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式对抗网络、递归神经网络这三种深度学习方法并给出了相关实例代码，最后本书介绍了自然语言处理、强化学习两方面的内容。本书是一本实践性很强的深度学习工具书，既适合希望快速学习和使用Keras深度学习框架的工程师、学者和从业者，又特别适合立志从事深度学习和AI相关的行业并且希望用Ker
1145/3453483.3454038背景GPU是目前运行深度学习相关应用的标准后端硬件。目前绝大多数深度学习框架都是使用cuDNN原生高性能库对在GPU上进行的计算做加速优化。然而随着深度学习领域的快速发展，基于cuDNN的框架在GPU优化上并不总能给出最优解。论文给出两个原因：多变的w
1.1.2 传统机器学习与深度学习的对比传统机器学习与深度学习在理论与应用上都存在差异，下面将分别从数据依赖、硬件支持、特征工程、问题解决方案、执行时间以及可解释性这六个方面对传统机器学习与深度学习的差别进行比较。数据依赖：深度学习和传统机器学习最重要的区别是前者的性能随着数据量
target_data))得到运行结果：优化器优化算法定义了这个过程是如何执行的（在这个例子中我们使用随机梯度下降）。所有优化逻辑都封装在optimizer对象中。在这里，我们使用 SGD 优化器；此外， PyTorch 中有许多不同的优化器可用，例如 ADAM 和 RMSProp，它们更适用
是因为它太难优化了。更多的情况是，该设定必须是超参数，因为它不适合在训练集上学习。这适用于控制模型容量的所有超参数。如果在训练集上学习超参数，这些超参数总是趋向于最大可能的模型容量，导致过拟合（参考图5.3）。例如，相较低次多项式和正的权重衰减设定，更高次的多项式和权重衰减参数设定
当计算图变得极深时，神经网络优化算法会面临的另外一个难题就是长期依赖问题——由于变深的结构使模型丧失了学习到先前信息的能力，让优化变得极其困难。深层的计算图不仅存在于前馈网络，还存在于之后介绍的循环网络中（在第十章中描述）。因为循环网络要在很长时间序列的各个时刻重复应用相同操作来
相对于简单地最小化训练集上的平均 0 − 1 损失，它能够从训练数据中抽取更多信息。一般的优化和我们用于训练算法的优化有一个重要不同：训练算法通常不会停止在局部极小点。反之，机器学习通常优化代理损失函数，但是在基于提前终止（第 7.8 节）的收敛条件满足时停止。通常，提前终止使用真实潜在损失函数，如验证集上的
2.4 MNIST数据集MNIST是一个包含60 000个0～9这十个数字的28×28像素灰度图像的数据集。MNIST也包括10 000个测试集图像。数据集包含以下四个文件：train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图像（9 912 422字节），见http://yann
机器人学、物流管理、计算生物学、粒子物理学和天文学近年来的发展也有一部分要归功于深度学习。可以看到，深度学习已经逐渐演变成一个工程师和科学家皆可使用的普适工具。 特点 在描述深度学习的特点之前，我们先回顾并概括一下机器学习和深度学习的关系。机器学习研究如何使计算机系统利用经验改
驱动模型的优化(MBO)问题，其中的目标是找到一个设计输入，使一个未知的目标函数最大化，只提供访问先前实验的静态数据集。这种数据驱动的优化过程是许多现实领域中唯一实用的方法，在这些领域中，主动数据收集是昂贵的(如优化蛋白质)或危险的(如优化飞机设计)。针对已知模型优化设计的典型M
、NCNN、MNN等。主要包括编译优化、缓存优化、稀疏存储和计算、NEON指令应用、算子优化等3. 硬件层加速。这个维度主要在AI硬件芯片层，目前有GPU、FPGA、ASIC等多种方案，各种TPU、NPU就是ASIC这种方案，通过专门为深度学习进行芯片定制，大大加速模型运行速度。
并使计算机比以往任何时候都更加智能。借助深度学习，我们可以制造出具有自动驾驶能力的汽车和能够理解人类语音的电话。由于深度学习的出现，机器翻译、人脸识别、预测分析、机器作曲以及无数的人工智能任务都成为可能，或相比以往有了显著改进。虽然深度学习背后的数学概念几十年前便提出，但致力于创
背景对理解深度学习是有用的，深度学习经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控制论（cybernetics）中，20世纪80年代到90年代深度学习表现为联结主义（connectionism），直到2006年，才真正以深度学习之名复兴，深度学习是支撑人工智
什么是优化顾问 优化顾问（Optimization Advisor，OA）是帮助您遵循最佳实践来配置资源的服务。优化顾问根据理论联系实际，基于华为内部IT最佳实践经验，结合业界公有云方案，通过风险检查、容量分析和架构画图等功能帮助您充分直观的查看华为云云上资源部署情况
使用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。图1-2展示了两个不同的学习过程，上半部分是通过使用深度学习模型解决图片分类问题，下半部分
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的活动，
读者快速掌握和提高深度学习编程的技能。全书内容可分为绪论、四大框架、迁移学习和并行计算/交叉验证四大部分，共7章。第1章讨论深度学习与机器学习的关系、深度学习与统计学的关系、深度学习框架、深度学习中涉及的优化方法以及对深度学习的展望五个方面的内容，从理论上对深度学习进行全面深刻的
(2014b) 发现，在精度达到人类水平的神经网络上通过优化过程故意构造数据点，其上的误差率接近100%，模型在这个输入点 x′ 的输出与附近的数据点 x 非常不同。在许多情况下，x′ 与 x 非常近似，人类观察者不会察觉原始样本和对抗样本（adversarial example）之
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由于动态多目标优化问题自身的特点，决 定了求解该类问题的随时间变化最优解是 一项复杂困难的工作，故对于动态多目标优化问题的研究较少。特别是，动态鲁棒 优化方法旨在实际优化问题中为用户提供 更贴合实际情况的动态鲁棒解集。在将来 工作中，将动态鲁棒优化方法应用于实际 的动态优化问题是非常有意义的。例如，
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