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何得到输出的流程图中的最长路径的长度记为模型的深度。另一方面，在深度概率模型中，也把描述概念之间如何相互关联的图的深度而非计算图的深度记为一种模型的深度。值得注意的是，后者用来计算表示的计算图可能比概念图要深得多。鉴于这两种观点的共存，一般在一个模型有多深才算作“深度”模型上并没
通过在帧的开头添加一个2字节的SCP代码组来指示帧的开始（SOF）。 帧的结尾（EOF）通过在帧的末尾添加2字节的通道结束协议（ECP）代码组来表示。 只要没有数据，就会插入空闲代码组。 代码组是8B / 10B编码的字节对，所有数据都作为代码组发送，因此具有奇数字节的用户帧在帧
和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。 方向一：深度学习的基本原理和算法 深度学习是一种机器学习方法，其核心思想是构建多层神经网络模型，通过大量数据的训练来学习数据的特征表示。深度学习通过反向传播算法来训练神经网络
点采取的步骤。我们可以看到，一个病态条件的二次目标函数看起来像一个长而窄的山谷或具有陡峭边的峡谷。动量正确地纵向穿过峡谷，而普通的梯度步骤则会浪费时间在峡谷的窄轴上来回移动。比较图 4.6 ，它也显示了没有动量的梯度下降的行为。
PCA这种将数据变换为元素之间彼此不相关表示的能力是PCA的一个重要性质。它是消除数据中未知变动因素的简单表示实例。在PCA中，这个消除是通过寻找输入空间的一个旋转（由 W 确定），使得方差的主坐标和 z 相关的新表示空间的基对齐。虽然相关性是数据元素间依赖关系的一个重要范畴，但我们对于能够消
No dashboards are active for the current data set. 特地重新训练了，记下来日志目录，都是创建TensorBoard还是错误，不知道怎么回事，求解
系列内容深度学习CNN 文章目录 ADAS摄像头成像需具备的两大特点单目镜头的测距原理双目镜头的测距原理 ADAS摄像头成像需具备的两大特点 是要看得足够远 看的越远就能有更加充裕的时间做出判断和反应，从而 避免或者降低事故发生造成的损失。 是要求高动态
语言与系统支持TensorFlow支持多种客户端语言下的安装和运行。截至版本1.12.0，绑定完成并支持版本兼容运行的语言为C和Python，其它（试验性）绑定完成的语言为JavaScript、C++、Java、Go和Swift，依然处于开发阶段的包括C#、Haskell、Julia、Ruby、Rust和Scala
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。
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
的区别：欠拟合在训练集和测试集上的性能都较差，而过拟合往往能较好地学习训练集数据的性质，而在测试集上的性能较差。在神经网络训练的过程中，欠拟合主要表现为输出结果的高偏差，而过拟合主要表现为输出结果的高方差。机器学习的目标：是使学得的模型能够很好的适用于新的样本，而不是仅仅在训练样
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 P 衡量的性能有所提升。” 经验
学习率可通过试验和误差来选取，通常最好的选择方法是监测目标函数值随时间变化的学习曲线。与其说是科学，这更像是一门艺术，我们应该谨慎地参考关于这个问题的大部分指导。使用线性策略时，需要选择的参数为 ϵ0，ϵτ，τ。通常 τ 被设为需要反复遍历训练集几百次的迭代次数。通常 ϵτ 应设为大约 ϵ0 的 1%。主要问题是如何设置
数据量 机器学习需要的执行时间远少于深度学习，深度学习参数往往很庞大，需要通过大量数据的多次优化来训练参数。 第一、它们需要大量的训练数据集 第二、是训练深度神经网络需要大量的算力 可能要花费数天、甚至数周的时间，才能使用数百万张图像的数据集训练出一个深度网络。所以以后 需要强大对的GPU服务器来进行计算
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
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
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。
提出了一个新的无监督室内场景下的深度估计网络P2Net，其创新点在于提出了两种新式无监督损失函数，论文发表在ECCV2020上。传统的无监督损失函数是以像素点为单位的图像重构损失，以及边缘敏感的梯度平滑损失。作者发现只在每个像素点处计算图像重构损失得到的特征表示并不够鲁棒，由此提
当面对更多的特征而样本不足时，线性模型往往会过拟合。相反，当给出更多的样本而不是特征，通常线性模型不会过拟合。不幸的是，线性模型泛化的可靠性是由代价的。简单地说，线性模型没有考虑到特征之间的交互作用。对于每个特征，线性模型都必须指定正的或负的权重。 泛化小和灵活性之间的这种基本权
Some sources point out that Frank Rosenblatt developed and explored all of the basic ingredients of the deep learning systems of today
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