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长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
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
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
一个相当高的代价值。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。
经验 E，任务 T 和性能度量 P 的定义范围非常宽广，我们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。
种架构的所有方法之间的异同。其分析的角度包括训练的数据集、网络结构的设计、它们在重建性能、训练策略和泛化能力上的效果。对于一些关键的方法，作者还使用了公开数据集和私有数据进行总结和比较，采用私有数据的目的是测试各类方法在全新场景下的泛化性能。这篇论文能够为研究深度立体匹配的研究人
历史上非常困难的领域：接近人类水平的图像分类接近人类水平的语音识别接近人类水平的手写文字转录更好的机器翻译更好的文本到语音转换数字助理接近人类水平的自动驾驶更好的广告定向投放更好的网络搜索结果能够回答用自然语言提出的问题在围棋上战胜人类我们仍然在探索深度学习能力的边界。我们已经开
PyTorch将深度学习与3D进行结合的研究框架。3D数据比2D图像更为复杂，在处理诸如Mesh R-CNN和C3DPO之类的项目时，需要用3D数据进行表示，在批处理和速度方面的诸多挑战。 PyTorch3D开发出许多用于3D深度学习的有用的运算符和抽象，并希望与社区共享以推动这
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
深度学习是机器学习的一个子集，它通过接收大量数据并试图从中学习来模拟人脑。在IBM对该术语的定义中，深度学习使系统能够“聚集数据，并以令人难以置信的准确性做出预测。” 然而，尽管深度学习令人难以置信，但IBM尖锐地指出，它无法触及人脑处理和学习信息的能力。深度学习和 DNN（深度
很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN**虽然好，但是也存在一些局限和问题，诸如当BatchSize太小时效果不佳、对RNN等**络无法有效应用BN等。针对BN的问题，最近两年又陆续有基于BN思想的很多改进Normalization模型被提出。BN是深度学习进展中里
更确切的说，他们说明分段线性网络（可以通过整流非线性或 maxout 单元获得）可以表示区域的数量是网络深度的指数级的函数。图 6.5 解释了带有绝对值整流的网络是如何创建函数的镜像图像的，这些函数在某些隐藏单元的顶部计算，作用于隐藏单元的输入。每个隐藏单元指定在哪里折叠输入空
Some sources point out that Frank Rosenblatt developed and explored all of the basic ingredients of the deep learning systems of today
我们今天知道的一些最早的学习算法，是旨在模拟生物学习的计算模型，即大脑怎样学习或为什么能学习的模型。其结果是深度学习以人工神经网络 (artificial neural network, ANN) 之名而淡去。彼时，深度学习模型被认为是受生物大脑（无论人类大脑或其他动物的大脑）所启发
处单位体积内训练样本的数目除以训练样本的总数。如果我们希望对一个样本进行分类，我们可以返回相同网格中训练样本最多的类别。如果我们是做回归分析，我们可以平均该网格中样本对应的的目标值。但是，如果该网格中没有样本，该怎么办呢？因为在高维空间中参数配置数目远大于样本数目，大部分配置没有相关的样本。我
27647116229.png) 观察箭头的方向，代表了处理的流程。通过线性回归模型和生物神经元的类比，可以将线性模型称作一个只包含一个神经元的神经网络。 同样的，logistic模型也可以用来进行类比，下图代表的就是预估y等于1的概率的处理过程： 
