深度学习之任务T的回归和转录

为了解决这个问题，学习算法会输出函数f : Rn→R。除了返回结果的形式不一样外，这类问题和分类问题是很像的。这类任务的一个示例是预测投保人的索赔金额（用于设置保险费），或者预测证券未来的价格。这类预测也用在算法交易中。        转录：这类任务中，机器学习系统观测一些相对非

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。

AI、机器学习、深度学习的关系

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

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

【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

学习AI，传统机器学习里面的知识哪些是需要学的？哪些是不用的？

正在学习AI的过程中，有点迷茫，有师兄师姐告诉我说如果以后要找AI相关的工作，那就应该把机器学习的知识好好学一学，面试要能答得上。但是据我了解，现在大多数AI不是深度学习居多吗？也听过了很多传统机器学习与深度学习之间的差异，比如机器学习里面的决策树啊、随机森林啊，在深度学习里就没

机器学习与深度学习的未来趋势

机器学习和深度学习的未来蕴含着无穷的可能！越来越多的机器人不仅用在制造业，而且在一些其他方面可以改善我们的日常生活方式。医疗行业也可能会发生变化，因为深度学习有助于医生更早地预测或发现癌症，从而挽救生命。在金融领域，机器学习和深度学习可以帮助公司甚至个人节省资金，更聪明地投资，更

深度学习之Bagging学习

回想一下Bagging学习，我们定义 k 个不同的模型，从训练集有替换采样构造k 个不同的数据集，然后在训练集 i 上训练模型 i。Dropout的目标是在指数级数量的神经网络上近似这个过程。具体来说，在训练中使用Dropout时，我们会使用基于小批量的学习算法和较小的步长，如梯度下降

深度学习之学习 XOR

W , c) 计算得到的隐藏单元的向量 h。这些隐藏单元的值随后被用作第二层的输入。第二层就是这个网络的输出层。输出层仍然只是一个线性回归模型，只不过现在它作用于 h 而不是 x。网络现在包含链接在一起的两个函数：h = f(1)(x; W , c)和 y = f(2)(h; w

Ajax的相关知识学习

不到请求的网页； 2.JQuery中实现Ajax 2.1 引入JS时的注意事项 2.1.1 引入的js文件执行是有先后顺序的，当放在头部的时候，如果js中的业务逻辑是控制DOM节点的相关操作，而此时DOM节点还未加载，则js的业务逻辑不会生效；当引入的js文件放在底部的时候，因为

集合的知识补充学习

1.集合的定义 Java集合类存放在java.util包中，是一个用来存放对象的容器，可以存放不同数据类型，并且集合中存放的都是对象的引用，而非对象本身，所以我们称集合中的对象就是集合中对象的引用，而对象本身还是放在堆内存中。 2.常用的集合类的组成 顶级接口Collection

Knowledge Distillation 知识蒸馏学习总结

  知识蒸馏的意义 知识蒸馏开创了模型压缩中的一个新方向，是蒸馏领域的开山之作 蒸馏思想在NLP,CV等领域均有成功应用，证明了该方法的有效性和普适性，能够将大模型的知识迁移到小模型中，使得小模型拥有大模型的能力 作为轻量化方向的一个重要分支，推动了轻量化网络的理论研究和应用落地

深度学习: 反向传播和其他的微分算法

y)，其中 x 是一组变量，我们需要它们的导数，而 y 是函数的另外一组输入变量，但我们并不需要它们的导数。在学习算法中，我们最常需要的梯度是代价函数关于参数的梯度，即 ∇θJ(θ)。许多机器学习任务需要计算其他导数，来作为学习过程的一部分，或者用来分析学得的模型。反向传播算法也适用于这些

深度学习的现实应用

种语言的即时翻译，速度之快宛如魔法。谷歌翻译的背后，就是机器学习。此时，你可能会想，谷歌翻译已经经历了很长的时间，那么现在有些什么新意呢？实际上，在过去的两年时间里，谷歌已经完全将深度学习嵌入进了谷歌翻译中。事实上，这些对语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习

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，

每天学习代码知识两小时

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浅谈深度学习

动从数据中学习模式，并根据这些模式进行预测和分类。由于其高效性和准确性，深度学习技术正在成为越来越多领域的主流技术。然而，深度学习技术也存在一些挑战和问题。例如，深度学习模型的训练需要大量的数据和计算资源，而且通常需要大量的时间和人力来完成。此外，深度学习模型的精度和稳定性也需要

深度学习概念

Intelligence）。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语言和图像识别方面取得的效果，远远超过先前

浅谈深度学习

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”