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随着近几年的大力发展，PyTorch逐渐成为主流的深度学习框架。相应的PyTorch技术生态也逐渐丰富和完善。本文重点回顾和盘点PyTorch的技术生态，包含大量的工具库，遍布AI各个领域和方向。Pytorch LightningPytorch Lightning是一款基于Pyt
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
传统的机器学习需要人工提取数据特征，而深度学习通过层次化的表示来完成特征的提取。层次化的表示是指用简单的表示逐步表达较复杂的表示。1. 如何理解简单和复杂的表示？ 2. 这种所谓层次化的表示的理论依据是什么？
工作的见解。正是第二项追求促使格拉斯哥大学的研究人员研究DNN 与人脑的相似程度。根据格拉斯哥大学的说法，目前对 DNN 技术的了解相对有限，没有人完全了解深度神经网络是如何处理信息的。为了进一步加深科学界的了解，在最近发表的“大脑与其 DNN 模型之间的算法等效程度”中，研究人
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
b啦。输出层第L层，输出层的W，b满足：对于输出层的参数，损失函数为：求解W,b的梯度：符号⊙表示Hadamard积，对于两个维度相同的向量A和B，则A⊙B=。先对进行计算：计算出输出层的梯度，然后一层一层递推，第层的未激活输出梯度可以表示为:根据前向传播算法，第层的关系可以知道：而第层的梯度如下
这里补充一点比较重要，但是容易被忽视掉的知识点： java 中的 length属性是针对数组说的,比如说你声明了一个数组,想知道这个数组的长度则用到了 length 这个属性. java 中的 length() 方法是针对字符串说的,如果想看这个字符串的长度则用到 length() 这个方法
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
入了解的同学可以自行google）。神经网络的计算量非常大，事实上在很长时间里由于基础设施技术的限制进展并不大。而GPU的出现让人看到了曙光，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Tens
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
端机器。因此，深度学习要求包括GPU。这是它工作中不可或缺的一部分。它们还进行大量的矩阵乘法运算。特色工程这是一个普遍的过程。在此，领域知识被用于创建特征提取器，以降低数据的复杂性，并使模式更加可见以学习算法的工作。虽然，处理起来非常困难。因此，这是需要非常多的专业知识和时间。解
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： 
