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GR推荐原因这是第一篇关于基于深度学习的立体匹配任务的综述文章，以往关于立体匹配的综述文章多基于传统方法，或者年代已久。这篇综述文章主要总结了过去6年发表在主要会议和期刊上的150多篇深度立体匹配论文，可以称得上方法最新，分类最全，概括最广。在论文中，作者首先介绍了深度立体匹配网络的常用架
基于深度学习的AI分析是指使用深度神经网络等深度学习模型来进行数据分析和处理的技术。深度学习模型可以通过自动学习输入数据的特征和规律，从而实现对数据的高级分析和预测。以下是一些基于深度学习的AI分析技术： 图像分类：图像分类是指将输入图像分为不同的类别。基于深度学习的图像分类技术
求神经元中的权重向量必须满足这一条件，一般值为3或者4。有研究者发文称在使用这种正则化方法时效果更好。这种正则化还有一个良好的性质，即使在学习率设置过高的时候，网络中也不会出现数值“爆炸”，这是因为它的参数更新始终是被限制着的。
name。实例变量是存储在各个示例中的变量。python中可以像self.name这样，通过在self后面添加属性名来生成或访问实例变量。 numpy 在深度学习实现中，经常出现矩阵和数组的计算，numpy.array提供了很多便捷的方法 导入numpy numpy是外部库，，首先要导入 import
这一高度模块化、极简式的深度学习框架的安装、配置和编译等平台搭建知识，而后详细介绍了深度学习所要求的数据预处理等基本内容，在此基础上介绍了卷积神经网络、生成式对抗网络、递归神经网络这三种深度学习方法并给出了相关实例代码，最后本书介绍了自然语言处理、强化学习两方面的内容。本书是一本
信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。 通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”（feature learning）或“表示学习”（representation
1995)。这些边界为机器学习算法可以有效解决问题提供了理论验证，但是它们很少应用于实际中的深度学习算法。一部分原因是边界太松，另一部分原因是很难确定深度学习算法的容量。确定深度学习模型容量的问题特别困难是由于有效容量受限于优化算法的能力。对于深度学习中的一般非凸优化问题，我们只
下：深度学习通常被描述为一个实验驱动的领域，并且不断被指责缺乏相应的理论基础。这个问题已被目前大量尚未整理好的文献部分地解决。本文回顾和整理了深度学习理论的最新进展。这些理论文献被分为六类：(1)分析深度学习泛化的复杂性和能力的方法；(2)用于建模随机梯度下降及其变量的随机微分方
表示。深度学习的优势是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。其中深度指的是网络中最长的输入输出距离。那么深度学习和机器学习的区别是什么呢？如图1-3所示，机器学习，即所谓的统计机器学习，在处理问题时，首先需要人工进行特征提取，然后根据提取后的特征
这种通过学习特征来改善模型的一般化原则不止适用于本章描述的前馈神经网络。它是深度学习中反复出现的主题，适用于全书描述的所有种类的模型。前馈神经网络是这个原则的应用，它学习从 x 到 y 的确定性映射并且没有反馈连接。后面出现的其他模型会把这些原则应用到学习随机映射、学习带有反馈的函数以及学习单个向量的概率分布。
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跨模态检索的主要挑战。随着深度学习技术的推广以及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的显著成果，研究者提出了一系列以深度学习为基础的跨模态检索方法，极大地缓解了不同模态间相似性度量的挑战，本文称之为深度跨模态检索。本文将从以下角度综述近些年来代表性的深度跨模态检索论文，基于所提供的
PyTorch是深度学习领域中一个非常流行的框架，它提供了丰富的高级知识点和工具来帮助深度学习开发人员在项目中快速迭代、优化和调试。在本文中，我们将讨论PyTorch项目实战中的一些高级知识点。 自定义数据集 PyTorch提供了许多内置的数据集（比如MNIST、CIFAR-10
1 统计学与深度学习的关系深度学习作为机器学习中重要的分支，因此与统计学同样具有密不可分的关系。通常可以将统计学分为两大类，分别为用于组织、累加和描述数据中信息的描述统计学和使用抽样数据来推断总体的推断统计学。深度学习则是通过大量的样本数据学习——总体规则的方法，可见深度学习是统计学
深度神经网络-隐马尔科夫模型深度神经网络-隐马尔科夫模型（DNN-HMM）利用DNN的强大的特征学习能力和HMM的序列化建模能力进行语音识别任务的处理，在很多大规模任务中，其性能远优于传统的GMM-HMM混合模型。DNN部分：特征的学习能力估计观察特征的概率预测状态的后
图像领域的深度生成技术 基于神经网络的深度学习技术 变分自编码器包括编码器和解码器 对抗生成网络包括生成器和判别器 主流场景包括：虚拟图像生成、风格迁移、图像超分、虚拟视频生成、音乐生成、文字生成图像等。
最小化 KL 散度其实就是在最小化分布之间的交叉熵。许多作者使用术语 ‘‘交叉熵’’ 特定表示伯努利或 softmax 分布的负对数似然，但那是用词不当的。任何一个由负对数似然组成的损失都是定义在训练集上的经验分布和定义在模型上的概率分布之间的交叉熵。例如，均方误差是经验分布和高
概率论是用于表示不确定性陈述(statement) 的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导出新的不确定性陈述的公理。在人工智能领域，我们主要以两种方式来使用概率论。首先，概率法则告诉我们AI系统应该如何推理，所以我们设计一些算法来计算或者近似由概率
在合理的范围，增大batch_size有何好处batch在神经网络本来是作为计算加速的，通过把数据进行统一大小，然后批量进入神经网络模型，以此到达加速的效果。那么batch可以无限增大吗？答案是否定的，小编也搜过这样的答案，不妨看一下知乎的大牛：怎么选取合适的batch大小。以我的浅见:第一、
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