深度学习之模板匹配

的欧几里得距离很小时，对应的高斯核很大，表明 x′ 和模版 x 非常相似。该模型进而会赋予相对应的训练标签 y 较大的权重。总的来说，预测将会组合很多这种通过训练样本相似性加权的训练标签。支持向量机不是唯一可以使用核策略来增强的算法。许多其他的线性模型可以通过这种方式来增强。使用核策略的算法类别被称为核机器

AI——BERT模型学习与分析

前段时间Google推出了重磅的模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，刷新的多项记录，因为前面分析了一下Transformer模型，构建了基础，然后现在总结学习一下Bert模型。1、什么是BERT模型？BERT=基于Transformer

深度学习GRU

Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一个变体。他保留了 LSTM 划重点，遗忘不重要信息的特点，在long-term 传播的时候也不会被丢失。

基于 Wav2Lip-GFPGAN 深度学习模型的数字人Demo

是一种基于生成对抗网络（GAN）的语音到唇形的转换模型。https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 基本原理是使用语音信号和人脸图像来训练一个生成器网络，该网络可以将输入的语音信号转换为对应的唇形。 该模型包括两个子网络： 一个是语音识别网络，用于将语音信号转换为文本；

各种深度学习架构，模型和技巧的集合

-models该项目是Jupyter Notebook中TensorFlow和PyTorch的各种深度学习架构，模型和技巧的集合。这份集合的内容到底有多丰富呢？一起来看看传统机器学习感知器TensorFlow 1：https://github.com/rasbt/deeplear

《深度学习应用开发》学习笔记-28

这个房价预测的例子基本就结束了，下面是用TensorBoard来将算法，和模型训练过程的一些信息进行可视化。可视化是一件有意见的工作，有助于信息的理解和推广。可视化在modelarts的老版的训练作业下，是收费的，但这个服务在新版的训练作业里已经没有了，也行是因为这个可视化服务的

针对深度学习模型的对抗性攻击与防御综述论文

最终安全性会成为进一 步广泛部署人工智能系统的最大挑战．以深度学习为代表的人工智能技术,至今仍然 是一个黑匣子．目前对深度学习模型的内在脆弱性 以及针对其弱点设计的对抗性攻击技术的理解尚不 充分,需要基础理论揭示深度学习背后的机理．但是 深度学习模型参数规模大、结构复杂、可解释性差, 对于对抗性攻击的生成机理分析十分困难．针对这

深度学习之无监督学习算法

没有客观的判断来区分监督者提供的值是特征还是目标。通俗地说，无监督学习是指从不需要人为注释样本的分布中抽取信息的大多数尝试。该术语通常与密度估计相关，学习从分布中采样，学习从分布中去噪，需要数据分布的流形，或是将数据中相关的样本聚类。        一个经典的无监督学习任务是找到数据的

深度学习之浅层网络

存在一些函数族能够在网络的深度大于某个值 d 时被高效地近似，而当深度被限制到小于或等于 d 时需要一个远远大于之前的模型。在很多情况下，浅层模型所需的隐藏单元的数量是 n 的指数级。这个结果最初被证明是在那些不与连续可微的神经网络类似的机器学习模型中出现，但现在已经扩展到了这些模型。第一个结果是关于逻辑门电路的

在Spark程序中使用深度学习模型来处理非结构化数据

show(truncate=False)  结语在大数据Spark引擎中使用深度学习框架加载预处理模型，来进行非结构数据处理有非常多的应用场景。但是由于深度学习框架的目前比较多，模型与框架本身是深度耦合，在大数据环境中安装和部署深度学习框架软件及其依赖软件会非常复杂，同时不利于大数据集群的管理和

深度学习笔记之评估方差

不确定性的方法是评估方差，估计的方差评估了观测数据重新从观测数据中采样后，估计可能如何变化。对于如何处理估计不确定性的这个问题，贝叶斯派的答案是积分，这往往会防止过拟合。积分当然是概率法则的应用，使贝叶斯方法容易验证，而频率派机器学习基于相当特别的决定构建了一个估计，将数据集里的所有信息归纳到一个

联邦学习与迁移学习：模型整合与性能提升

模型微调：将预训练模型的最后几层替换为适应目标任务的新层，并在目标数据集上进行微调。 模型评估：使用目标数据集评估微调后的模型性能。 IV. 联邦学习与迁移学习的结合 将联邦学习与迁移学习结合，可以在保护数据隐私的同时，利用预训练模型的知识，提高模型的性能和训练效率。以下是详细的策略和实例。

如何将知识引入机器学习模型提升泛化能力？

实现泛化是机器学习中一个基本挑战。由于大多物理模型不依赖于数据，因此它们在可能在未见过的数据上也能有良好的表现，即使这些数据来自于不同的分布。 机器学习模型有时也被称为黑盒模型，因为它并不总是清楚模型如何进行特定的决策。可解释AI（XAI）有很多的工作要做以提高模型的可解释性。而

如何看待华为开源的深度学习框架 MindSpore？

《深度学习入门》笔记 - 08

继续线性回归模型，这里先说`随机梯度下降法`。 先考虑一个简单的模型，没有截距，只有一个自变量： y=xw 当观测点为(x=0.5,y=0.8),w=3时，残差平方和是 ```python x,y=0.5,0.8 w=3 rss=(y-x*w)**2/2 print(rss) #0

机器学习13-训练模型的坑

梯度爆炸 如果网络中的权重过大，则较低层的梯度会涉及许多大项的乘积。在这种情况下，梯度就会爆炸：梯度过大导致难以收敛。 策略：批标准化可以降低学习率，因而有助于防止梯度爆炸。 ReLU单元消失 一旦ReLU单元的在加权低于0，ReLU单元就可能会停滞。它会输出对网络输出没有任何贡献

深度学习的现实应用

格的统计模型，再到如今的深度模型，语音识别技术已经经历了几代的更迭。在深度学习模型之前，自动语音识别的主流模型是隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）。在使用这些模型之前，所有的自动语音识别系统都需要经历四个步骤：特征提取、声学模型、语言模型和解码搜索

机器学习模型如何泛化到未知领域？

可以从训练数据中学习通用和预测性知识的模型，然后将该模型应用于新的(测试)数据。传统的ML模型训练基于i.i.d.假设，训练数据和测试数据是相同的，独立分布的。然而，这种假设在现实中并不总是成立的。当训练数据和测试数据的概率分布不同时，由于域分布的差异，ML模型的性能往往会下降。

使用Python实现深度学习模型：人脸识别与人脸表情分析

labels) # 训练模型 model.fit(train_generator, epochs=10) 步骤五：构建人脸表情分析模型 我们将使用卷积神经网络（CNN）来构建人脸表情分析模型。以下是模型定义的代码： # 构建人脸表情分析模型 expression_model

机器学习模型如何泛化到未知领域？

可以从训练数据中学习通用和预测性知识的模型，然后将该模型应用于新的(测试)数据。传统的ML模型训练基于i.i.d.假设，训练数据和测试数据是相同的，独立分布的。然而，这种假设在现实中并不总是成立的。当训练数据和测试数据的概率分布不同时，由于域分布的差异，ML模型的性能往往会下降。