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接下来是概率论的一些基本的概念。 `随机变量`就是一个取值不确定的变量。 这个在工作生活中应用的实在是太广泛了。比如老板问你这件事情明天能不能搞完？一般情况下，你的回答可能就是一个随机变量。 随机变量可以分为两种类型：连续型和离散型。 `随机变量的分布`用来描述随机变量出现某种结果的可能性。可以用一些分布函数来表示。
在许多情况下，神经网络在独立同分布的测试集上进行评估已经达到了人类表现。因此，我们自然要怀疑这些模型在这些任务上是否获得了真正的人类层次的理解。为了探索网络对底层任务的理解层次，我们可以探索这个模型错误分类的例子。 Szegedy et al. (2014b) 发现，在精度达到人
下面是一个简单的例子来介绍线性回归模型。 数据是在多个市场的3个不同渠道的广告投入以及商品销量。 这个模型的意义也就很明白了，那就是找出在这3个不同渠道广告投入与最终的商品销量之间的关系。 先把数据可视化： ```python %config InlineBackend.figure_format='retina'
在实际中训练误差常常偏小, 不是模型真实误差的好的估计值。这是因为如果考试题目是我们做过的作业题，那么我们更容易得高分。所以我们要有一些测试数据是不要参加模型训练的，需要搁置在一旁，直到模型完全建立好，再用来计算模型的测试误差。模型的预测效果较差，经常是由于两类问题导致的。那就是
这种方法由Lasserre et al. (2006) 提出，正则化一个模型（监督模式下训练的分类器）的参数，使其接近另一个无监督模式下训练的模型（捕捉观察到的输入数据的分布）的参数。这种构造架构使得许多分类模型中的参数能与之对应的无监督模型的参数匹配。参数范数惩罚是正则化参数使
在许多情况下，神经网络在独立同分布的测试集上进行评估已经达到了人类表现。因此，我们自然要怀疑这些模型在这些任务上是否获得了真正的人类层次的理解。为了探索网络对底层任务的理解层次，我们可以探索这个模型错误分类的例子。 Szegedy et al. (2014b) 发现，在精度达到人
同的特征置于哪一层。也就是说，相比于传统机器学习算法需要提供人工定义的特征，深度学习可以自己学习如何提取特征。因此，相比于传统的机器学习算法，深度学习并不依赖复杂且耗时的手动特征工程。 深度学习中的“深度”体现在将数据转换为所需要数据的层数之深。给定模型进行数据输入，可以将描述模
新的瓶颈，直到优化满足我们的需求才结束。深度学习推理优化也如此，一个应用可能瓶颈在逻辑的处理，也可能在模型的计算，在优化前需要对整体进行分析后再开始针对的优化。 推理优化技术也在朝着自动化、低精度、多硬件方向发展中，推动了人工智能深度学习技术在我们的日常生活中的普及，希望人工智能
跃，打破桎梏，真正进入了深度学习的时代。 · 更深还是更宽？：变深比较重要，变宽没那么重要。增宽的学习效率是线性增长，而加深的学习效率是几何式增长。有论文论证了深度的重要作用。 · 新手入门的推荐方法：网上找来代码去跑通。先熟悉/找感觉，再进行更多的学习。 · 训练方法的变化：随机梯度下降/设置学习率。
要重点探讨的深度学习是具有多级表示的表征学习方法。在每一级（从原始数据开始），深度学习通过简单的函数将该级的表示变换为更高级的表示。因此，深度学习模型也可以看作是由许多简单函数复合而成的函数。当这些复合的函数足够多时，深度学习模型就可以表达非常复杂的变换。 深度学习可以逐级表示越
信息论是应用数学的一个分支，主要研究的是对一个信号能够提供信息的多少进行量化。它最初被发明是用来研究在一个含有噪声的信道上用离散的字母表来发送消息，例如通过无线电传输来通信。在这种情况下，信息论告诉我们如何设计最优编码，以及计算从一个特定的概率分布上采样得到、使用多
ensureExplicitCapacity() 方法 如果调用 ensureCapacityInternal() 方法就一定会进入（执行）这个方法，下面我们来研究一下这个方法的源码！ //判断是否需要扩容 private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity)
一 随着深度学习的引入，基于深度学习的图像检索技术，主要是将深度学习方法应用在图像检索中的特征提取模块，利用卷积神经网络提取图片特征。二 主要步骤即给定一张图片，通过卷积神经网络对图片进行特征提取得到表征图片的特征，利用度量学习方法如欧式距离对图片特征进行计算距离。三 对图
在深度学习之前，学习非线性模型的主要方法是结合核策略的线性模型。很多核学习算法需要构建一个 m × m 的矩阵 Gi,j = k(x(i), x(j))。构建这个矩阵的计算量是 O(m2)。当数据集是几十亿个样本时，这个计算量是不能接受的。在学术界，深度学习从 2006
Smola）人工智能机器学习深度学习领域重磅教程图书亚马逊科学家作品动手学深度学习的全新模式，原理与实战紧密结合目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包
来源：智能研究院 当前正处于两轮科技红利之间，5AIoT(5G+AI+物联网)将成继移动互联网后，下一轮科技红利最大的机遇。智能手机和移动互联网连接数趋于饱和，但伴随 5G、wifi、AI 等技术发展、成本下降，以及场景逐渐成熟，物联网的机遇才刚刚展露。智能汽车在物联网各应用场景中率先落地，自动驾驶具是
数据集上使用 h = cos(Wx + b) 测试了一个前馈网络，并获得了小于 1% 的误差率，这可以与更为传统的激活函数获得的结果相媲美。在新技术的研究和开发期间，通常会测试许多不同的激活函数，并且会发现许多标准方法的变体表现非常好。这意味着，通常新的隐藏单元类型只有在被明确证明能够提供显
少样本学习和弱样本学习可以看成姊妹学习范式。少样本学习侧重于降低对新种类训练数据量的要求，而弱样本学习侧重于降低对新种类训练数据质的要求。零样本学习、少样本学习和弱样本学习的比较如图1所示： 点击并拖拽以移动 点击并拖拽以移动 图1: 零样本学习、少样本学习、弱样本学习的对比
系列内容深度学习CNN 文章目录 ADAS摄像头成像需具备的两大特点单目镜头的测距原理双目镜头的测距原理 ADAS摄像头成像需具备的两大特点 是要看得足够远 看的越远就能有更加充裕的时间做出判断和反应，从而 避免或者降低事故发生造成的损失。 是要求高动态
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