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名词解释1. 端到端: 端到端是网络连接网络要通信，必须建立连接，不管有多远，中间有多少机器，都必须在两头（源和目的）间建立连接，一旦连接建立起来，就说已经是端到端连接了，即端到端是逻辑链路，这条路可能经过了很复杂的物理路线，但两端主机不管，只认为是有两端的连接，而且一旦通信完成
资深的深度学习开发者都体会过手动求解的过程，不仅求导过程复杂，结果还很容易出错。所以现有深度学习框架，都有自动微分的特性，帮助开发者利用自动微分技术实现自动求导，解决这个复杂、关键的过程。
所以深度学习的良好效果在很大程度上归功于第一步的特征学习的过程。
在深度学习中，我们通常要学习生成数据集的整个概率分布，显式地，比如密度估计，或是隐式地，比如合成或去噪。还有一些其他类型的无监督学习任务，例如聚类，将数据集分成相似样本的集合。
得益于MXNet的静态图设计和对计算过程的优化，你会发现MXNet的训练速度相较于大部分深度学习框架要快，而且显存占用非常少！这使得你能够在单卡或单机多卡上使用更大的batch size训练相同的模型，这对于复杂模型的训练非常有利，有时候甚至还会影响训练结果。
深度神经网络：深度学习的模型有很多，目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括卷积神经网络 (CNN)、深度置信网络 (DBN)、受限玻尔兹曼机 (RBM)、递归神经网络 (RNN & LSTM & GRU)、递归张量神经网络 (RNTN)、自动编码器 (AutoEncoder)、生成对抗网络
什么是神经网络 我们常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程。有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢？在这个文章中，我会说一些直观的基础知识。让我们从一个房价预测的例子开始说起。 假设你有一个数据集，它包含了六栋房子的信息。
有趣的是，二十一世纪初，连接主义学习又卷上重来，掀起了以 “深度学习”为名的热潮．所谓深度学习，狭义地说就是 “很多层 ＂ 的神经网络．在若干测试和竞赛上，尤其是涉及语音、 图像等复杂对象的应用中，深度学习技术取得了优越性能以往机器学习技术在应用中要取得好性能，对使用者的要求较高；
欠拟合、过拟合的总结如下:接下来是TensorFlow框架部分，之前有个帖子 基于TensorFlow 2建立深度学习的模型 - 快速入门 cid:link_0然后会使用它来建立线性回归模型和神经网络分类模型敬请期待
为了使前馈网络的想法更加具体，我们首先从前馈网络充分发挥作用的一个简单例子说起：学习 XOR 函数。 XOR 函数（“异或” 逻辑）是两个二进制值 x1 和 x2 的运算。当这些二进制值中恰好有一个为 1 时，XOR 函数返回值为 1。其余情况下返回值为
回想一下Bagging学习，我们定义 k 个不同的模型，从训练集有替换采样构造k 个不同的数据集，然后在训练集 i 上训练模型 i。Dropout的目标是在指数级数量的神经网络上近似这个过程。具体来说，在训练中使用Dropout时，我们会使用基于小批量的学习算法和较小的步长，如梯度下降等
深度学习的核心是构建多层的神经网络，而卷积神经网络（CNN）的发展，尤其是AlexNet在2012年的突破，让我对深度学习的强大能力有了更深的认识。在学习过程中，我也了解到了不同的深度学习开发框架，包括Theano、Caffe、Torch、PyTorch以及Keras等。
深度学习对语音识别产生了巨大影响。语音识别在 20 世纪 90 年代得到提高后，直到约 2000 年都停滞不前。
深度学习的出现就这个问题提出了一种解决方案。
本课程主要讲述深度学习相关的基本知识，其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。
深度学习中常用的backbone有resnet系列（resnet的各种变体）、NAS网络系列（RegNet）、Mobilenet系列、Darknet系列、HRNet系列、Transformer系列和ConvNeXt。
深度学习的进步也严重依赖于软件基础架构的进展。
方法一：找到CUDA跟英伟达驱动的匹配列表：如果不能解决问题见方法二（精准查找）：1594371552197070654.png方法二：直接查询相关显卡支持的CUDA具体版本：1594371578310078832.png相关链接：https://www.nvidia.com/Download
到目前为止，面向自然语言处理任务的深度学习架构仍在不断进化，与强化学习、无监督学习等的结合应该会带来效果更优的模型。1.3.4 其他领域深度学习在其他领域（如生物学、医疗和金融等）也有很多应用。在生物学研究中，深度学习算法可以发现人类无法捕捉到的特征。
1.2 深度学习工具简介 本节主要是比较TensorFlow、Caffe、Theano、Torch7、MXNet这几个主流的深度学习框架。本节对每个框架只做一个简单的说明，不做详细介绍，有兴趣的读者，请自行参阅各个框架的官方文档。1.
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