运用关系知识蒸馏提升对比学习

知识蒸馏(ReKD)。我们引入一个异构教师来明确地挖掘语义信息，并将一种新的关系知识传递给学生(轻量级模型)。理论分析支持了我们对实例对比的主要关注，并验证了我们的关系对比学习的有效性。大量的实验结果也表明，我们的方法在多个轻量级模型上取得了显著的改进。特别是在AlexNet上的线性评价，将当前的技术水平从44

深度学习之基于梯度的学习

我们到目前为止看到的线性模型和神经网络的最大区别，在于神经网络的非线性导致大多数我们感兴趣的损失函数都成为了非凸的。这意味着神经网络的训练通常使用的迭代的、基于梯度的优化，仅仅使得代价函数达到一个非常小的值；而不是像用于训练线性回归模型的线性方程求解器，或者用于训练逻辑回归或SVM的凸优化算

深度学习之机器学习的挑战

        机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training

深度学习之机器学习的挑战

        机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training

图的二种遍历-广度优先遍历和深度优先遍历

图的深度优先遍历 1.树的深度优先遍历 树的深度优先遍历有点类似于先根遍历 首先遍历 1 2 5 6 3  4 7 8 ，它的遍历更趋向于先深层的遍历树。 ​ 编辑 2.图的深度优先遍历 首先我们可以先看一下2，和2相邻的是1号结点和6号结点。和2相邻的

如何将先验知识嵌入机器学习？

构化的概述，基于如何将额外的先验知识集成到机器学习管道的大量研究论文的综述。作为这类方法的总称，我们今后将使用知信机器学习。我们的贡献有三个方面: 我们提出了一个关于知信机器学习的抽象概念，阐明了其构建模块以及与传统机器学习的关系。它指出，知信学习使用由数据和先验知识组成的混合信

深度学习之学习算法

        机器学习算法是一种可以从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 “学习”是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义：“对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量

深度学习之学习率

个相当高的代价值。通常，就总训练时间和最终代价值而言，最优初始学习率的效果会好于大约迭代 100 次左右后最佳的效果。因此，通常最好是检测最早的几轮迭代，选择一个比在效果上表现最佳的学习率更大的学习率，但又不能太大导致严重的震荡。

机器学习之深度学习

有趣的是，二十一世纪初，连接主义学习又卷上重来，掀起了以 “深度学习”为名的热潮．所谓深度学习，狭义地说就是 “很多层 ＂ 的神经网络．在若干测试和竞赛上，尤其是涉及语音、 图像等复杂对象的应用中，深度学习技术取得了优越性能以往机器学习技术在应用中要取得好性能，对使用者的要求较高

什么是知识学习的复利效应

实际问题时的分析能力。这种技能的迁移和应用使得你在不同领域的学习中更具优势。 持续学习和反馈的复利效应： 1. 持续学习的积累效应： 学习是一个不断积累的过程。随着时间的推移，你学到的知识和技能会积累，产生更多的机会。通过持续学习，你能够不断构建更广泛、更深入的知识体系。 2

深度学习的学习路线

实战项目 深度学习是一门实践性很强的学科，需要通过实战项目来加深对理论知识的理解和应用。可以选择一些开源的深度学习项目进行学习和实践，如ImageNet、CIFAR-10等。 2.比赛竞赛 参加深度学习相关的比赛竞赛，可以锻炼自己的深度学习能力和实战经验，也可以与其他深度学习爱好者交

【话题交流】存储知识学习书屋讨论

随着IT技术的不断发展，知识的不断更新迭代，大家讨论讨论有没有推荐的有关IT知识方面的书籍或者资料的，欢迎大家一起来讨论案例

深入浅出广度和深度优先搜索算法

算法是基于特定数据结构之上的，深度优先搜索算法和广度优先搜索算法都是基于“图”这种数据结构的。 树是图的一种特例（连通无环的图就是树）。 图上的搜索算法，最直接的理解就是，在图中找出从一个顶点出发，到另一个顶点的路径。具体方法有很多，两种最简单、最“暴力”的深度优先、广度优先搜索，还有 A*、IDA*

深度学习之学习算法

衡量的性能有所提升。” 经验 E，任务 T 和性能度量 P 的定义范围非常宽广，在本书中我们并不会去试图解释这些定义的具体意义。相反，我们会在接下来的章节中提供直观的解释和示例来介绍不同的任务、性能度量和经验，这些将被用来构建机器学习算法。

一分钟带你认识深度学习中的知识蒸馏

一、知识蒸馏入门1.1 概念介绍知识蒸馏（knowledge distillation）是模型压缩的一种常用的方法，不同于模型压缩中的剪枝和量化，知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型，利用性能更好的大模型的监督信息，来训练这个小模型，以期达到更好的性能和精度。最早是由Hinton

AI、机器学习、深度学习的关系

深度学习因果和相关关系

深度学习系统，学习的是输入和输出之间复杂的相关性，但是学习不到其间的因果关系。虽然有人工神经网络通过构建和加强联系，深度学习从数学上近似了人类神经元和突触的学习方式。训练数据被馈送到神经网络，神经网络会逐渐进行调整，直到以正确的方式做出响应为止。只要能够看到很多训练图像并具有足够

分享深度学习未来发展的学习范式-——简化学习

限速。负责任的简化学习的不仅使模型足够轻量级以供使用，而且确保它能够适应数据集中没有出现过的角落情况。在深度学习的研究中，简化学习可能是最不受关注的，因为“我们通过一个可行的架构尺寸实现了良好的性能” 并不像 “我们通过由数千千万万个参数组成的体系结构实现了最先进的性能”一样吸引