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一般物体分类CIFAR和ILSVRC2012等数据集是计算机视觉领域中常用的数据集，用于训练各种图像分类和识别模型。这些数据集具有各自的特点和挑战，被广泛应用于深度学习和计算机视觉算法的研究和开发。CIFAR数据集由Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey
比于其他框架来说，调试起来十分方便。 如图1和图2所示，PyTorch的图是随着代码的运行逐步建立起来的，也就是说，使用者并不需要在一开始就定义好全部的网络结构，而是可以随着编码的进行来一点儿一点儿地调试，相比于TensorFlow和Caffe的静态图而言，这种设计显得更加贴近一般人的编码习惯。
系复杂多变。深度学习中的深度主要就是来描述神经网络中层的数量，目前神经网络可以达到成百上千层，整个网络的参数量从万到亿不等，所以深度学习并不是非常深奥的概念，其本质上就是神经网络。神经网络并不是最近几年才有的概念，早在20世纪中期就已经有人提出了神经网络，那么既然深度学习是基于神
Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一个变体。他保留了 LSTM 划重点，遗忘不重要信息的特点，在long-term 传播的时候也不会被丢失。
简要介绍了无监督学习的深度架构，并详细解释了深度自编码器。4.3 深度强化学习强化学习使用奖惩系统预测学习模型的下一步。这主要用于游戏和机器人，解决平常的决策问题。Schmidthuber(2014) 描述了强化学习 (RL) 中深度学习的进展，以及深度前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络
会给其输入指定一个权重：相对于执行的任务该神经元的正确和错误程度。最终的输出由这些权重共同决定。因此，我们再来看看上面提到的停止标志示例。一张停止标志图像的属性，被一一细分，然后被神经元“检查”：形状、颜色、字符、标志大小和是否运动。神经网络的任务是判断这是否是一个停止标志。它将
有与传统Dropout方法完全相同的噪声掩码，但缺乏正则化效果。Dropout Boosting训练整个集成以最大化训练集上的似然。从传统Dropout类似于Bagging的角度来看，这种方式类似于Boosting。如预期一样，和单一模型训练整个网络相比，Dropout Boos
有与传统Dropout方法完全相同的噪声掩码，但缺乏正则化效果。Dropout Boosting训练整个集成以最大化训练集上的似然。从传统Dropout类似于Bagging的角度来看，这种方式类似于Boosting。如预期一样，和单一模型训练整个网络相比，Dropout Boos
1.2 深度学习框架目前大部分深度学习框架都已开源，不仅提供了多种多样的接口和不同语言的API，而且拥有详细的文档和活跃的社区，因此设计网络更加灵活和高效。另外，几乎所有的深度学习框架都支持利用GPU训练模型，甚至在单机多卡和分布式训练方面都有很好的支持，因此训练模型的时间也大大
本文转载自机器之心。在本节中，我们将简要讨论其他深度架构，它们使用与深度神经网络类似的多个抽象层和表示层，也称为深度生成模型 (deep generate Models, DGM)。Bengio(2009) 解释了深层架构，例如 Boltzmann machine (BM) 和 Restricted Boltzmann
)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。深度学习又分为卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNN）和深度置信网（Deep
将模型表示为给定输入后，计算对应输出的流程图，则可以将这张流程图中的最长路径视为模型的深度。正如两个使用不同语言编写的等价程序将具有不同的长度；相同的函数可以被绘制为具有不同深度的流程图，其深度取决于我们可以用来作为一个步骤的函数。图1.3说明了语言的选择如何给相同的架构两个不同的衡量。图
另一种是在深度概率模型中使用的方法，它不是将计算图的深度视为模型深度，而是将描述概念彼此如何关联的图的深度视为模型深度。在这种情况下，计算每个概念表示的计算流程图的深度 可能比概念本身的图更深。这是因为系统对较简单概念的理解在给出更复杂概念的信息后可以进一步精细化。
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：1.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
的网络。比如在下图中，删除了h2和h5，因此输出的计算不再依赖于h2和h5，并且它们各自的梯度在执行反向传播时也会消失。这样，输出层的计算不能过度依赖于h1-h5的任何一个元素。 通常，我们在测试的时候不会用到暂退法。给定一个训练好的模型和一个新的样本，我们不会丢弃任何节点
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
显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。目前主流的深度学习的框架有：TensorFlow、MOA、Caffe、Apache SINGA、PyTorch、Puppet、MXNet、Nervana
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
、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员提供详细的参考资料，同时，作者在最后一节提到的7种未来发展方向对于研究深度立体匹配具有
来自海量数据和深度学习的融合。常见的计算机和软件通过定义一组专用于特定工作的符号处理规则来解决难题，例如在文字处理器中编辑文本或在电子表格中执行计算，而神经网络却通过统计近似值和从样本中学习来解决难题。由于神经网络在语音识别、照片标记等方面取得了不错的成就，许多深度学习的支持者已
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