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```python #定义sigmoid函数 def sigmoid(input): return 1.0/(1+np.exp(-input)) #通过随机梯度下降法估计参数 def logit_model(x,y,w,b,lr=0.1): for iter in range(60
正则化项当然可以通过适当的超参数缩放，并且对于大多数神经网络，我们需要对许多输出求和 (此处为描述简单，f(x) 为唯一输出)。与切面距离算法一样，我们根据切向量推导先验，通常从变换（如平移、旋转和缩放图像）的效果获得形式知识。正切传播不仅用于监督学习(Simard et al.,
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。
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。
图像识别图像识别是深度学习最成功的应用之一。深度学习在计算机视觉领域的突破发生在2012年，Hinton教授的研究小组利用卷积神经网络架构（AlexNet）大幅降低了ImageNet ILSVRC挑战中图像分类任务的错误率并取得了冠军。
该模型通常可以分为两类相关的参数：多任务学习在深度学习框架中可以以多种方式进行，该图说明了任务共享相同输入但涉及不同目标随机变量的常见情况。
L1、L2范式 假设需要求解的目标函数为： E(x) = f(x)
1第1章深度学习简介1.1 深度学习的历史讲解深度学习，不得不提到人工神经网络，本书就先从神经网络的历史讲起，我们首先来看一下第一代的神经网络。1.
剪枝的过程 在BN层网络中加入稀疏因子，训练使得BN层稀疏化，对稀疏训练的后的模型中所有BN层权重进行统计排序，获取指定保留BN层数量即取得排序后权重阈值thres。遍历模型中的BN层权重，制作各层mask（权重>thres值为1，权重<thres值为0）。
1.1.2 传统机器学习与深度学习的对比传统机器学习与深度学习在理论与应用上都存在差异，下面将分别从数据依赖、硬件支持、特征工程、问题解决方案、执行时间以及可解释性这六个方面对传统机器学习与深度学习的差别进行比较。
流形 (manifold) 指连接在一起的区域。数学上，它是指一组点，且每个点都有其邻域。给定一个任意的点，其流形局部看起来像是欧几里得空间。日常生活中，我们将地球视为二维平面，但实际上它是三维空间中的球状流形。 每个点周围邻域的定义暗示着存在变换能够从一个位置移动到其邻域位置
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。
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；
三、思路分析 创建原始一个二维数组 将二维数组转稀疏数组 将稀疏数组存到文件中 从文件中读取数据到稀疏数组 稀疏数组恢复为原始的二维数组 四、代码实现 创建原始一个二维数组 private static int[][] createTwoArr(int row,
深度前馈网络 (deep feedforward network)，也叫作前馈神经网络 (feedforward neural network) 或者多层感知机 (multilayer perceptron, MLP)，是典型的深度学习模型。
Drop Connect和Dropout相似的地方在于涉及的模型里均引入了稀疏性，但不同之处在于Drop Connect引入的是权重的稀疏而不是层的输出向量的稀疏。
Drop Connect和Dropout相似的地方在于涉及的模型里均引入了稀疏性，但不同之处在于Drop Connect引入的是权重的稀疏而不是层的输出向量的稀疏。
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.
摘要：我个人开发的深度学习脚手架 ModelZoo 发布了！
numpy as np#从hyper_parameters导入所有的包，主要包括各种超参的声明from hyper_parameters import *#定义BM_EPSILON为0.001BN_EPSILON = 0.001#激活总结函数，参数x为一个张量，加入直方图总结和张量稀疏标量总结
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