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神经网络的结构从普通的全连接神经网络，发展到卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、生成式对抗网络和图神经网络等各种结构， 但BP算法一直是神经网络的一个经典和高效的寻优工具。附神经网络早期一些发展历程1943年，WarrenMcCulloch和WalterPitts于《神经元与行
深度学习是通向人工智能的途径之一。具体来说，它是机器学习的一种，一种能够使计算机系统从经验和数据中得到提高的技术。我们坚信机器学习可以构建出在复杂实际环境下运行的AI系统，并且是唯一切实可行的方法。深度学习是一种特定类型的机器学习，具有强大的能力和灵活性，它将大千
数的性能。Glorot et al. (2011a) 说明，在深度整流网络中的学习比在激活函数具有曲率或两侧饱和的深度网络中的学习更容易。整流线性单元还具有历史意义，因为它们表明神经科学继续对深度学习算法的发展产生影响。Glorot et al. (2011a) 从生物学考虑整流
数的性能。Glorot et al. (2011a) 说明，在深度整流网络中的学习比在激活函数具有曲率或两侧饱和的深度网络中的学习更容易。整流线性单元还具有历史意义，因为它们表明神经科学继续对深度学习算法的发展产生影响。Glorot et al. (2011a) 从生物学考虑整流
Beginners本书不涉及太多深度学习的数学知识，而是使用图表来帮助理解深度学习的基本概念和算法。作者使用简单的例子来显示深度学习算法的工作原理。通过这些例子一步一步组合来逐渐介绍算法更复杂的部分。这本书适合的读者面很广，从计算机初学者，到数据科学专家，到希望使用简单的方式向学生解释深度学习的教师。本
深度强化学习是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社区许多显着成就的基石，它在棋盘、视频游戏、自动驾驶、机器人硬件设计等领域击败了人类冠军。深度强化学习利用深度神经网络的学习能力，可以解决对于经典强化学习（RL）技术来说过于复杂的问题。深度强化学习比机器学习的其他分支要复杂得多
权重比例推断规则在其他设定下也是精确的，包括条件正态输出的回归网络以及那些隐藏层不包含非线性的深度网络。然而，权重比例推断规则对具有非线性的深度模型仅仅是一个近似。虽然这个近似尚未有理论上的分析，但在实践中往往效果很好。Goodfellow et al. (2013b) 实验发现
络受视觉系统的结构启发而产生。第一个卷积神经网络计算模型是在Fukushima(D的神经认知机中提出的，基于神经元之间的局部连接和分层组织图像转换，将有相同参数的神经元应用于前一层神经网络的不同位置，得到一种平移不变神经网络结构形式。后来，Le Cun等人在该思想的基础上，用误差
深度学习框架有哪些？各有什么优势？
降就是一个经典的例子。MLP（深度学习）是一个高度参数化的模型。对于等式y = mx + c，m和c被称为参数，我们从数据和中推导出参数的值。方程的参数可以看作自由度，线性回归具有相对较少的参数，即具有较小的自由度。然而，更复杂的MLP具有更多的参数，也具有更大的自由度。虽然两者
层），如果我们添加更多隐藏层，则可以拓展处更复杂的功能，即我们接下来要介绍的多层感知器（深度学习）。我们回顾一下：1）感知器是生物神经元的简化模型。2）感知器是用于学习二元分类器的算法：将其输入映射到输出值的函数。3）在神经网络的背景下，感知器是使用Heaviside阶跃函数作为
深度神经网络设计中的一个重要方面是代价函数的选择。幸运的是，神经网络的代价函数或多或少是和其他的参数模型例如线性模型的代价函数相同的。 在大多数情况下，我们的参数模型定义了一个分布 p(y | x; θ) 并且我们简单地使用最大似然原理。这意味着我们使
)，一个通用的，有效的框架，用于深度学习动态图表示为时间事件序列。由于内存模块和基于图的运算符的新组合，TGNs能够显著优于以前的方法，同时在计算效率上也更高。此外，我们还展示了之前几个用于学习动态图的模型可以转换为我们框架的具体实例。我们对框架的不同组件进行了详细的消歧研究，并
据集和强大的计算能力，如果没有大量真实的数据集，没有相关的工程专业知识，探索新算法将会变得异常困难。4）超参数的合理取值。深度神经网络以及相关深度学习模型应用需要足够的能力和经验来合理地选择超参数的取值，如学习速率、正则项的强度以及层数和每层的单元个数等，一个超参数的合理值取决于
神经元的计算单元处理数据，这些计算单元被安排成有序的部分，称为层。(神经网络)（neural network）2.灵活的架构机器学习：提供许多超参（调整）来优化从数据中学习的算法深度学习：也使用超参，不过也使用多个用户配置的层（用户指定数量个类型）3.自治（自动调节）的特征定义机
png) 这是一个三维的张量，维度是3x4x2。 TensorFlow里的`Tensor`就是张量。 如果把维度对应到现实世界，那么我们所处的物质世界明显是一个三维世界。再加上不断流淌的时间，可以视为四维的。我能够理解到的最大维数就是四维了。在一些学习中，好像可以简单抽象的推到为五维、六维
组件学习组件学习不仅使用一个模型的知识，还使用多个模型的知识。人们相信，通过独特的信息组合或输入（包括静态和动态），深度学习可以比单一模式更深入地理解和表现。迁移学习是组件学习的一个非常明显的例子。基于这一思想，对类似问题预先训练的模型权重可用于对特定问题进行微调。为了区分不同类型的图像，构建了一
接下来就是讲线性模型了。线性模型相对比较简单，但是他是学习比较复杂的深度学习模型的一个基础，而且线性模型本身也具有广泛的用途。 这里讲了线性模型中的线性回归模型和logistic模型。线性回归模型用于处理`回归问题`。logistic模型用于处理`分类问题`。 线性回归模型可以写作如下的形式： 
