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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
范围内搜索可行的新 x 点，或者我们可以将线上的每个点投影到约束区域。如果可能的话，在梯度下降或线搜索前将梯度投影到可行域的切空间会更高效 (Rosen, 1960)。 一个更复杂的方法是设计一个不同的、无约束的优化问题，其解可以转化成原始约束优化问题的解。例如，我们要在
ii)配体结合姿势和方向。与传统和最近的基线相比，EquiBind实现了显著的加速和更好的质量。此外，我们还展示了在以增加运行时间为代价将其与现有的微调技术结合使用时的额外改进。最后，我们提出了一种新颖的、快速的微调模型，该模型根据给定输入原子点云的von Mises角距离的封闭全局极小值来调整配
表明，这些对抗样本的主要原因之一是过度线性。神经网络主要是基于线性块构建的。因此在一些实验中，它们实现的整体函数被证明是高度线性的。这些线性函数很容易优化。不幸的是，如果一个线性函数具有许多输入，那么它的值可以非常迅速地改变。如果我们用 ϵ 改变每个输入，那么权重为w 的线性函数可以改变
hypothesis) 的观察是现实生活中的图像，文本，声音的概率分布都是高度集中的。均匀的噪扰从来没有和这类领域的结构化输入相似过。显示均匀采样的点看上去像是没有信号时模拟电视上的静态模式。同样，如果我们均匀地随机抽取字母来生成文件，能有多大的概率得到一个有意义的英语文档？几乎是零。
提出，正则化一个模型（监督模式下训练的分类器）的参数，使其接近另一个无监督模式下训练的模型（捕捉观察到的输入数据的分布）的参数。这种构造架构使得许多分类模型中的参数能与之对应的无监督模型的参数匹配。参数范数惩罚是正则化参数使其彼此接近的一种方式，而更流行的方法是使用约束：强迫某些参数相
提出，正则化一个模型（监督模式下训练的分类器）的参数，使其接近另一个无监督模式下训练的模型（捕捉观察到的输入数据的分布）的参数。这种构造架构使得许多分类模型中的参数能与之对应的无监督模型的参数匹配。参数范数惩罚是正则化参数使其彼此接近的一种方式，而更流行的方法是使用约束：强迫某些参数相
果的可能性。可以用一些分布函数来表示。 常见的概率分布有几种。这里只看最常见的一种概率分布，就是`正态分布`也叫高斯分布。 很多情况下，还有一种叫做`条件概率`。就是我们会关心当A事件发生时，B事件发生的概率。在生活中也是经常有场景的，比如当小孩长时间的磨磨唧唧的做事的时候，你发火的概率。
答案是如果没有激活函数，那么无论神经网络的结构有多复杂，它都将退化为一个线性模型。现实的回归问题或者分类问题的决策边界通常都是复杂且非线性的。这要求模型具有产生复杂的非线性决策边界的能力，在这一点上激活函数在神经网络中扮演了非常重要的角色，通常我们让隐藏层的每一个节点值都通过激活函数进行变
左上的元素，Am，n 表示A 右下的元素。我们表示垂直坐标i 中的所有元素时，用“:” 表示水平坐标。比如，Ai;: 表示A 中垂直坐标i 上的一横排元素。这也被称为A 的第i行(row)。同样地，A:;i 表示A 的第i列(column)。当我们需要明确表示矩阵中的元素时，我们将它们写在用方括号包围起来的数组中：
在许多情况下，神经网络在独立同分布的测试集上进行评估已经达到了人类表现。因此，我们自然要怀疑这些模型在这些任务上是否获得了真正的人类层次的理解。为了探索网络对底层任务的理解层次，我们可以探索这个模型错误分类的例子。 Szegedy et al. (2014b) 发现，在精度达到人类水平的神经网络上通过
在实际中训练误差常常偏小, 不是模型真实误差的好的估计值。这是因为如果考试题目是我们做过的作业题，那么我们更容易得高分。所以我们要有一些测试数据是不要参加模型训练的，需要搁置在一旁，直到模型完全建立好，再用来计算模型的测试误差。模型的预测效果较差，经常是由于两类问题导致的。那就是 欠拟合，underfitting
下面是一个简单的例子来介绍线性回归模型。 数据是在多个市场的3个不同渠道的广告投入以及商品销量。 这个模型的意义也就很明白了，那就是找出在这3个不同渠道广告投入与最终的商品销量之间的关系。 先把数据可视化： ```python %config InlineBackend.figure_format='retina'
名不变，标签的值不是很重要；LDL关心的是整体的标签分布，每个标签的描述程度的值是很重要的。 以往的SLL和MLL的评价指标是通用的；LDL的性能通过预测标签分布和真实标签分布之间的相似性或距离和评估。 问题定义 由上图可知，LDL是SLL和MLL更普遍的情况，SLL和MLL可以看作是LDL的特殊情况。
也造就了深度学习的蓬勃发展，“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型。
高效学习的能力。John Sonmez说， 至少有5种我们犯的错误会影响高效学习. 1.一本书从头看到底，一页不漏： 我们只会记住我们读过的一小部分, 一些不会马上用的概念是时间和精力的极大浪费。可以花时间那样做，但不是刚开始的时候。 相反，你应该把精力放在当前需要学习的部分，而忽略其他部分。
元之间的权重来优化模型的性能。随着数据和计算能力的增加，神经网络的规模和复杂性也在不断增长，从而推动了深度学习的进步。总结：机器学习、深度学习和神经网络是人工智能领域的核心概念，它们相互关联并推动着彼此的发展。机器学习让计算机系统能够从数据中学习和做出决策；深度学习利用深度神经网
80年代开发神经网络学习算法的先行者和NIPS基金会的主席，亲身经历了过去30年机器学习和深度学习的发展过程。原因之二：这是一本关于深度学习的过去、现在和未来的指南。不过本书并不是对该领域发展历史的全面梳理，而是记录了这一领域重要概念的进步及其背后研究群体的个人观点。这本书本书时间跨度超过了60年。
它内部学习和操作在很大程度 上对我们是不可见的。这使得我们在抽象层次上对深度学习的高级认知变得十分困难，所以在诸如决定被告的命运或确定患者的病情这类场合，深度学习并不适用。说白了，深度学习出来的结果，还是需要人做最终的判断。4.1.6 缺少灵活性简单讲，就是目前大多数深度学习系统都是专门
学深度学习用的网站有推荐的，吗
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