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4-8096个样本。学习率从梯度下降算法的角度来说，通过选择合适的学习率，可以使梯度下降法得到更好的性能。学习率，即参数到达最优值过程的速度快慢，当你学习率过大，即下降的快，很容易在某一步跨过最优值，当你学习率过小时，长时间无法收敛。因此，学习率直接决定着学习算法的性能表现。可
化算法是基于梯度下降的，但是很多有用的损失函数，如 0 − 1 损失，没有有效的导数（导数要么为零，要么处处未定义）。这两个问题说明，在深度学习中我们很少使用经验风险最小化。反之，我们会使用一个稍有不同的方法，我们真正优化的目标会更加不同于我们希望优化的目标。
机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training
机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training
数据不是收集的，是自己生成的，好吧~一个简单的例子学习用的没关系%matplotlib inline这个是为了让在jupyter在浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1的随机数据，数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1
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D
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D
Variable来声明来创建变量，它是会变的，在训练中学习到的，所以给它的初值是多少是无所谓的然后就是怎么样来训练模型了训练模型就是一个不断迭代不断改进的过程首先是训练参数，也就是超参，一个是迭代次数train_epochs，这里设置为10，根据复杂情况，可能上万次都可能的。一个是学习率learning_rate，这里默认为0
为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式，而且代价还比较小（参数更少）。简单来说，在VGG中，使用了3个3x3卷积核来代替7x7卷积核，使用了2个3x3卷积核来代替5*5卷积核，这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下，提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网
0那一节开始看起，环境呢就不用自己搭建了，直接用modelarts里的开发环境Notebook里的jupyterLab，免费使用只是每小时会停止一下，对于学习来说没有关系。基本概念，tensorflow=tensor张量 + flow 流张量具体是啥意思之前不是很明白，只知道张力的概念，比如在亚
JAX是一个似乎同时具备Pytorch和Tensorflow优势的深度学习框架。 JAX 是 Google Research 开发的机器学习库，被称为“在 GPU/TPU上运行的具有自动微分功能的Numpy”，该库的核心是类似 Numpy 的向量和矩阵运算。我个人认为，与
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
深度学习需要大量的数据集，但是现实是只有零星的数据，大家有什么收集数据的经验和经历，还有什么收集数据的好办法
语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案，来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行，它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。谷歌翻译利用的是大型递归神经网络的堆叠网络。四、自动驾驶汽车谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车
ϵ 的整流线性隐藏单元可以简单地学会使 hi 变得很大（使增加的噪声 ϵ 变得不显著）。乘性噪声不允许这样病态地解决噪声鲁棒性问题。另一种深度学习算法——批标准化，在训练时向隐藏单元引入加性和乘性噪声重新参数化模型。批标准化的主要目的是改善优化，但噪声具有正则化的效果，有时没必要再使用Dropout。
训练模型跑出来了后，要使用，但是我们没有数据了，因为数据都拿去训练了。 所以课程中，随机挑了一条训练数据来应用到模型里来使用。 这样是不好的，因为就像学习训练时将考试题都让你做过一遍，再让你考试就不公平了，类似于作弊了。 应该是考你运用学到的知识，来做没做过的题。 那比较好的做法呢，是有一些数据，把这些数据分一分，
在深度学习领域， 特别是在NLP（深度学习领域研究最热潮激动人心的领域）中，模型的规模正在不断增长。最新的GPT-3模型有1750亿个参数。把它和BERT比较就像把木星比作蚊子一样（好吧，不是字面意思）。深度学习的未来会更大吗？ 按理来说，不会，GPT-3是非常有说
难易程度也可以看出，围棋是最强调系统性思维的，所以 AI想要战胜人类也是最难的。第一讲到这里就结束了，第二讲看了一点，其中关于人工智能机器学习概念，除了公式的定义之外，用类比的方法讲的非常的简单易懂
什么是深度？深度就是简单的量变。神经网络到深度神经网络，就是每一层的节点搞多一点，层数也搞多一点。但是如果说网络越深，节点越多，表现能力就越好，这个我看未必，过犹未及嘛深度神经网络本身没再多讲，讲的是卷积神经网络就是CNN。这个是在60年代的时候，在研究猫的神经元时发现的，199
深度前馈网络 (deep feedforward network)，也叫作前馈神经网络 (feedforward neural network) 或者多层感知机 (multilayer perceptron, MLP)，是典型的深度学习模型。前馈网络的目标是近似某个函数
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