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我们几乎从未知晓真实数据的生成过程，所以我们永远不知道被估计的模型族是否包括生成过程。然而，深度学习算法的大多数应用都是针对这样的情况，其中真实数据的生成过程几乎肯定在模型族之外。深度学习算法通常应用于极为复杂的领域，如图像、音频序列和文本，本质上这些领域的真实生成过程涉及模拟整
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 有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。强化学习说的非常厉害，适用于下棋和游戏这一类领域，基本逻辑是正确就奖励，错误就惩罚来做一个学习。 那么无监督学习的典型应用模式是什么呢？说出来
张量的常用操作在机器学习和深度学习中，我们往往将待处理的数据规范化为特定维度的张量。列如，在不进行批处理时，彩**像可以看成一个三维张量——图像的三个颜色通道（红，绿，蓝），图像的高和图像的宽，视频可以看成一个四维张量——视频的时间帧方向，每一帧图像的颜色通道，高和宽，三维场景可
署模型。 2、深度学习计算服务平台实施交付结合智算服务器、存储、网络等硬件环境，设计深度学习计算服务平台部署架构，并根据用户要求完成深度学习平台软件的调试、安装和部署，保证软件功能长期稳定运行，包括设备安装、环境配置、网络配置、安装部署、功能测试等。 3、深度学习计算服务平台运行
序列转换、问答等 深度学习模型那么多，科学研究选哪个？序列到序列预测任务的图示语言建模（Next Token Prediction）作为一种训练方法，将时间或者位置t的序列标记作为输入，然后用这些标记来预测t+1的标记。在NLP任务中，该方法体现在：将句子或者单词作为输入送到神
边际似然损失，有可能导致目标预测不准确。本文的目标是通过解决梯度收缩问题来提高ENet的预测精度，同时保持其有效的不确定性估计。一个多任务学习(MTL)框架，被称为MT-ENet，被提出来实现这一目标。在MTL中，我们将Lipschitz修正均方误差(MSE)损失函数定义为另一种
带着这些学习目标，让我们一起学习深度学习的内容吧～ 目录 深度学习简介 训练法则 正则化 优化器 神经网络类型 常见问题 1. 深度学习简介 首先，我们看下如下图传统机器学习和深度学习的一种比较。众所周知深度学习是属于机器学习，但是由于大多数深度学习的样本是没有标签的，而且在神
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
当输入向量的每个度量不被保证的时候，分类问题将会变得有挑战性。为了解决分类任务，学习算法只需要定义一个从输入向量映射到输出类别的函数。当一些输入可能丢失时，学习算法必须学习一组函数，而不是单个分类函数。每个函数对应着分类具有不同缺失输入子集的 x。这种情况在医疗诊断中经常出现，因
因为这个求和包含多达指数级的项，除非该模型的结构允许某种形式的简化，否则是不可能计算的。目前为止，无法得知深度神经网络是否允许某种可行的简化。相反，我们可以通过采样近似推断，即平均许多掩码的输出。即使是 10 − 20 个掩码就足以获得不错的表现。然而，一个更好的方法能不错地近似
当数据的维数很高时，很多机器学习问题变得相当困难。这种现象被称为维数灾难 (curse of dimensionality)。特别值得注意的是，一组变量不同的可能配置数量会随着变量数目的增加而指数级增长。维数灾难发生在计算机科学的许多地方，在机器学习中尤其如此。 由维数灾难带来的一个挑战是统计挑战。如图5
正如我们已经看到的，最近邻预测和决策树都有很多的局限性。尽管如此，在计算资源受限制时，它们都是很有用的学习算法。通过思考复杂算法和 k-最近邻或决策树之间的相似性和差异，我们可以建立对更复杂学习算法的直觉。
监督方式下学会的，网络的结构主要有稀疏连接和权值共享两个特点，包括如下形式的约束：1、 特征提取。每一个神经元从上一层的局部接受域得到突触输人，因而迫使它提取局部特征。一旦一个特征被提取出来， 只要它相对于其他特征的位置被近似地保留下来，它的精确位置就变得没有那么重要了。2 、特
" 深度学习 " 中的 " 深 "，指的是技术上、架构上的性质，也就是堆叠了很多隐藏层。这种 " 深 "，并不是说它对抽象的概念有深刻的理解，但是呢，一旦任务场景改变，就需要重新找数据训练，比如说检测人脸的模型在不相关的应用程序中可能是无用的，比如诈骗检测，目前还是无法像人脑一样
线性代数作为数学的一个分支，广泛应用于科学和工程中。然而，因为线性代数是主要面向连续数学，而非离散数学。掌握好线性代数对于理解和从事机器学习算法相关工作是很有必要的，尤其是深度学习算法而言。线性代数提供了被称为矩阵逆（matrix inversion）的强大工具。对于大多数矩阵A，我们都能通过矩阵逆解析地求解式(2
较大时，Cramér-Rao 下界(Rao, 1945; Cramér, 1946) 表明不存在均方误差低于最大似然学习的一致估计。因为这些原因（一致性和统计效率），最大似然通常是机器学习中的首选估计。当样本数目小到会过拟合时，正则化策略如权重衰减可用于获得训练数据有限时方差较小的最大似然有偏版本。
数。这类网络本质上是多个矩阵组合在一起。Saxe et al. (2013) 精确解析了这类网络中完整的学习动态，表明这些模型的学习能够捕捉到许多在训练具有非线性激活函数的深度模型时观察到的定性特征。Dauphin et al. (2014) 通过实验表明，真实的神经网络也存在包
我们看到PCA算法提供了一种压缩数据的方式。我们也可以将PCA视为学习数据表示的无监督学习算法。这种表示基于上述简单表示的两个标准。PCA学习一种比原始输入低维的表示。它也学习了一种元素之间彼此没有线性相关的表示。这是学习表示中元素统计独立标准的第一步。要实现完全独立性，表示学习算法必须也去掉变量间的非线性关系。PCA将输入
池化是一个几乎所有做深度学习的人都了解的一个技术，大家对池化如何进行前向传播也都了解，池化的作用也了解一二。然而，池化如何回传梯度呢，池化回传梯度的原则是什么呢，最大池化与平均池化的区别是什么呢，什么时候选择最大池化、什么时候选择平均池化呢。主要用的池化操作有平均池化、最大池化、
非常小。另一方面，实验中梯度下降似乎可以在许多情况下逃离鞍点。Goodfellow et al. (2015) 可视化了最新神经网络的几个学习轨迹，给了一个例子。这些可视化显示，在突出的鞍点附近，代价函数都是平坦的，权重都为零。但是他们也展示了梯度下降轨迹能够迅速逸出该区间。Goodfellow
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