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本课程将从Python环境搭建开始带您走进Python的世界，了解Python独特的语法和应用于web、爬虫、AI等领域的框架工具；同时结合实践操作，增强您的编程能力。
神经网络和递归神经网络，已经成为当下流行的深度学习库。本书讲述了如何在Keras库的帮助下，高效地解决在训练深度学习模型时遇到的各种问题。内容包括如何安装和设置Keras，如何在TensorFlow、Apache MXNet和CNTK后端开发中使用Keras实现深度学习。从加载数
这种通过学习特征来改善模型的一般化原则不止适用于本章描述的前馈神经网络。它是深度学习中反复出现的主题，适用于全书描述的所有种类的模型。前馈神经网络是这个原则的应用，它学习从 x 到 y 的确定性映射并且没有反馈连接。后面出现的其他模型会把这些原则应用到学习随机映射、学习带有反馈的函数以及学习单个向量的概率分布。
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素的影响。鉴于很多计算机科学家和软件工程师在一个相对干净和确定的环境中工作，机器学习对于概率论的大量使用不得不令人吃惊。 这是因为机器学习必须始终处理不确定量，有时也可能需要处理随机 (非确定性) 量。不确定性和随机性可能来自多个方面。研究人员至少从 20 世纪 80
本教程的知识点为：深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 TensorFlow介绍 1.2 神经网络基础 1.2.1 Logistic回归
每次训练新模型是都进行迁移学习，收敛速度也更快。 深度学习新方法AutoML 很多人将AutoML称为深度学习的新方式，认为它改变了整个系统。有了AutoML，我们就不再需要设计复杂的深度学习网络，只需运行一个预先设置好的NAS算法。 最近，Google提供的Cloud A
让机器学习模型泛化得更好的最好办法是使用更多的数据进行训练。当然，在实践中，我们拥有的数据量是很有限的。解决这个问题的一种方法是创建假数据并添加到训练集中。对于一些机器学习任务，创建新的假数据相当简单。对分类来说这种方法是最简单的。分类器需要一个复杂的高维输入 x，并用单个类别标识
也造就了深度学习的蓬勃发展，“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型
为负时，支持向量机预测属于负类。支持向量机的一个重要创新是核技巧 (kernel trick)。核策略观察到许多机器学习算法都可以写成样本间点积的形式。例如，支持向量机中的线性函数可以重写为其中，x(i) 是训练样本，α 是系数向量。学习算法重写为这种形式允许我们将 x替换为特征函数 φ(x) 的输出，点积替换为被称为核函数
万能近似定理意味着无论我们试图学习什么函数，我们知道一个大的 MLP 一定能够表示这个函数。然而，我们不能保证训练算法能够学得这个函数。即使 MLP能够表示该函数，学习也可能因两个不同的原因而失败。首先，用于训练的优化算法可能找不到用于期望函数的参数值。其次，训练算法可能由于过拟合而选择了错误的函数。回忆第
如题
有很多整流线性单元的扩展存在。大多数这些扩展的表现比得上整流线性单元，并且偶尔表现得更好。整流线性单元的一个缺陷是它们不能通过基于梯度的方法学习那些使它们激活为零的样本。整流线性单元的各种扩展保证了它们能在各个位置都接收到梯度。整流线性单元的三个扩展基于当 zi < 0 时使用一个非零的斜率
表示学习算法的典型例子是自编码器 (autoencoder)。自编码器由一个编码器 (encoder) 函数和一个解码器 (decoder) 函数组合而成。编码器函数将输入数据转换为一种不同的表示，而解码器函数则将这个新的表示转换到原来的形式。我们期望当输入数据经
平移不变性。b.自由参数数量的缩减(通过权值共享实现)。3、子抽样。每个卷积层后面跟着一个实现局部平均和子抽样的计算层，由此特征映射的分辨率降低。这种操作具有使特征映射的输出对平移和其他 形式的变形的敏感度下降的作用。卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。
好。隐藏单元必须准备好进行模型之间的交换和互换。Hinton et al. (2012c) 由生物学的想法受到启发：有性繁殖涉及到两个不同生物体之间交换基因，进化产生的压力使得基因不仅是良好的而且要准备好不同有机体之间的交换。这样的基因和这些特点对环境的变化是非常稳健的，因为它们
licy与off-policy的训练差异问题，整体工作是相当solid的。作者同时启动了多个Actor和一个Learner，每个Actor都是包含整个policy参数的，负责和环境交互产生数据，Learner是负责训练参数还有同步参数给Actor的。这就有个问题了，参数同步会有无
目前为止，最流行和广泛使用的参数共享出现在应用于计算机视觉的卷积神经网络（CNN）中。自然图像有许多统计属性是对转换不变的。例如，猫的照片即使向右边移了一个像素，仍保持猫的照片。CNN通过在图像多个位置共享参数来考虑这个特性。相同的特征（具有相同权重的隐藏单元）在输入的不同位置上
学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3
等等概念之间的关系。在前段时间为了能够更好地阅读 Horovod 和 BytePS 的代码，从零开始学习了一番。Horovod 本身的实现并不十分复杂，但是它的部分工作其实是借助 MPI 来实现的。 这里抛砖引玉地介绍一下 MPI 与深度学习的关系，也留作最近业余时间学习过程的记录。近来与朋友交流，有感于之前
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