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2.5，学习率是0.01，那下一个尝试的点是距离前一个点2.5*0.01=0.0025的位置。（梯度是固定的，还是每走一步都会变的呢？）个人认为好的学习率，不应该是一个固定值，而应该是先大后小。也就是先大步快速的到达底部附近，再小步寻找最底部。学习率是学习开始之前就设置的，叫超参
在深度学习领域，特别是在NLP（最令人兴奋的深度学习研究领域）中，该模型的规模正在扩大。最新的gpt-3模型有1750亿个参数。把它比作伯特就像把木星比作蚊子一样（好吧，不是字面意思）。深度学习的未来会更大吗？通常情况下，gpt-3是非常有说服力的，但它在过去一再表明，“成功的科
估计量的方差或标准误差告诉我们，当独立地从潜在的数据生成过程中重采样数据集时，如何期望估计的变化。正如我们希望估计的偏差较小，我们也希望其方差较小。 当我们使用有限的样本计算任何统计量时，真实参数的估计都是不确定的，在这个意义下，从相同的分布得到其他样本时
theory）可知，对于任意的非线性函数一定可以找到一个深度学习网络来对其进行表示，但是“可表示”并不代表“可学习”，因此需要进一步了解深度学习的样本复杂度，即需要多少训练样本才能得到一个足够好的深度学习模型。这些问题都有待于从理论层面进行突破，统计学对深度学习的进一步发展有着十分重要的意义。
种架构的所有方法之间的异同。其分析的角度包括训练的数据集、网络结构的设计、它们在重建性能、训练策略和泛化能力上的效果。对于一些关键的方法，作者还使用了公开数据集和私有数据进行总结和比较，采用私有数据的目的是测试各类方法在全新场景下的泛化性能。这篇论文能够为研究深度立体匹配的研究人
y=wx+b里的w和b，也叫权重和偏差？在监督式学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度的减少损失的模型。这一过程称为经验风险最小化损失函数有L1，L2。L1是绝对值，L2是均方误差MSE，那么2个场景做损失比较时会有L1一样，L2不一样的情况本来是
(AutoEncoder)、生成对抗网络 (GAN)等。深度学习方法处理计算机视觉问题的过程类似于人类的学习过程：我们搭建的深度学习模型通过对现有图片的不断学**结出各类图片的特征，最后输出一个理想的模型，该模型能够准确预测新图片所属的类别。深度学习中的“深度”体现在将数据转换为所需要数据的层数之深。给定模型进行
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
Runtime是一种跨平台深度学习训练和推理机加速器，与深度学习框架，可以兼容TensorFlow、Keras和PyTorch等多种深度学习框架。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种用于表示深度学习模型的开放格式，ONNX定义了一组通用的运算符、机器学
在本节中，我们将简要地讨论深度神经网络 (DNN)，以及它们最近的改进和突破。神经网络的功能与人脑相似。它们主要由神经元和连接组成。当我们说深度神经网络时，我们可以假设有相当多的隐藏层，可以用来从输入中提取特征和计算复杂的函数。Bengio(2009) 解释了深度结构的神经网络，如卷积神经网络
在深度学习时代，谷歌、Facebook、百度等科技巨头开源了多款框架来帮助开发者更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。而这些大公司也花费了很大的精力来维护 TensorFlow、PyTorch 这样庞大的深度学习框架。除了这类主流框架之外，开发者们也会开源一些小而精的框架或者库。比如今年
传统的机器学习需要人工提取数据特征，而深度学习通过层次化的表示来完成特征的提取。层次化的表示是指用简单的表示逐步表达较复杂的表示。1. 如何理解简单和复杂的表示？ 2. 这种所谓层次化的表示的理论依据是什么？
还有一个是vggnet，他的问题是参数太大。深度学习的问题：1面向任务单一，依赖于大规模有标签数据，几乎是个黑箱模型。现在人工智能基本由深度学习代表了，但人工智能还有更多。。。然后就开始讲深度学习的开发框架。先整了了Theano，开始于2007年的加拿大的蒙特利尔大学。随着tens
神经网络的结构从普通的全连接神经网络，发展到卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、生成式对抗网络和图神经网络等各种结构， 但BP算法一直是神经网络的一个经典和高效的寻优工具。附神经网络早期一些发展历程1943年，WarrenMcCulloch和WalterPitts于《神经元与行
实地执行，所以当用户的代码出现缺陷（bug）的时候，可以通过这些信息轻松快捷地找到出错的代码，不会让用户在调试（Debug）的时候因为错误的指向或者异步和不透明的引擎浪费太多的时间。 PyTorch的代码相对于TensorFlow而言，更加简洁直观，同时对于TensorFlow高
n阶张量/n维数组流，表示张量数据流动/计算的过程。每一个张量有一个唯一的类型，运算的类型不匹配会报错，比如int和float32运算就不行，这个是比较严格的，可以先通过tf.cast()做类型转换常量定义的时候是可以按需求做类型自动转换、reshape的但是变量的定义中，类型还是根据初值来定的，而设定的需求类型并没有生效：v2=tf
重复训练，选取出合适的a，LReLU的表现出的结果才比ReLU好。因此有人提出了一种自适应地从数据中学习参数的PReLU。PReLU是LeakyRelu的改进，可以自适应地从数据中学习参数。PReLU具有收敛速度快、错误率低的特点。PReLU可以用于反向传播的训练，可以与其他层同时优化。2
Dropout的另一个重要方面是噪声是乘性的。如果是固定规模的加性噪声，那么加了噪声 ϵ 的整流线性隐藏单元可以简单地学会使 hi 变得很大（使增加的噪声 ϵ 变得不显著）。乘性噪声不允许这样病态地解决噪声鲁棒性问题。另一种深度学习算法——批标准化，在训练时向隐藏单元引入加性和乘性噪声
数据不是收集的，是自己生成的，好吧~一个简单的例子学习用的没关系%matplotlib inline这个是为了让在jupyter在浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1的随机数据，数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1
对信息的处理是分级的。从低级的提取边缘特征到形状（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
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