别等领域的成功应用，深度学习方法在自动化骨龄评估中也有了一些尝试。深度学习方法与传统模式识别方法相比，其最大的优点在于无需构造手工特征，将特征提取和分类相结合。传统方法中，因依赖于手工调参，特征参数数量有限；而深度学习可以挖掘到的特征数量成千上万
强化学习在高维经济学问题中的应用前面介绍的是深度学习在经济学领域的应用。对比传统的深度学习，深度强化学习能够有效处理高维问题。所以，在一些包含高维动态数据的经济学问题上，深度强化学习表现更加优秀。1、深度强化学习下的股票交易由于缺乏处理高维问题的能力，传统强化学习方法不足以找到最
1.2.2 神经网络与深度学习 神经网络是一种实现机器学习的技术，旨在模拟人脑神经网络的运作机制。1943年，抽象的神经元模型被首次提出。1949年心理学家Hebb提出了“学习率“这一概念，即信息在人脑神经细胞的突触上传递时，强度是可以变化的。于是研究人员们开始用调整权值的方法进
接收端在每次经历后，将自己选择的检验阈值、对应的状态结果和收益存储到经验池，利用CNN对Q函数进行训练预测，不断优化对检测阈值的选择。4 总结与未来发展建议在本文中，我们通过现有工作和案例证明了深度学习在物理层通信中的巨大应用潜力。除了以上介绍的几种应用方向，深度学习在端到端通
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
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
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
普遍认为，深度学习正式发端于2006年，以Hinton及其合作者发表的两篇重要论文为标志：一篇发表在《Neural Computation》上，题目为“A fast learning algorithm for deep belief nets”[31]；另一篇发表在《Science》上，题目为“Reducing
1 机器学习与深度学习的关系 21.1.2 传统机器学习与深度学习的对比 31.2 统计学与深度学习 51.2.1 统计学与深度学习的关系 51.2.2 基于统计的深度学习技术 61.3 本书涉及的深度学习框架 81.4 优化深度学习的方法 81.5 深度学习展望 9第2章 Tens
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