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正如前面提到的，我们将操作的定义限制为返回单个张量的函数。大多数软件实现需要支持可以返回多个张量的操作。例如，如果我们希望计算张量中的最大值和该值的索引，则最好在单次运算中计算两者，因此将该过程实现为具有两个输出的操作效率更高。我们还没有描述如何控制反向传播的内存消耗。反向传播经
我们使用反向传播作为一种策略来避免多次计算链式法则中的相同子表达式。由于这些重复子表达式的存在，简单的算法可能具有指数运行时间。现在我们已经详细说明了反向传播算法，我们可以去理解它的计算成本。如果我们假设每个操作的执行都有大致相同的开销，那么我们可以依据执行操作的数量来分析计算成
一些反向传播的方法采用计算图和一组用于图的输入的数值，然后返回在这些输入值处梯度的一组数值。我们将这种方法称为符号到数值的微分。这种方法用在诸如 Torch (Collobert et al., 2011b) 和 Caffe (Jia, 2013) 之类的库中。另一种方法是采用计算
有时候，在 x 的所有可能值下最大化或最小化一个函数 f(x) 不是我们所希望的。相反，我们可能希望在 x 的某些集合 S 中找 f(x) 的最大值或最小值。这被称为约束优化 (constrained optimization)。在约束优化术语中，集合 S 内的点 x
标量：一个标量就是一个单独的数，不同于线性代数中大多数概念会涉及到多个数。我们用斜体表示标量。标量通常赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时，会明确它们是哪种类型的数。比如，在定义实数标量时，我们可能会说“让s ∈ R 表示一条线的斜率”；在定义自然数标量时，我们可能会说“让n
深度学习服务是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练。
好特征提取的工作，另外整个过程还需要你具备一定的编程能力才能快速实现想法并反复试错，因此机器学习涉及多学科的知识，如果利用好了这些知识，往往就能取得理想的效果。机器学习涉及的算法非常广泛，如果按照输入数据是否有标签来区分的话可以分为3种：有监督学习、无监督学习和半监督学习。有监督
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
深度学习基础总结，无一句废话（附完整思维导图）深度学习如何入门？ - 知乎 深度学习入门基础讲义_shuzfan的博客-CSDN博客_深度学习入门 神经网络15分钟入门！足够通俗易懂了吧 - 知乎 深度学习基础知识点梳理 - 知乎
从数学上来看，深度神经网络仅仅是一种函数的表达形式，是复杂的多层复合函数。由于它有大量的可调参数，而且近年来随着大数据、优化算法和并行计算GPU硬件的发展，使得用大规模的神经网络来逼近和拟合大数据成为可能。
别性强的特征集，是基于机器学习的故障诊断中一个长期挑战。1598845260401021874.png【翻译】近年来，深度学习方法，即有多个非线性映射层的机器学习方法，成为了基于振动信号进行故障诊断的有力工具。深度学习方法能够自动地从原始振动数据中学习特征，以取代传统的统计特征，
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
入对应不同的输出，那么训练误差可能会大于零）。最后，我们也可以将参数学习算法嵌入另一个依所需增加参数数目的算法来创建非参数学习算法。例如，我们可以想象一个算法，外层循环调整多项式的次数，内存循环通过线性回归学习模型。理想模型假设我们能够预先知道生成数据的真实概率分布。然而这样的模
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。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，对图片距离进行排序，得
支持向量机的一个重要创新是核技巧 (kernel trick)。核策略观察到许多机器学习算法都可以写成样本间点积的形式。例如，支持向量机中的线性函数可以重写为： 其中，x(i) 是训练样本，α 是系数向量。学习算法重写为这种形式允许我们将 x替换为特征函数 φ(x) 的输出，点积替换为被称为核函数
过拟合，欠拟合过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。欠拟合（underfitting）：学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好。下面是直观解释：
简单介绍一下机器学习服务是什么
学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，
对抗样本也提供了一种实现半监督学习的方法。在与数据集中的标签不相关联的点 x 处，模型本身为其分配一些标签 yˆ。模型的标记 yˆ 未必是真正的标签，但如果模型是高品质的，那么 yˆ 提供正确标签的可能性很大。我们可以搜索一个对抗样本 x′，导致分类器输出一个标签 y′ 且 y′
最常用的方法是输出模型在一些样本上概率对数的平均值。通常，我们会更加关注机器学习算法在未观测数据上的性能如何，因为这将决定其在现实生活中的性能如何。因此，我们使用测试数据来评估系统性能，同训练机器学习系统的数据分开。性能度量的选择或许看上去简单且客观，但是选择一个与系统理想表现
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