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context=cs.GR推荐原因这是第一篇关于基于深度学习的立体匹配任务的综述文章，以往关于立体匹配的综述文章多基于传统方法，或者年代已久。这篇综述文章主要总结了过去6年发表在主要会议和期刊上的150多篇深度立体匹配论文，可以称得上方法最新，分类最全，概括最广。在论文中，作者首
到形状（或者目标等），再到更高层的目标、目标的行为等，即底层特征组合成了高层特征，由低到高的特征表示越来越抽象。深度学习借鉴的这个过程就是建模的过程。 深度神经网络可以分为3类，前馈深度网络(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多个编码器层叠加而成，如多层感知机(multi-layer
深度学习是支持人工智能发展的核心技术，云服务则是深度学生的主要业务之一。深度学习的模型有很多，目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括卷积神经网络 (CNN)、深度置信网络 (DBN)、受限玻尔兹曼机 (RBM)、递归神经网络 (RNN & LSTM & GRU)、递归张量神经网络
本文转载自机器之心。深度神经网络在监督学习中取得了巨大的成功。此外，深度学习模型在无监督、混合和强化学习方面也非常成功。4.1 深度监督学习监督学习应用在当数据标记、分类器分类或数值预测的情况。LeCun 等人 (2015) 对监督学习方法以及深层结构的形成给出了一个精简的解释。Deng
更低，但收敛速度可能较慢，而且可能会因为噪声而导致收敛不稳定。动量梯度下降 (Momentum)：动量梯度下降算法引入了一个动量项，这个项可以解决SGD的收敛速度较慢和震荡的问题。该算法通过积累之前梯度的加权平均值，并将其与当前步长的梯度相结合，计算出一个更加平滑的更新步长，从而
经常有人跟我探讨，女性是不是适合 做人工智能，是不是适合做深度学习。实 际上有些女性对于研究深度学习有一定压 力，因为有很多数学公示要推导，需要写 很多代码。但实际上我们有很多开源工具 可以使用，对于编程能力要求并不是非常 高，数学方面，像梯度计算、优化计算都 可以用开源工具来做。所以我们女性不要有太大压力。另一方面，我们也有自己的
解析结构 完整笔记资料代码：https://gitee.com/yinuo112/AI/tree/master/深度学习/嘿马深度学习笔记/note.md 感兴趣的小伙伴可以自取哦~ 全套教程部分目录： 部分文件图片： 卷积神经网络 2.4 经典分类网络结构 学习目标 目标 知道LeNet-5网络结构
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
我们有时会考虑估计量的另一个性质，数据样本函数的变化程度。正如我们可以计算估计量的期望来决定它的偏差，我们也可以计算它的方差。估计量的方差 (variance) 就是一个方差其中随机变量是训练集。另外，方差的平方根被称为标准误差 (standard error)，记作 SE(θˆ
delta 函数只对定义连续型随机变量的经验分布是必要的。对于离散型随机变量，情况更加简单：经验分布可以被定义成一个Multinoulli分布，对于每一个可能的输入，其概率可以简单地设为在训练集上那个输入值的经验频率 (empirical frequency)。
尽管我们明确需要一种表示和推理不确定性的方法，但是概率论能够提供所有我们想要的人工智能领域的工具并不是那么显然。概率论最初的发展是为了分析事件发生的频率。可以很容易地看出概率论，对于像在扑克牌游戏中抽出一手特定的牌这种事件的研究中，是如何使用的。这类事件往往是重复的。当我们说一个结果发生的概率为
PCA这种将数据变换为元素之间彼此不相关表示的能力是PCA的一个重要性质。它是消除数据中未知变动因素的简单表示实例。在PCA中，这个消除是通过寻找输入空间的一个旋转（由 W 确定），使得方差的主坐标和 z 相关的新表示空间的基对齐。虽然相关性是数据元素间依赖关系的一个重要范畴，但
No dashboards are active for the current data set. 特地重新训练了，记下来日志目录，都是创建TensorBoard还是错误，不知道怎么回事，求解
虽然modelarts能够帮助我们在线上完成深度学习的模型，但是训练好的深度学习模型是怎么部署的
(无论是计算还是统计)。代替使用单一的函数来表示概率分布，我们可以把概率分布分割成许多因子的乘积形式。例如，假设我们有三个随机变量 a, b 和 c，并且 a 影响 b 的取值，b 影响 c 的取值，但是 a 和 c 在给定 b 时是条件独立的。我们可以把全部三个变量的概率分布重新表示为两个变量的概率分布的连乘形式：p(a
解析结构 完整笔记资料代码：https://gitee.com/yinuo112/AI/tree/master/深度学习/嘿马深度学习笔记/note.md 感兴趣的小伙伴可以自取哦~ 全套教程部分目录： 部分文件图片： 卷积神经网络 3.1 卷积神经网络(CNN)原理 学习目标
学习，我们仍然可以通过先验影响点估计的选择而获取贝叶斯方法的优点。一种能够做到这一点的合理方式是选择最大后验 (Maximum A Posteriori, MAP) 点估计。MAP估计选择后验概率最大的点（或在 θ 是连续值的更常见情况下，概率密度最大的点）我们可以认出上式右边的
以超参数的概率被激活或者被设置为0。如下图所示：Dropout可以看作是Bagging的极限形式，每个模型都在当一种情况中训练，同时模型的每个参数都经过与其他模型共享参数，从而高度正则化。在训练过程中，随机失活也可以被认为是对完整的神经网络抽样出一些子集，每次基于输入数据只更新子
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。
卷积操作就是filter矩阵跟filter覆盖的图片局部区域矩阵对应的每个元素相乘后累加求和。
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