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像上一节介绍的一样，要训练深度学习模型也需要准备训练数据，数据也是分为两部分，一部分是验证码图像，另一部分是数据标注，即缺口的位置。但和上一节不一样的是，这次标注不再是单纯的验证码文本了，因为这次我们需要表示的是缺口的位置，缺口对应的是一个矩形框，要表示一个矩形框
之前好像有听人介绍说吴明辉的课程很不错，最近刚好在中国大学APP上看到他的一个人工智能相关的课程，看了一下确实很不错。课程名称叫做《深度学习应用开发 基于tensorflow的实践》。是一个入门级别的课程，不需要人工智能的基础，不需要太多的数学知识，也不需要什么编程经验。我觉得很
为量化器；GG 为解码和生成器；DD 为对抗器。 基于深度学习的视频压缩编码 基于深度学习的视频编码分为两种： • 采用深度学习替代传统视频编码中部分模块 • 端到端采用深度学习编码压缩 部分方案 采样深度神经网络可以替代传统视频编码中的模块包括：帧内/帧间预测、变换、上下采样、环路滤波、熵编码等6。
卷积操作就是filter矩阵跟filter覆盖的图片局部区域矩阵对应的每个元素相乘后累加求和。
在Bagging的情况下，每一个模型在其相应训练集上训练到收敛。在Dropout的情况下，通常大部分模型都没有显式地被训练，因为通常父神经网络会很大，以致于到宇宙毁灭都不可能采样完所有的子网络。取而代之的是，在单个步骤中我们训练一小部分的子网络，参数共享会使得剩余的子网络也能有好的参数设定
些端云联合学习方法和框架被提出来，旨在联合多个端侧设备共同训练一个全局模型，并实现端侧隐私保护。Google率先于2016年提出了联邦学习方法和框架。杨强等又提出了横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习以及联邦强化学习等方法及对应的框架。端侧推理、迁移学习和联邦学习属于端云协同
No dashboards are active for the current data set. 特地重新训练了，记下来日志目录，都是创建TensorBoard还是错误，不知道怎么回事，求解
可以看作是一个无监督训练过程，这也是和传统神经网络区别最大的部分，可以看作是特征学习过程。具体的，先用无标定数据训练第一层，训练时先学习第一层的参数，这层可以看作是得到一个使得输出和输入差别最小的三层神经网络的隐层，由于模型容量的限制以及稀疏性约束，使得得到的模型能够学习到数据本
learning，DL） 表示学习的理想很丰满，但实际中人们发现从数据的原始形式直接学得数据表示这件事很难。深度学习是目前最成功的表示学习方法，因此，目前国际表示学习大会（ICLR）的绝大部分论文都是关于深度学习的。深度学习是把表示学习的任务划分成几个小目标，先从数据的原始形式中先学习比较低级的表示，再
TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。Tensorflow拥有多层级结构，可部
在深度学习时代，谷歌、Facebook、百度等科技巨头开源了多款框架来帮助开发者更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。而这些大公司也花费了很大的精力来维护 TensorFlow、PyTorch 这样庞大的深度学习框架。除了这类主流框架之外，开发者们也会开源一些小而精的框架或者库。比如今年
网络相近的性能 知识蒸馏作为前端压缩比较热门的一种压缩技术，其核心思想是通过学习的方法，将庞大复杂的模型迁移到一个精简的小模型上，尽量保持原有模型的特征和精度。这两个模型就类似于老师和学生两个角色，大的模型是老师，精简的模型是学生，通过一定的学习方法尽量继承大模型的特征，而这
上的论文数量在逐步增多。通常，对话系统包含语言理解、对话状态跟踪、对话策略学习、语言生成等四个模块。之前很多的文章在对话系统中的语言理解和生成的工作有较多的分享，本文主要关注点在对话策略学习，因而梳理了2019年对话策略学习在NLP顶会上的工作。 开始阅读 阶段三：AI中级开发者
还有一个是vggnet，他的问题是参数太大。深度学习的问题：1面向任务单一，依赖于大规模有标签数据，几乎是个黑箱模型。现在人工智能基本由深度学习代表了，但人工智能还有更多。。。然后就开始讲深度学习的开发框架。先整了了Theano，开始于2007年的加拿大的蒙特利尔大学。随着ten
深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播
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？说出来之后你就会觉得无监督学习没有那么神秘了，那就是聚类。一个比较典型的例子就是超市里货架商品摆放，
合模型，损失函数和优化算法来构建学习算法的配方同时适用于监督学习和无监督学习。线性回归实例说明了如何适用于监督学习的。无监督学习时，我们需要定义一个只包含 X 的数据集，一个合适的无监督损失函数和一个模型。例如，通过指定如下损失函数可以得到PCA的第一个主向量模型定义为重建函数 r(x)
合模型，损失函数和优化算法来构建学习算法的配方同时适用于监督学习和无监督学习。线性回归实例说明了如何适用于监督学习的。无监督学习时，我们需要定义一个只包含 X 的数据集，一个合适的无监督损失函数和一个模型。例如，通过指定如下损失函数可以得到PCA的第一个主向量：J(w) = Ex∼pˆdata
最底部。学习率是学习开始之前就设置的，叫超参数，这个是和参数不同的，参数是学习过程中学到的。这里x轴是权重值w，y轴是损失。应该说这是一个很简单的例子，因为参数只考虑了权重值，当参数有数不清的个数的时候，就要变的相当的复杂了。另外这个图像说是凸型，实际这是一个向上的U的形状，应该叫凹才对吧，要说凸，那也只是往地上凸。
数通过学习得到具体到这里，参数就是 y=wx+b里的w和b，也叫权重和偏差？在监督式学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度的减少损失的模型。这一过程称为经验风险最小化损失函数有L1，L2。L1是绝对值，L2是均方误差MSE，那么2个场景做损失比
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