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的输出结果只能为1或-1，可用于简单二元分类。DNN基本结构在介绍深度学习的过程中其实小Mi已经跟大家介绍过深度学习网络的大致模型，分别由输入层、隐藏层和输出层，而DNN简单来说就是拥有很多隐藏层的神经网络。 深度神经网络中层与层是全连接的关系，即，第i层的任意神经元一定与第i+
ch 的几何深度学习扩展库 3 TensorFlow TensorFlow - Google 使用数据流图进行可扩展机器学习的计算 TensorLayer - 面向研究人员和工程师的深度学习和强化学习库。 TFLearn - 深度学习库，具有更高级别的
为什么要特别使用 −v(t) 和粘性阻力呢？部分原因是因为 −v(t) 在数学上的便利——速度的整数幂很容易处理。然而，其他物理系统具有基于速度的其他整数幂的其他类型的阻力。例如，颗粒通过空气时会受到正比于速度平方的湍流阻力，而颗粒沿着地面移动时会受到恒定大小的摩擦力。这些选择都
一般模型不会直接预测某信用卡用户是否违约，而是预测其违约的概率，表示为`P(Default|Balance,Income)`，因为它的值在0和1之间，所以如果直接用类似线性回归模型的方式是不行的，需要对加权和进行变换。即： 。随机池化是构造卷积神经网络集成的一种随机池化的形式
g集成必须根据所有成员的累积投票做一个预测。在这种背景下，我们将这个过程称为推断（inference）。目前为止，我们在介绍Bagging和Dropout时没有要求模型具有明确的概率。现在，我们假定该模型的作用是输出一个概率分布。在Bagging的情况下，每个模型 i 产生一个概率分布
因为训练和评估这样的网络需要花费很多运行时间和内存。通常我们只能集成五至十个神经网络，如Szegedy et al. (2014a)集成了六个神经网络赢得 ILSVRC，超过这个数量就会迅速变得难以处理。Dropout提供了一种廉价的Bagging集成近似，能够训练和评估指数级
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。
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
的样本和同一流形上的样本具有相同的类别。由于分类器应该对局部因素（对应于流形上的移动）的变化保持不变，一种合理的度量是将点 x1 和 x2 各自所在流形 M1 和 M2 的距离作为点 x1 和 x2 之间的最近邻距离。然而这可能在计算上是困难的（它需要解决一个寻找 M1 和 M2
矩阵是二维数组，其中的每一个元素被两个索引而非一个所确定。我们通常会赋予矩阵粗体的大写变量名称，比如A。如果一个实数矩阵高度为m，宽度为n，那么我们说A ∈ R m*n。我们在表示矩阵中的元素时，通常使用其名称以不加粗的斜体形式，索引用逗号间隔。比如，A1;1 表示A
长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
用于深度模型训练的优化算法与传统的优化算法在几个方面有所不同。机器学习通常是间接作用的。在大多数机器学习问题中，我们关注某些性能度量 P，其定义于测试集上并且可能是不可解的。因此，我们只是间接地优化 P。我们希望通过降低代价函数 J(θ) 来提高 P。这一点与纯优化不同，纯优化最小化目标
图像分割是继图像分类和目标检测之后的计算机视觉的第三大任务。 相较于分类和检测，分割的任务粒度更加细化，需要做到逐像素级别的分类。图像分割可分为语义分割和实例分割。 图像分割主要包括语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割(Instance Segmentation)。
于流形中的方向，或者感兴趣的变动只发生在我们从一个流形移动到另一个流形的时候。流形学习是在连续数值数据和无监督学习的设定下被引入的，尽管这个概率集中的想法也能够泛化到离散数据和监督学习的设定下：关键假设仍然是概率质量高度集中。数据位于低维流形的假设并不总是对的或者有用的。我们认为
(1997) 提供了一个简洁的定义：‘‘对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。” 经验 E，任务 T 和性能度量 P 的定义范围非常宽广，在本书中我们并不会去试图解
物，是一本”外行“也能看懂的深度学习书籍。本书首先介绍了什么是深度学习以及为什么我们需要深度学习。然后，介绍了有监督学习、无监督学习和强化学习的区别，具体地介绍了分类和聚类等主题。随后，介绍了人工神经网络，以及如何逐层组合成网络结构。最后，介绍了深度学习，包括计算机视觉中广泛使用
深度学习基础总结，无一句废话（附完整思维导图）深度学习如何入门？ - 知乎 深度学习入门基础讲义_shuzfan的博客-CSDN博客_深度学习入门 神经网络15分钟入门！足够通俗易懂了吧 - 知乎 深度学习基础知识点梳理 - 知乎
学习率可通过试验和误差来选取，通常最好的选择方法是监测目标函数值随时间变化的学习曲线。与其说是科学，这更像是一门艺术，我们应该谨慎地参考关于这个问题的大部分指导。使用线性策略时，需要选择的参数为 ϵ0，ϵτ，τ。通常 τ 被设为需要反复遍历训练集几百次的迭代次数。通常 ϵτ 应设为大约
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