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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
首先要明白什么是深度学习？深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络
深度学习由经典机器学习发展而来，两者有着相同与不同特点1.完全不同的模式机器学习：使计算机能从数据中学习，并利用其学到的知识来提供答案（通常为预测）。依赖于不同的范式（paradigms），例如统计分析、寻找数据相似性、使用逻辑等深度学习：使用单一技术，最小化人脑劳动。使用被称为
HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识，其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。
分级loss，分了10级，网络不收敛，后来分了5级，也不怎么收敛 开始loss设置很大，后来改小 如果一边增长过快，另一边则反方向运动(即与增长过快的方向移动)，说明loss偏大，应该减少loss， 效果比较好的是：两边loss向各个方向收敛，方向相反
什么是深度？深度就是简单的量变。神经网络到深度神经网络，就是每一层的节点搞多一点，层数也搞多一点。但是如果说网络越深，节点越多，表现能力就越好，这个我看未必，过犹未及嘛深度神经网络本身没再多讲，讲的是卷积神经网络就是CNN。这个是在60年代的时候，在研究猫的神经元时发现的，199
有时候训练出来的模型精度低，是什么原因呢？然后我预测的时候，会有不准确的情况出现
本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍机器学习基本概念简介、深度学习基本概念简介。
、互联网、安防、医疗等领域。随着深度学习模型越来越大，所需数据量越来越多，所需的AI算力资源和训练时间越来越长，深度学习的训练和推理性能将是重中之重。斯坦福大学DAWNBench是全球人工智能领域最权威的竞赛之一，是用来衡量端到端的深度学习模型训练和推理性能的国际权威基准测试平台
在深度学习的背景下，半监督学习通常指的是学习一个表示 h = f(x)。学习表示的目的是使相同类中的样本有类似的表示。无监督学习可以为如何在表示空间聚集样本提供有用线索。在输入空间紧密聚集的样本应该被映射到类似的表示。在许多情况下，新空间上的线性分类器可以达到较好的泛化 (Belkin
长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
什么是深度学习 要理解什么是深度学习，人们首先需要理解它是更广泛的人工智能领域的一部分。简而言之，人工智能涉及教计算机思考人类的思维方式，其中包括各种不同的应用，例如计算机视觉、自然语言处理和机器学习。 机器学习是人工智能的一个子集，它使计算机在没有明确编程的情况下能够更好地完成
源自这样一个视角，教员或者老师提供目标 y 给机器学习系统，指导其应该做什么。在无监督学习中，没有教员或者老师，算法必须学会在没有指导的情况下让数据有意义。尽管无监督学习和监督学习并非完全没有交集的正式概念，它们确实有助于粗略分类我们研究机器学习算法时遇到的问题。传统地，人们将回归，分类
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 i. 提早结束训练4. 从模型融合上提升性能 a
老师给了我们个任务，用mindSpore完成一个深度学习，求大佬指路，站内有什么方便的教程。要求不能是花卉识别、手写体数字识别、猫狗识别，因为这些按教程已经做过了（然而我还是不会mindSpore）。尽量简单，我们只要是个深度学习就能完成任务。
经过7天的学习奋斗，对华为云HCIA的知识体系框架有了深刻的了解。从华为云的整个框架，到华为云里基本的产品逐一学习。从计算到网络，然后是存储、其他云服务、运维相关的服务等，从整体到部分深入学习。同时，结合每个课程所布置的实验，能够DIY沉浸式学习，有助于深刻巩固学习到的知识。上课
s-idx3-ubyte.gz：训练集图像（9 912 422字节），见http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gztrain-labels-idx1-ubyte.gz：训练集标签（28 881字节），见http://yann
割的一部分，由于对新鲜事物的好奇，报名了CANN训练营新手班，由于自己不是科班出身，对AI的认知都是来源于网上或者简单的理解为智能机器人之类的物理设备，至于AI的原理是什么，都是我所感兴趣的。 报名后，我看了一下新手的学习之路，如下图，简直是颠覆了我对AI的认知，想要了解
y)，只知道训练集中的样本。将机器学习问题转化回一个优化问题的最简单方法是最小化训练集上的期望损失。这意味着用训练集上的经验分布 pˆ(x, y) 替代真实分布 p(x, y)。现在，我们将最小化经验风险（empirical risk）：基于最小化这种平均训练误差的训练过程被称为经验风险最小化（empirical
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：
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