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说明，在深度整流网络中的学习比在激活函数具有曲率或两侧饱和的深度网络中的学习更容易。整流线性单元还具有历史意义，因为它们表明神经科学继续对深度学习算法的发展产生影响。Glorot et al. (2011a) 从生物学考虑整流线性单元的导出。半整流非线性旨在描述生物神经元的这些性质：(1) 对于某些输入，生物神经元是完全不活跃的。(2)
深度强化学习是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社区许多显着成就的基石，它在棋盘、视频游戏、自动驾驶、机器人硬件设计等领域击败了人类冠军。深度强化学习利用深度神经网络的学习能力，可以解决对于经典强化学习（RL）技术来说过于复杂的问题。深度强化学习比机器学习的其他分支要复杂得多
特征选择 f. 重新定义问题2. 从算法上提升性能 a. 算法的筛选 b. 从文献中学习 c. 重采样的方法3. 从算法调优上提升性能 a. 模型可诊断性 b. 权重的初始化 c. 学习率 d. 激活函数 e. 网络结构 f. batch和epoch g. 正则项 h. 优化目标
化`。 标准化后所有自变量的均值是0，方差是1。中心化后因变量的均值是0。 这样做可以让梯步下降法的数值更加稳定，更容易找到合适的初始值和学习步长。 一个标准化的方法就是让数据的每一列减去该列的均值，然后除以该列的样本标准差（$sd(x)$）:  实验发现
208189864369.png) 这个算法就是梯度下降法，在更新w的过程中，加入了一个系数$\alpha$，他是一个比较小的正数，叫做`学习步长`，这样可以让w更新的速度变慢一些，使得w更容易收敛。
深度学习框架有哪些？各有什么优势？
Mac深度学习环境配置安装组合：Anaconda+PyTorch(GPU版)开源贡献：马曾欧，伦敦大学2.1 安装AnacondaAnaconda 的安装有两种方式，这里仅介绍一种最直观的- macOS graphical install。https://www.anaconda
大多数机器学习算法都有设置超参数，可以用来控制算法行为。超参数的值不是通过学习算法本身学习出来的（尽管我们可以设计一个嵌套的学习过程，一个学习算法为另一个学习算法学出最优超参数）。所示的多项式回归实例中，有一个超参数：多项式的次数，作为容量超参数。控制权重衰减程度的 λ 是另一个
机器学习可以让我们解决一些人为设计和实现固定程序很难解决的问题。从科学和哲学的角度来看，机器学习受到关注是因为提高我们对机器学习的认识需要提高我们对智能背后原理的理解。如果考虑“任务”比较正式的定义，那么学习的过程并不是任务。在相对正式的 “任务”定义中，学习过程本身并不是任务。
深度学习 1. 深度学习介绍 2. 深度学习原理 3. 深度学习实现 深度学习 1. 深度学习介绍 深度学习（Deep learning）是机器学习的一个分支领域,其源于人工 神经网络的研究。 深度学习广泛应用在计算机视觉,音频处理,自然语言处理等诸多领 域。 人工神经网络（Artificial
型的深度学习模型有卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等，下面对这些模型进行描述。 卷积神经网络模型 在无监督预训练出现之前，训练深度神经网络通常非常困难
经网络的基本结构和原理对于深度学习的学习非常重要。 推荐教程： 《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning）（英）Michael Nielsen 著 三、进阶学习 1.深度学习模型 深度学习模型是深度学习中的核心，包括卷积神经网络、
学习步长$\alpha$是一个很重要的参数。 如果太小，算法会收敛的很慢。 如果太大，容易造成算法不收敛，甚至发散。 自变量的标准化，和因变量的中心化，是建立深度学习模型常用的数据预处理方法。 他们的好处，是不仅可以让梯度下降法的数值表现的更加稳定，还有助于我们找到合适的初始值和步长。
之前学了一个深度学习应用开发，学了一段时间，后来就没学了。 确实是"靡不有初，鲜克有终"，现在不愿意再继续之前的学。我又找了一本书从头开始，这本书的名字是深度学习入门与TensorFlow实践>。 `数（scalar）`是一个数字。 简直是废话。 不过这才刚开始嘛。 多个数字有序
x(2), . . . , x(m)}。这种表示方式并非意味着样本向量 x(i) 和 x(j) 有相同的大小。在监督学习中，样本包含一个标签或目标和一组特征。例如，我们希望使用学习算法从照片中识别物体。我们需要明确哪些物体会出现在每张照片中。我们或许会用数字编码表示，如 0 表示人，1 表示车，2
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
接下来就是讲线性模型了。线性模型相对比较简单，但是他是学习比较复杂的深度学习模型的一个基础，而且线性模型本身也具有广泛的用途。 这里讲了线性模型中的线性回归模型和logistic模型。线性回归模型用于处理`回归问题`。logistic模型用于处理`分类问题`。 线性回归模型可以写作如下的形式：
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