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促使我们从小数目样本中获得梯度的统计估计的动机是训练集的冗余。在最坏的情况下，训练集中所有的 m 个样本都是彼此相同的拷贝。基于采样的梯度估计可以使用单个样本计算出正确的梯度，而比原来的做法少花了 m 倍时间。实践中，我们不太可能真的遇到这种最坏情况，但我们可能会发现大量样本都对梯度做
个叶节点的树才能精确表示，那么至少需要 n 个训练样本去拟合。需要几倍于 n 的样本去达到预测输出上的某种统计置信度。总的来说，区分输入空间中 O(k) 个区间，所有的这些方法需要 O(k) 个样本。通常会有 O(k) 个参数，O(1) 参数对应于 O(k) 区间之一。最近邻算法中，每个训练样本至多用于定义一个区
近的研究表明，深度学习面临安全和隐私等多方面的威胁，其中对抗性样本是目前深度学习面临的最主要的威胁之一。 对语音场景下的对抗样本进行研究;对该领域的基本方法及进展进行综述,并实现两种常见的语音对抗样本生成算法，能够对特定场景下的语音样本进行攻击。 在线蹲一个大佬！！！
1.3.3 池化通过局部连接和参数共享后，我们针对1000×1000的图像，使用卷积核大小为10×10，卷积步长为1，进行卷积操作，得到的隐藏层节点个数为1000×1000 = 106，计算量还是太大了。为了解决这个问题，首先回忆一下，我们之所以决定使用卷积后的特征是因为图像具有
1999)。核机器的一个主要缺点是计算决策函数的成本关于训练样本的数目是线性的。因为第 i 个样本贡献 αik(x, x(i)) 到决策函数。支持向量机能够通过学习主要包含零的向量 α，以缓和这个缺点。那么判断新样本的类别仅需要计算非零 αi 对应的训练样本的核函数。这些训练样本被称为支持向量 (support
表示数据集的常用方法是设计矩阵 (design matrix)。设计矩阵的每一行包含一个不同的样本。每一列对应不同的特征。例如，Iris数据集包含 150 个样本，每个样本有 4 个特征。这意味着我们将该数据集表示成设计矩阵 X ∈ R150×4，其中 Xi,1 表示第 i 个植物的萼片长度，Xi
F，即可下载访问下载1：动手学深度学习在CVer公众号后台回复：动手学深度学习，即可下载547页《动手学深度学习》电子书和源码。该书是面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在一起。本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练，以及它们
根据学习过程中的不同经验，机器学习算法可以大致分类为无监督 (unsuper-vised) 和监督 (supervised)。大部分学习算法可以理解成在整个数据集 (dataset) 上获取经验。数据集是指很多样本组成的集合，如第5.1.1节的定义。有时我们也将样本称为数据点 (data
基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型
1 统计学与深度学习的关系深度学习作为机器学习中重要的分支，因此与统计学同样具有密不可分的关系。通常可以将统计学分为两大类，分别为用于组织、累加和描述数据中信息的描述统计学和使用抽样数据来推断总体的推断统计学。深度学习则是通过大量的样本数据学习——总体规则的方法，可见深度学习是统计学
过程。人们试图用可视化的方式来理解CNN各层对图像特征提取的方法。Keras之父、谷歌大脑人工智能和深度学习研究员Francois Chollet 在他的《Python深度学习》中给出一种可视化卷积的方法。卷积层通常由多个卷积核组成，每个卷积核都可以被视为一种特征提取方式。当使用
对抗训练有助于体现积极正则化与大型函数族结合的力量。纯粹的线性模型，如逻辑回归，由于它们被限制为线性而无法抵抗对抗样本。神经网络能够将函数从接近线性转化为局部近似恒定，从而可以灵活地捕获到训练数据中的线性趋势同时学习抵抗局部扰动。对抗样本也提供了一种实现半监督学习的方法。在与数据集中的标签不相关联的点 x 处，模型本身为其分配一些标签
际为真预测为假，通俗讲就是漏报了，FP表示实际为假预测为真，通俗讲就是误报了。 图1-32 二分类问题的混淆矩阵在Scikit-Learn中，使用metrics.confusion_matrix输出混淆矩阵。print "confusion_matrix:"print metrics
https://forum.butian.net/share/3817 书接上文，笔者发的一篇对某红队钓鱼样本分析的文章：《记一次（反虚拟+反监测+域名前置）钓鱼样本分析及思考》 本文主要针对上文中样本使用的shellcode展开分析，非常详细的记录了笔者分析该shellcode过程；以及对其使用的相关技术进行分析拆解；
2.6 KerasKeras是一个高级别的Python神经网络框架，能在TensorFlow或者 Theano 上运行。Keras的作者、谷歌AI研究员Francois Chollet宣布了一条激动人心的消息，Keras将会成为第一个被添加到TensorFlow核心中的高级别框架
1.3.2 参数共享本质上隐藏层的一个节点与输入层一个节点的连接，对应的就是一个连接参数，大量的连接也就意味着大量的参数需要计算，仅依靠局部连接技术是无法进一步减少计算量的，于是人们又提出了参数共享。所谓的参数共享是基于这样一个假设，一部分图像的统计特性与完整图像的相同。回到上面
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（导致包含一个单元）是训练开始前一个固定的超参数。它不是模型当前参数值或输入样本的函数。通常在每一个小批量训练的神经网络中，一个输入单元被包括的概率为
的输出与附近的数据点 x 非常不同。在许多情况下，x′ 与 x 非常近似，人类观察者不会察觉原始样本和对抗样本（adversarial example）之间的差异，但是网络会作出非常不同的预测。对抗样本在很多领域有很多影响，例如计算机安全，这超出了本章的范围。然而，它们在正则化的背景下很有
觉皮层得到启发：视觉皮层存在微小区域的细胞对于特定区域的视野十分敏感，这就对应着CNN中的局部感知区域。在CNN中，图像中的局部感知区域被当作层次结构中的底层输入数据，信息通过前向传播经过网络中的各个层，每一层都由过滤器构成，以便能够获得观测数据的一些显著特征，局部感知区域能够获
x 非常不同。在许多情况下，x′ 与 x 非常近似，人类观察者不会察觉原始样本和对抗样本（adversarial example）之间的差异，但是网络会作出非常不同的预测。见图 7.8 中的例子。对抗样本在很多领域有很多影响，例如计算机安全，这超出了本章的范围。然而，它们在正则化
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