深度学习随机取样、学习率

得到更好的性能。学习率，即参数到达最优值过程的速度快慢，当你学习率过大，即下降的快，很容易在某一步跨过最优值，当你学习率过小时，长时间无法收敛。因此，学习率直接决定着学习算法的性能表现。可以根据数据集的大小来选择合适的学习率，当使用平方误差和作为成本函数时，随着数据量的增多，学

深度学习随机取样、学习率

得到更好的性能。学习率，即参数到达最优值过程的速度快慢，当你学习率过大，即下降的快，很容易在某一步跨过最优值，当你学习率过小时，长时间无法收敛。因此，学习率直接决定着学习算法的性能表现。可以根据数据集的大小来选择合适的学习率，当使用平方误差和作为成本函数时，随着数据量的增多，学

AI、机器学习、深度学习的关系

深度学习的模型介绍

深度神经网络：深度学习的模型有很多，目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括卷积神经网络 (CNN)、深度置信网络 (DBN)、受限玻尔兹曼机 (RBM)、递归神经网络 (RNN & LSTM & GRU)、递归张量神经网络 (RNTN)、自动编码器 (AutoEncoder)、生成对抗网络

深度学习的特点

深度学习区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： (1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；(2)明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，

深度学习时序图网络

)，一个通用的，有效的框架，用于深度学习动态图表示为时间事件序列。由于内存模块和基于图的运算符的新组合，TGNs能够显著优于以前的方法，同时在计算效率上也更高。此外，我们还展示了之前几个用于学习动态图的模型可以转换为我们框架的具体实例。我们对框架的不同组件进行了详细的消歧研究，并

为什么是深度强化学习？

移动。这种复杂的学习能力，可以帮助 RL 代理理解更复杂的环境，并将其状态映射到动作。深度强化学习可与监督机器学习相媲美。该模型生成动作，并根据来自环境的反馈调整其参数。然而，不同于传统的监督学习，深度强化学习会面临一些独特的挑战。与模型具有一组标记数据的监督学习问题不同，RL

深度学习之噪声

Dropout的另一个重要方面是噪声是乘性的。如果是固定规模的加性噪声，那么加了噪声 ϵ 的整流线性隐藏单元可以简单地学会使 hi 变得很大（使增加的噪声 ϵ 变得不显著）。乘性噪声不允许这样病态地解决噪声鲁棒性问题。另一种深度学习算法——批标准化，在训练时向隐藏单元引入加性和乘

适合新手的深度学习综述（5）--深度神经网络

等人 (2017) 提出了胶囊网络 (CapsNet)，即一个包含两个卷积层和一个全连接层的架构。CapsNet 通常包含多个卷积层，胶囊层位于末端。CapsNet 被认为是深度学习的最新突破之一，因为据说这是基于卷积神经网络的局限性而提出的。它使用的是一层又一层的胶囊，而不是神经元

深度学习数据收集

深度学习需要大量的数据集，但是现实是只有零星的数据，大家有什么收集数据的经验和经历，还有什么收集数据的好办法

深度学习库 JAX

    JAX是一个似乎同时具备Pytorch和Tensorflow优势的深度学习框架。 JAX 是 Google Research 开发的机器学习库，被称为“在 GPU/TPU上运行的具有自动微分功能的Numpy”，该库的核心是类似 Numpy 的向量和矩阵运算。我个人认为，与

深度学习识别滑动验证码

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

深度学习-语义分割

而，我们可以轻松地通过重叠的方式观察到每个目标。argmax的方式也很好理解。如上图所示，每个通道只有0或1，以Person的通道为例，红色的1表示为Person的像素，其他像素均为0。其他通道也是如此，并且不存在同一个像素点在两个以上的通道均为1的情况。因此，通过argmax就

深度学习已经取得的进展

是机器学习历史上非常困难的领域：接近人类水平的图像分类接近人类水平的语音识别接近人类水平的手写文字转录更好的机器翻译更好的文本到语音转换数字助理接近人类水平的自动驾驶更好的广告定向投放更好的网络搜索结果能够回答用自然语言提出的问题在围棋上战胜人类我们仍然在探索深度学习能力的边界。

深度学习是表示学习的经典代表（浅谈什么是深度学习）

目录   先来看机器学习： 什么是特征？ 深度学习是表示学习的经典代表： 深度学习的过程： 深度学习与传统机器学习差别： 深度学习代表算法： 先来看机器学习： 机器学习是利用经验experience来改善 计算机系统自身的性能，通过经验获取知识knowledge。 以往都是人们向

图像视频压缩：深度学习，有一套

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。

AI前沿——深度学习技术

别。开始的通过传感器(例如CMOS)来获得数据。然后经过预处理、特征提取、特征选择，再到推理、预测或者识别。最后一个部分，也就是机器学习的部分，绝大部分的工作是在这方面做的，也存在很多的paper和研究。而中间的三部分，概括起来就是特征表达。良好的特征表达，对最终算法的准确性起了

深度学习之动量

虽然随机梯度下降仍然是非常受欢迎的优化方法，但其学习过程有时会很慢。动量方法 (Polyak, 1964) 旨在加速学习，特别是处理高曲率、小但一致的梯度，或是带噪声的梯度。动量算法积累了之前梯度指数级衰减的移动平均，并且继续沿该方向移动。动量的效果。动量的主要目的是解决两个问题：Hessian

深度学习的特点

深度学习区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： (1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；(2)明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，

深度学习之PCA

PCA这种将数据变换为元素之间彼此不相关表示的能力是PCA的一个重要性质。它是消除数据中未知变动因素的简单表示实例。在PCA中，这个消除是通过寻找输入空间的一个旋转（由 W 确定），使得方差的主坐标和 z 相关的新表示空间的基对齐。虽然相关性是数据元素间依赖关系的一个重要范畴，但我们对于能够消