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深度学习简介 一、神经网络简介 深度学习（Deep Learning）（也称为深度结构学习【Deep Structured Learning】、层次学习【Hierarchical Learning】或者是深度机器学习【Deep Machine Learning】）是一类算法集合，是机器学习的一个分支。
计算机视觉：图像修复-代码环境搭建-知识总结 🍊 计算机视觉：超分重建-代码环境搭建-知识总结 🍊 深度学习：环境搭建，一文读懂 🍊 深度学习：趣学深度学习 🍊 落地部署应用：模型部署之转换-加速-封装 🍊 CV 和 语音数据集：数据集整理 📙 预祝各位 前途似锦、可摘星辰 🎉 作为全网 AI
机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练数据上表现好，并且能在新输入上泛化好的算法。在机器学习中，许多策略显式地被设计为减少测试误差（可能会以增大训练误差为代价）。这些策略被统称为正则化。我们将在后文看到，深度学习工作者可以使用许多不同形式的正则化策略。事实上，开发更有效的正则化
欠拟合、过拟合的总结如下:接下来是TensorFlow框架部分，之前有个帖子 基于TensorFlow 2建立深度学习的模型 - 快速入门 cid:link_0然后会使用它来建立线性回归模型和神经网络分类模型敬请期待
深度学习是机器学习的一个子集，它通过接收大量数据并试图从中学习来模拟人脑。在IBM对该术语的定义中，深度学习使系统能够“聚集数据，并以令人难以置信的准确性做出预测。” 然而，尽管深度学习令人难以置信，但IBM尖锐地指出，它无法触及人脑处理和学习信息的能力。深度学习和 DNN（深度
我们今天知道的一些最早的学习算法，是旨在模拟生物学习的计算模型，即大脑怎样学习或为什么能学习的模型。其结果是深度学习以人工神经网络 (artificial neural network, ANN) 之名而淡去。彼时，深度学习模型被认为是受生物大脑（无论人类大脑或其他
深度表示学习和预训练技术是一项里程碑式的改进，在下游的NLP、IR和Vision任务中都带来了巨大的性能提升。多模态建模技术旨在利用大量高质量的视觉-语言数据集来学习互补信息(跨图像和文本模式)，基于此，本文构造了基于维基百科的多模态多语言机器学习图文数据集WIT。WIT由376
者目标等），再到更高层的目标、目标的行为等，即底层特征组合成了高层特征，由低到高的特征表示越来越抽象。深度学习借鉴的这个过程就是建模的过程。 深度神经网络可以分为3类，前馈深度网络(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多个编码器层叠加而成，如多层感知机(multi-layer
机器学习算法的目标是降低式 (8.2) 所示的期望泛化误差。这个数据量被称为风险（risk）。在这里，我们强调该期望取自真实的潜在分布 pdata。如果我们知道了真实分布 pdata(x, y)，那么最小化风险变成了一个可以被优化算法解决的优化问题。然而，我们遇到的机器学习问题，通常是不知道
最好是多次遍历训练集。当多次遍历数据集更新时，只有第一遍满足泛化误差梯度的无偏估计。但是，额外的遍历更新当然会由于减小训练误差而得到足够的好处，以抵消其带来的训练误差和测试误差间差距的增加。随着数据集的规模迅速增长，超越了计算能力的增速，机器学习应用每个样本只使用一次的情况变得越
ai/paper/2d828976f615c8c8bf691f9235b05fc1摘要：大规模标记数据集推动深度学习获得广泛应用，但在现实场景中收集足量的标记数据往往耗时耗力。为了降低对标记数据的需求，半监督学习侧重于同时探索标记和未标记数据，而迁移学习旨在将预训练模型微调到目标数据中。然而，从头训练的半监督自训练
的梯度消失问题。tanh函数也有梯度消失问题。ReLU(Rectified Linear Unit）函数出现和流行的时间都比较晚，但却是深度学习常用的激活函数。它非常简单： ReLU(x)=max(x,0) 是一个折线函数，所有负的输入值都变换成0，所有非负的输入值，函数值都等于
特征选择 f. 重新定义问题2. 从算法上提升性能 a. 算法的筛选 b. 从文献中学习 c. 重采样的方法3. 从算法调优上提升性能 a. 模型可诊断性 b. 权重的初始化 c. 学习率 d. 激活函数 e. 网络结构 f. batch和epoch g. 正则项 h. 优化目标
深度学习中常用的backbone有resnet系列（resnet的各种变体）、NAS网络系列（RegNet）、Mobilenet系列、Darknet系列、HRNet系列、Transformer系列和ConvNeXt。Backbone结构分类主要分成三类：CNNs结构, Trans
型在这些点上产生与原来输入相同的输出。正切传播和手动指定转换的数据集增强都要求模型在输入变化的某些特定的方向上保持不变。双反向传播和对抗训练都要求模型对输入所有方向中的变化（只要该变化较小）都应当保持不变。正如数据集增强是正切传播非无限小的版本，对抗训练是双反向传播非无限小的版本。流形正切分类器
用于度量测试样本 x 和每个训练样本 x(i) 有多么相似。近年来深度学习的很多推动力源自研究局部模版匹配的局限性，以及深度学习如何克服这些局限性 (Bengio et al., 2006a)。决策树也有平滑学习的局限性，因为它将输入空间分成和叶节点一样多的区间，并在每个区间使用
Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。 Key Words：有监督学习与无监督学习，分类、回归，密度估计、聚类，深度学习，Sparse DBN，
一步类似神经网络的随机初始化初值过程，由于第一步不是随机初始化，而是通过学习输入数据的结构得到的，因而这个初值更接近全局最优，从而能够取得更好的效果。所以深度学习的良好效果在很大程度上归功于第一步的特征学习的过程。
经网络的基本结构和原理对于深度学习的学习非常重要。 推荐教程： 《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning）（英）Michael Nielsen 著 三、进阶学习 1.深度学习模型 深度学习模型是深度学习中的核心，包括卷积神经网络、
自从深度神经网络(DNNs)[25]在图像分类任务中取得重大突破以来，大多数计算机视觉和自然语言问题都明确地集中在深度学习方法上，包括VSA。2016年，基于深度学习的VSA方法[26,27]的表现大大超过了传统方法，使VSA进入了深度学习时代。同时，大规模VSA数据集的出现[27
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