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一.广度优先算法 为爬虫实战项目做好准备应用广泛,综合性强面试常见 探索顺序: 上左下右 节点三种状态: 已经发现,但没有探索过 已经发现,并探索完成没有发现 结束条件:(1)走到终点 (2)走到队列为空 maze
深入了解底层的算法机制和开发新的算法。从较低的层级来看，深度学习背后的一切都是以数学为基础的。因此，理解基础的线性代数对于探索深度学习和上手与深度学习相关的编程来说是必要的。深度学习中的核心数据结构由标量、向量、矩阵和张量组成。从编程的角度来说，我们只需运用这些知识就能解决所有基
矩阵和向量相乘矩阵乘法是矩阵运算中最重要的操作之一。两个矩阵A和B的矩阵相乘是第三个矩阵C。为了使乘法可被定义，矩阵A的列数必须和矩阵B的行数相等。如果矩阵A的形状是m x n，矩阵B的形状是n x p，那么矩阵C的形状是m x p。我们可以通过将两个或多个矩阵并列放置以书写矩阵乘法，列如
3 Flink的流处理特性 支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理 支持带有事件时间的窗口操作 支持有状态计算的Exactly-one语义 支持高度灵活的窗口操作，支持基于time、count、session、以及data-driven的窗口操作 支持具有背压功能的持续流模型 支持基于轻量级分布式快照实现的容错
中大部分区域都是无效的输入，感兴趣的输入只分布在包含少量点的子集构成的一组流形中，而学习函数中感兴趣输出的变动只位于流形中的方向，或者感兴趣的变动只发生在我们从一个流形移动到另一个流形的时候。流形学习是在连续数值数据和无监督学习的设定下被引入的，尽管这个概率集中的想法也能够泛化到离
多层神经网络通常存在像悬崖一样的斜率较大区域，如图8.3所示。这是由于几个较大的权重相乘导致的。遇到斜率极大的悬崖结构时，梯度更新会很大程度地改变参数值，通常会完全跳过这类悬崖结构。不管我们是从上还是从下接近悬崖，情况都很糟糕，但幸运的是我们可以用使用介绍的启发式梯度截断（gradient
(underflow)。当接近零的数被四舍五入为零时发生下溢。许多函数在其参数为零而不是一个很小的正数时才会表现出质的不同。例如，我们通常要避免被零除（一些软件环境将在这种情况下抛出异常，有些会返回一个非数字 (not-a-number) 的占位符）或避免取零的对数（这通常被视为 −∞，进一步的算术运算
最近在网上看到说神经网络就是深度学习，然后自己又在打算去学习这方面的知识。本来想着去买一本神经网络的书，和一本深度学习的书看看。看到这个后我就在想如果真是这样就只用买一本深度学习了。但是又不太确定。网上的说法不一，所以来问问各位大佬的意见
目标随机变量的常见情况。深度网络的较低层（无论是监督前馈的，还是包括向下箭头的生成组件）可以跨这样的任务共享，而任务特定的参数（分别与从 h(1) 和 h(2) 进入和发出的权重）可以在共享表示 h(shared) 之上学习。这里的基本假设是存在解释输入 x 变化的共同因素池，而
也造就了深度学习的蓬勃发展，“深度学习”才一下子火热起来。击败李世石的Alpha go即是深度学习的一个很好的示例。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型
这样是不好的，因为就像学习训练时将考试题都让你做过一遍，再让你考试就不公平了，类似于作弊了。 应该是考你运用学到的知识，来做没做过的题。 那比较好的做法呢，是有一些数据，把这些数据分一分， 大部分做训练、一小部分做验证、再分一小部分做测试。 下面是模型应用，也就是预测的代码 ```python
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”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网
人工智能、机器学习和深度学习这三者的关系开始。我看过的不少书都喜欢把三者关系画成三个套在一起的大圆圈，最外面的圈是人工智能，里面一点的圈是机器学习，最里面的圈是深度学习。这个图传得很广，三者的关系也确实可以简单理解成人工智能>机器学习>深度学习。
1.4 优化深度学习的方法目前，深度学习在多种目标分类和识别任务中取得优于传统算法的结果，并产生大量优秀的模型，使用迁移学习方法将优秀的模型应用在其他任务中，可以达到在减少深度学习训练时间的前提下，提升分类任务性能，同时降低对训练集规模的依赖，关于迁移学习及其实例分析将在第6章进
中大部分区域都是无效的输入，感兴趣的输入只分布在包含少量点的子集构成的一组流形中，而学习函数中感兴趣输出的变动只位于流形中的方向，或者感兴趣的变动只发生在我们从一个流形移动到另一个流形的时候。流形学习是在连续数值数据和无监督学习的设定下被引入的，尽管这个概率集中的想法也能够泛化到离
中大部分区域都是无效的输入，感兴趣的输入只分布在包含少量点的子集构成的一组流形中，而学习函数中感兴趣输出的变动只位于流形中的方向，或者感兴趣的变动只发生在我们从一个流形移动到另一个流形的时候。流形学习是在连续数值数据和无监督学习的设定下被引入的，尽管这个概率集中的想法也能够泛化到离散
Dropout，但保留了隐藏的单元而不是丢弃。7.4 深度残差学习He 等人 (2015) 提出了深度残差学习框架，该框架被称为低训练误差的 ResNet。7.5 批归一化Ioffe 和 Szegedy(2015) 提出了批归一化，通过减少内部协变量移位来加速深度神经网络训练的方法。Ioffe(2017)
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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。
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