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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
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
这种学习范式试图跨越监督学习和非监督学习之间的界限。由于缺少标签数据和收集标签数据集的高成本，它通常用于业务环境中。从本质上讲，混合学习就是这个问题的答案。我们如何使用监督学习方法来解决或联系非监督学习问题？例如，半监督学习在机器学习领域正变得越来越流行，因为它可以很好地处理
为生成的图像，而且输出样本的类别（多输出学习）。这是基于这样的一个想法，通过判别器学习区分真实和生成的图像， 能够在没有标签的情况下学得具体的结构。通过从少量的标记数据中进行额外的增强，半监督模型可以在最少的监督数据量下获得最佳性能。 GAN也涉及了其他的混合学习的领域——自监督学习，
为生成的图像，而且输出样本的类别（多输出学习）。这是基于这样的一个想法，通过判别器学习区分真实和生成的图像， 能够在没有标签的情况下学得具体的结构。通过从少量的标记数据中进行额外的增强，半监督模型可以在最少的监督数据量下获得最佳性能。 GAN也涉及了其他的混合学习的领域——自监督学习，
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
Learning，DL)属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并非是一个全新的概念，可理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法以及激活函数等方面做出了
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
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
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
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
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
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*
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
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
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
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
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。
2 传统机器学习与深度学习的对比传统机器学习与深度学习在理论与应用上都存在差异，下面将分别从数据依赖、硬件支持、特征工程、问题解决方案、执行时间以及可解释性这六个方面对传统机器学习与深度学习的差别进行比较。数据依赖：深度学习和传统机器学习最重要的区别是前者的性能随着数据量的增加而增强
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