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与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律知道，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。 20世纪八九十年代由于计算机计算能力有限和相关技术的限制，可用于分析的数据量太小，深度学习在模式分析中并没有表现出优异的识别性能。自从2006年，
什么是深度学习 要理解什么是深度学习，人们首先需要理解它是更广泛的人工智能领域的一部分。简而言之，人工智能涉及教计算机思考人类的思维方式，其中包括各种不同的应用，例如计算机视觉、自然语言处理和机器学习。 机器学习是人工智能的一个子集，它使计算机在没有明确编程的情况下能够更好地完成
个相当高的代价值。通常，就总训练时间和最终代价值而言，最优初始学习率的效果会好于大约迭代 100 次左右后最佳的效果。因此，通常最好是检测最早的几轮迭代，选择一个比在效果上表现最佳的学习率更大的学习率，但又不能太大导致严重的震荡。
深度学习是支撑人工智能发展的核心技术，云服务则是深度学习的主要业务模式之一。OMAI深度学习平台（以下简称OMAI平台）即是在上述前提下诞生的平台软件。OMAI深度学习平台是具备深度学习算法开发、模型训练、推理服务等能力的一站式平台软件。OMAI平台以支持高性能计算技术和大规模分
机器学习算法是一种可以从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 “学习”是什么意思呢？Mitchell (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
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释这些定义的具体意义。相反，我们会在接下来的章节中提供直观的解释和示例来介绍不同的任务、性能度量和经验，这些将被用来构建机器学习算法。
深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学
Network）的扩展和应用为基础，这次浪潮的出现标志着深度学习时代的来临。这一阶段的研究主要集中在如何提高深度神经网络的性能和泛化能力上。SVM作为一种经典的机器学习算法，在分类问题上表现出了良好的性能。随着深度学习的不断发展，其应用领域也在不断扩大。深度学习已经成为了许多领域的重要工具，例如自然语言处理、计算机视
其擅长深度学习所需的计算类型。在过去，这种水平的硬件对于大多数组织来说成本费用太高。然而，基于云计算的机器学习服务的增长意味着组织可以在没有高昂的前期基础设施成本的情况下访问具有深度学习功能的系统。 •数据挑战：深度学习也会受到妨碍其他大数据项目的数据质量和数据治理挑战的阻碍。用
成分学习 成分学习不仅使用一个模型的知识，而且使用多个模型的知识。人们相信，通过独特的信息组合或投入（包括静态和动态的），深度学习可以比单一的模型在理解和性能上不断深入。 迁移学习是一个非常明显的成分学习的例子， 基于这样的一个想法， 在相似问题上预训练的模型权重可以
回想一下Bagging学习，我们定义 k 个不同的模型，从训练集有替换采样构造k 个不同的数据集，然后在训练集 i 上训练模型 i。Dropout的目标是在指数级数量的神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
语言有着层级结构，大的结构部件是由小部件递归构成的。但是，当前大多数基于深度学习的语言模型都将句子视为词的序列。在遇到陌生的句子结构时，循环神经网络（RNN）无法系统地展示、扩展句子的递归结构，深度学习学到的各组特征之间的关联是平面的，没有层级关系，那么请问层级关系是重要吗，在哪些方面能够体现
W , c) 计算得到的隐藏单元的向量 h。这些隐藏单元的值随后被用作第二层的输入。第二层就是这个网络的输出层。输出层仍然只是一个线性回归模型，只不过现在它作用于 h 而不是 x。网络现在包含链接在一起的两个函数：h = f(1)(x; W , c)和 y = f(2)(h; w
HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识，其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。
这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 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
像上一节介绍的一样，要训练深度学习模型也需要准备训练数据，数据也是分为两部分，一部分是验证码图像，另一部分是数据标注，即缺口的位置。但和上一节不一样的是，这次标注不再是单纯的验证码文本了，因为这次我们需要表示的是缺口的位置，缺口对应的是一个矩形框，要表示一个矩形框
计算机视觉香港中文大学的多媒体实验室是最早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在世界级人工智能竞赛LFW（大规模人脸识别竞赛）上，该实验室曾力压FaceBook夺得冠军，使得人工智能在该领域的识别能力首次超越真人。语音识别微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到
计算机视觉香港中文大学的多媒体实验室是最早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在世界级人工智能竞赛LFW（大规模人脸识别竞赛）上，该实验室曾力压FaceBook夺得冠军，使得人工智能在该领域的识别能力首次超越真人。语音识别微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到
深度学习是机器学习的一个特定分支。要想学好深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本章将探讨贯穿本书其余部分的一些机器学习重要原理。我们建议新手读者或是希望更全面了解的读者参考一些更全面覆盖基础知识的机器学习参考书，例如Murphy (2012) 或者Bishop (20
本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍机器学习基本概念简介、深度学习基本概念简介。
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