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深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学
述；它必须伴随着一个概率分布来指定每个状态的可能性。 随机变量可以是离散的或者连续的。离散型随机变量拥有有限或者可数无限多的状态。注意这些状态不一定非要是整数；它们也可能只是一些被命名的状态并且没有数值。连续型随机变量伴随着实数值。 概率分布 (probability
为模型的深度。另一方面，在深度概率模型中，也把描述概念之间如何相互关联的图的深度而非计算图的深度记为一种模型的深度。值得注意的是，后者用来计算表示的计算图可能比概念图要深得多。鉴于这两种观点的共存，一般在一个模型有多深才算作“深度”模型上并没有达成共识。不过一般深度学习指的是比传
发挥作用的一个简单例子说起：学习 XOR 函数。 XOR 函数（“异或” 逻辑）是两个二进制值 x1 和 x2 的运算。当这些二进制值中恰好有一个为 1 时，XOR 函数返回值为 1。其余情况下返回值为 0。XOR 函数提供了我们想要学习的目标函数 y = f∗(x)。我们的模型给出了一个函数
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D
4，边缘概率 边缘概率好像应用并不多，所以这里理解定义和概念即可。 边缘概率的通俗理解描述，来源于 数学篇 - 概率之联合概率、条件概率、边缘概率和贝叶斯法则(笔记)。 有时候，我们知道了一组变量的联合概率分布，但想要了解其中一个子集的概率分布。这种定义在子集上的概率分布被称为边缘概率分布(marginal
本文转载自机器之心。深度神经网络在监督学习中取得了巨大的成功。此外，深度学习模型在无监督、混合和强化学习方面也非常成功。4.1 深度监督学习监督学习应用在当数据标记、分类器分类或数值预测的情况。LeCun 等人 (2015) 对监督学习方法以及深层结构的形成给出了一个精简的解释。Deng
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
深度学习是机器学习的一个特定分支。要想学好深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本章将探讨贯穿本书其余部分的一些机器学习重要原理。我们建议新手读者或是希望更全面了解的读者参考一些更全面覆盖基础知识的机器学习参考书，例如Murphy (2012) 或者Bishop (20
plt.show() 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
组件学习组件学习不仅使用一个模型的知识，还使用多个模型的知识。人们相信，通过独特的信息组合或输入（包括静态和动态），深度学习可以比单一模式更深入地理解和表现。迁移学习是组件学习的一个非常明显的例子。基于这一思想，对类似问题预先训练的模型权重可用于对特定问题进行微调。为了区分不同类
通过定义一族不同的概率分布，我们可以将线性回归扩展到分类情况中。如果我们有两个类，类 0 和类 1，那么我们只需要指定这两类之一的概率。类 1 的概率决定了类 0 的概率，因为这两个值加起来必须等于 1。 我们用于线性回归的实数正态分布是用均值参数化
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
Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一个变体。他保留了 LSTM 划重点，遗忘不重要信息的特点，在long-term 传播的时候也不会被丢失。
在密度估计问题中，机器学习算法学习函数pmodel : Rn → R，其中pmodel(x) 可以解释成样本采样空间的概率密度函数（如果x 是连续的）或者概率分布律函数（如果x 是离散的）。要做好这样的任务（当我们讨论性能度量P 时，我们会明确定义任务是什么），算法需要学习观测到的数据的
本节我们就来了解下使用深度学习识别滑动验证码的方法。 1. 准备工作 我们这次主要侧重于完成利用深度学习模型来识别验证码缺口的过程，所以不会侧重于讲解深度学习模型的算法，另外由于整个模型实现较为复杂
地泛化。展示了多任务学习中非常普遍的一种形式，其中不同的监督任务（给定 x预测 y(i)）共享相同的输入 x 以及一些中间层表示 h(share)，能学习共同的因素池。该模型通常可以分为两类相关的参数：多任务学习在深度学习框架中可以以多种方式进行，该图说明了任务共享相同输入但涉及
AI开发者作为机器学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。概率分布概述共轭意味着它有共轭分布的关系。在贝叶斯概率论中，如果后验分布 p（θx）与先验概率分布 p（θ）在同一概率分布族中，则先验和
复杂多变。深度学习中的深度主要就是来描述神经网络中层的数量，目前神经网络可以达到成百上千层，整个网络的参数量从万到亿不等，所以深度学习并不是非常深奥的概念，其本质上就是神经网络。神经网络并不是最近几年才有的概念，早在20世纪中期就已经有人提出了神经网络，那么既然深度学习是基于神经
深度前馈网络 (deep feedforward network)，也叫作前馈神经网络 (feedforward neural network) 或者多层感知机 (multilayer perceptron, MLP)，是典型的深度学习模型。前馈网络的目标是近似某个函数
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