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本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍机器学习基本概念简介、深度学习基本概念简介。
深度神经网络给人以一种神秘的力量，它为什么能有效地完成那么多出色的任务？如何解释网络中的特征含义是解密深度神经网络的一个有效方法。下面这篇论文《Shapley Explanation Networks》基于Shapley Values来进行网络特性的解释，其阐述如下：Shaple
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
语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案，来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行，它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。谷歌翻译利用的是大型递归神经网络的堆叠网络。四、自动驾驶汽车谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车
机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training
机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training
TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。Tensorflow拥有多层级结构，可部
在深度学习时代，谷歌、Facebook、百度等科技巨头开源了多款框架来帮助开发者更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。而这些大公司也花费了很大的精力来维护 TensorFlow、PyTorch 这样庞大的深度学习框架。除了这类主流框架之外，开发者们也会开源一些小而精的框架或者库。比如今年
深度学习区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： (1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；(2)明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，
有监督机器学习的核心哲学： 使用“数据驱动”方法让计算机可以学习输入/输出之间的正确映射。它需要一系列“标记”记录，其中包含训练集中的输入和期望的输出，以便将输入到输出的映射学习为一种准确的行为表现。 可以用下面这个图来表示： 无监督机器学习的核心哲学： 让计算机学习输入的内部
然而在LeNet提出后的十几年里，由于神经网络的可解释性较差和计算资源的限制等原因，神经网络一直处于发展的低谷阶段。 转折点 2012年 也是现代意义的深度学习的元年 Alex Krizhevsky提出的神经网络结构，所以叫AlexNet 爆点在于在当年的ILSVRC挑战赛中获得冠军（错误率16
在大部分的学习框架中实际上都有属于自己的方法来创建张量，这是因为深度学习一般用来处理大量的数据，而仅仅用电脑的CPU硬件已经不能满足我们深度学习的算力了，为此，我们需要使用GPU来加速我们的算法，而Numpy是不支持GPU加速的，而深度学习框架的张量可以。 换而言之，在深度学习框架
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
深度学习是目前人工智能最受关注的领域，但黑盒学习法使得深度学习面临一个重要的问题：AI能给出正确的选择，但是人类却并不知道它根据什么给出这个答案。本期将分享深度学习的起源、应用和待解决的问题；可解释AI的研究方向和进展。
因为算力跟上了，这样可以在可接受的时间里可以完成任务。 还有一个是vggnet，他的问题是参数太大。 深度学习的问题：1面向任务单一，依赖于大规模有标签数据，几乎是个黑箱模型。 现在人工智能基本由深度学习代表了，但人工智能还有更多。。。 然后就开始讲深度学习的开发框架。先整了了
这种情况下，信息论告诉我们如何设计最优编码，以及计算从一个特定的概率分布上采样得到、使用多种不同的编码机制的消息的期望长度。在机器学习中，我们也可以把信息论应用在连续型变量上，而信息论中一些消息长度的解释不怎么使用。信息论是电子工程和计算机科学的许多领域的基础。在本书中，我们主要
机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练数据上表现好，并且能在新输入上泛化好的算法。在机器学习中，许多策略显式地被设计为减少测试误差（可能会以增大训练误差为代价）。这些策略被统称为正则化。我们将在后文看到，深度学习工作者可以使用许多不同形式的正则化策略。事实上，开发更有效的正则化
深度学习服务是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务、DLS视频教程，可帮助您快速了解DLS。
根据学习过程中的不同经验，机器学习算法可以大致分类为无监督(unsuper-vised) 和监督(supervised)。 大部分学习算法可以理解成在整个数据集(dataset) 上获取经验。数据集是指很多样本组成的集合，如第5.1.1节的定义。有时我们也将样本称为数据点(data
深度学习是机器学习算法的子类，其特殊性是有更高的复杂度。因此，深度学习属于机器学习，但它们绝对不是相反的概念。我们将浅层学习称为不是深层的那些机器学习技术。让我们开始将它们放到我们的世界中：这种高度复杂性基于什么？在实践中，深度学习由神经网络中的多个隐藏层组成。我们在《从神经元到
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