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(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
第2章TensorFlow深度学习框架构建方法与图像分类的实现Google公司不仅是大数据和云计算的领导者，在机器学习和深度学习领域也有很好的实践和积累，其内部使用的深度学习框架TensorFlow使深度学习爱好者的学习门槛越来越低。TensorFlow作为一个用于机器智能的开源
经网络上近似这个过程。具体来说，在训练中使用Dropout时，我们会使用基于小批量的学习算法和较小的步长，如梯度下降等。我们每次在小批量中加载一个样本，然后随机抽样应用于网络中所有输入和隐藏单元的不同二值掩码。对于每个单元，掩码是独立采样的。掩码值为 1 的采样概率（导致包含一个
我们现在必须要选择我们模型 f(x; θ) 的形式。假设我们选择一个线性模型，θ包含 w 和 b，那么我们的模型被定义成：f(x; w, b) = x⊤w + b. 我们可以用正规方程对 w 和 b 最小化 J(θ)，来得到一个封闭形式的解。解正规方程以后，我们得到 w = 0
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Var(θˆ)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
uo;，其决策过程难以解释和理解。 未来的发展趋势和交叉点方面，机器学习和深度学习将继续相互影响和交叉。 1. 模型结合：机器学习和深度学习可以结合使用，如使用深度学习模型进行特征提取，再使用机器学习模型进行预测和分类。 2. 迁移学习：迁移学习是指将已经训练好的模型迁移到新的任
在深度概率模型中，也把描述概念之间如何相互关联的图的深度而非计算图的深度记为一种模型的深度。值得注意的是，后者用来计算表示的计算图可能比概念图要深得多。鉴于这两种观点的共存，一般在一个模型有多深才算作“深度”模型上并没有达成共识。不过一般深度学习指的是比传统的机器学习需要更多的计算步骤或者概念学习的模型。
多层神经网络通常存在像悬崖一样的斜率较大区域，如图8.3所示。这是由于几个较大的权重相乘导致的。遇到斜率极大的悬崖结构时，梯度更新会很大程度地改变参数值，通常会完全跳过这类悬崖结构。不管我们是从上还是从下接近悬崖，情况都很糟糕，但幸运的是我们可以用使用介绍的启发式梯度截断（gradient
在数字计算机上实现连续数学的根本困难是，我们需要通过有限数量的位模式来表示无限多的实数。这意味着我们在计算机中表示实数时，几乎总会引入一些近似误差。在许多情况下，这仅仅是舍入误差。如果在理论上可行的算法没有被设计为最小化舍入误差的累积，可能就会在实践中失效，因此舍入误差会导致一些问题。一种特别的毁灭性舍入误差是下溢
LeCun是一位法国计算机科学家，他是深度学习的先驱者之一。该数据集是由他创建的，旨在为机器学习算法提供一个常见的基准测试。 MNIST数据集包含手写数字的图像，它是一个非常流行的数据集，被广泛用于图像识别和深度学习的模型评估。该数据集共有60,000个训练图像和10,000个测试图像，每个
目前为止，我们都将神经网络描述成层的简单链式结构，主要的考虑因素是网络的深度和每层的宽度。在实践中，神经网络显示出相当的多样性。许多神经网络架构已经被开发用于特定的任务。用于计算机视觉的卷积神经网络的特殊架构将在第九章中介绍。前馈网络也可以推广到用于序列处理的循环神经网络，但有它
Smola）人工智能机器学习深度学习领域重磅教程图书亚马逊科学家作品动手学深度学习的全新模式，原理与实战紧密结合目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包
越来越抽象，层次和深度特征的模型。 自动特征提取是一个不需要领域知识的过程，因此是深度学习算法最重要的优点之一。这与传统的机器学习算法不同，在这种算法中，模型必须用基于化学知识和直觉的“正确”特征仔细构建，以便其执行和推广。正因为如此，深度学习已成为语音识别和计算机视觉中的主流算法。
而他也赢得了"卷积神经网络之父“的美誉。 然而在LeNet提出后的十几年里，由于神经网络的可解释性较差和计算资源的限制等原因，神经网络一直处于发展的低谷阶段。 转折点 2012年 也是现代意义的深度学习的元年 Alex Krizhevsky提出的神经网络结构，所以叫AlexNet 爆点在于
深度神经网络：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 (RNTN)、自动编码器 (AutoEncoder)、生成对抗网络
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
深度学习的现实应用近年来掀起的深度学习革命已经深刻地改变了诸多应用领域，并将在越来越多的领域取得成功。其中最广为人知的领域包括自动语音识别、图像识别、自然语言理解及很多其他交叉领域（如医疗、生物、金融等）一、语音识别在语音识别和智能语音助手领域，我们可以利用深度神经网络开发出更准
上述代码中，我们指定了模型要拟合的输入 (x_train) 和输出 (y_train)；指定测试数据集的输入和输出，模型将不会使用测试数据集来训练权重，但是，它可以用于观察训练数据集和测试数据集之间的损失值和准确率有何不同。提取不同 epoch 的训练和测试损失以及准确率指标： history_dict
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虽然深度学习是机器学习一个相当有年头的分支领域，但在 21 世纪前十年才崛起。在随后的几年里，它在实践中取得了革命性进展，在视觉和听觉等感知问题上取得了令人瞩目的成果，而这些问题所涉及的技术，在人类看来是非常自然、非常直观的，但长期以来却一直是机器难以解决的。特别要强调的是，深度学
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