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深度学习需要大量的数据集，但是现实是只有零星的数据，大家有什么收集数据的经验和经历，还有什么收集数据的好办法
深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。
深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。
视觉Transformer和MLP-Mixer的实现中也使用了基于JAX的深度学习库Flax。最近，谷歌发布了一个基于JAX的计算机视觉库SCENIC，它利用视觉Transformer以统一的方式解决图像、视频和音频任务。
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。
基于深度学习的AI分析是指使用深度神经网络等深度学习模型来进行数据分析和处理的技术。深度学习模型可以通过自动学习输入数据的特征和规律，从而实现对数据的高级分析和预测。以下是一些基于深度学习的AI分析技术： 图像分类：图像分类是指将输入图像分为不同的类别。
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，但我们对于能够消除特征依赖更复杂形式的表示学习也很有兴趣
深度学习挑战 虽然深度学习具有令人印象深刻的能力，但是一些障碍正在阻碍其广泛采用。它们包括以下内容： •技能短缺：当O'Reilly公司的调查询问是什么阻碍人们采用深度学习时，受访者的第一个反应就是缺乏熟练的员工。
另一种深度学习算法——批标准化，在训练时向隐藏单元引入加性和乘性噪声重新参数化模型。批标准化的主要目的是改善优化，但噪声具有正则化的效果，有时没必要再使用Dropout。
另一种解释是，Hinton 坚信深度学习的成功。2012 年，深度学习再度重现，然而在这之前的十年里，深度学习给人的印象一直是为达目的不择手段。到 2015 年，Hinton 反对符号的态度已经非常明朗了。
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
虽然modelarts能够帮助我们在线上完成深度学习的模型，但是训练好的深度学习模型是怎么部署的
深度学习则是通过大量的样本数据学习——总体规则的方法，可见深度学习是统计学对实践技术的延伸。另外，实际的应用领域中经常需要处理的数据都具有随机性和不确定性，对这些数据最好的描述方式就是通过概率来进行描述。
因为深度学习模型具有较好的非线性函数表示能力，根据神经网络的通用近似理论（universal approximation theory）可知，对于任意的非线性函数一定可以找到一个深度学习网络来对其进行表示，但是“可表示”并不代表“可学习”，因此需要进一步了解深度学习的样本复杂度，即需要多少训练样本才能得到一个足够好的深度学习模型
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
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
什么？还有L0.5正则！
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
正确率曲线图梯度稀疏度变化曲线图由图可知，深度梯度压缩的梯度稀疏度在前5个epoch时是由75%逐渐上升到99.9%，所以在前5个epoch时，分布式加速比并一定比普通的分布式训练高，但是从第5个epoch之后，加速比则有显著提升，同时模型精度也没有下降。
欢迎来到深度学习的新世界本篇文章开始写一个关于深度学习的系列笔记，主要围绕《深度学习》这本书展开1.《深度学习》这本书为什么值得读？原因之一：作者是科技大咖，跨界牛人是深度学习发展的亲历者。名字叫做Terrence J.
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