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機(jī)器學(xué)習(xí)可以讓我們解決一些人為設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)固定程序很難解決的問題。從科學(xué)和哲學(xué)的角度來看，機(jī)器學(xué)習(xí)受到關(guān)注是因?yàn)樘岣呶覀儗C(jī)器學(xué)習(xí)的認(rèn)識需要提高我們對智能背后原理的理解。 如果考慮 “任務(wù)”比較正式的定義，那么學(xué)習(xí)的過程并不是任務(wù)。 在相對正式的
些參數(shù)相等。由于我們將各種模型或模型組件解釋為共享唯一的一組參數(shù)，這種正則化方法通常被稱為參數(shù)共享（parameter sharing）。和正則化參數(shù)使其接近（通過范數(shù)懲罰）相比，參數(shù)共享的一個顯著優(yōu)點(diǎn)是，只有參數(shù)（唯一一個集合）的子集需要被存儲在內(nèi)存中。對于某些特定模型，如卷積
的樣本和同一流形上的樣本具有相同的類別。由于分類器應(yīng)該對局部因素（對應(yīng)于流形上的移動）的變化保持不變，一種合理的度量是將點(diǎn) x1 和 x2 各自所在流形 M1 和 M2 的距離作為點(diǎn) x1 和 x2 之間的最近鄰距離。然而這可能在計(jì)算上是困難的（它需要解決一個尋找 M1 和 M2
機(jī)器學(xué)習(xí)算法和一般優(yōu)化算法不同的一點(diǎn)是，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的目標(biāo)函數(shù)通?？梢苑纸鉃橛?xùn)練樣本上的求和。機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法在計(jì)算參數(shù)的每一次更新時(shí)通常僅使用整個代價(jià)函數(shù)中一部分項(xiàng)來估計(jì)代價(jià)函數(shù)的期望值。另一個促使我們從小數(shù)目樣本中獲得梯度的統(tǒng)計(jì)估計(jì)的動機(jī)是訓(xùn)練集的冗余。在最壞的情況下，訓(xùn)練集中所有的
些參數(shù)相等。由于我們將各種模型或模型組件解釋為共享唯一的一組參數(shù)，這種正則化方法通常被稱為參數(shù)共享（parameter sharing）。和正則化參數(shù)使其接近（通過范數(shù)懲罰）相比，參數(shù)共享的一個顯著優(yōu)點(diǎn)是，只有參數(shù)（唯一一個集合）的子集需要被存儲在內(nèi)存中。對于某些特定模型，如卷積
maxout 層可以學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)和傳統(tǒng)層相同的輸入 x 的函數(shù)，這些傳統(tǒng)層可以使用整流線性激活函數(shù)、絕對值整流、滲漏整流線性單元 或參數(shù)化整流線性單元，或者可以學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)與這些都不同的函數(shù)。maxout 層的參數(shù)化當(dāng)然也將與這些層不同，所以即使是 maxout 學(xué)習(xí)去實(shí)現(xiàn)和其他種類的層相同的
過擬合，欠擬合過擬合（overfitting）：學(xué)習(xí)能力過強(qiáng)，以至于把訓(xùn)練樣本所包含的不太一般的特性都學(xué)到了。欠擬合（underfitting）：學(xué)習(xí)能太差，訓(xùn)練樣本的一般性質(zhì)尚未學(xué)好。下面是直觀解釋：
hypothesis) 的觀察是現(xiàn)實(shí)生活中的圖像，文本，聲音的概率分布都是高度集中的。均勻的噪擾從來沒有和這類領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)化輸入相似過。顯示均勻采樣的點(diǎn)看上去像是沒有信號時(shí)模擬電視上的靜態(tài)模式。同樣，如果我們均勻地隨機(jī)抽取字母來生成文件，能有多大的概率得到一個有意義的英語文檔？幾乎是
們自然要懷疑這些模型在這些任務(wù)上是否獲得了真正的人類層次的理解。為了探索網(wǎng)絡(luò)對底層任務(wù)的理解層次，我們可以探索這個模型錯誤分類的例子。 Szegedy et al. (2014b) 發(fā)現(xiàn)，在精度達(dá)到人類水平的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上通過優(yōu)化過程故意構(gòu)造數(shù)據(jù)點(diǎn)，其上的誤差率接近100%，模型在這個輸入點(diǎn)
常見的語義分割算法屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)，因此標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集必不可少。公開的語義分割數(shù)據(jù)集有很多，目前學(xué)術(shù)界主要有三個benchmark（數(shù)據(jù)集）用于模型訓(xùn)練和測試。第一個常用的數(shù)據(jù)集是Pascal VOC系列。這個系列中目前較流行的是VOC2012，Pascal Context等類似的
訓(xùn)練標(biāo)簽 y 相關(guān)的訓(xùn)練樣本 x 變成了類別 y 的模版。當(dāng)測試點(diǎn) x′ 到 x 的歐幾里得距離很小時(shí)，對應(yīng)的高斯核很大，表明 x′ 和模版 x 非常相似。該模型進(jìn)而會賦予相對應(yīng)的訓(xùn)練標(biāo)簽 y 較大的權(quán)重?？偟膩碚f，預(yù)測將會組合很多這種通過訓(xùn)練樣本相似性加權(quán)的訓(xùn)練標(biāo)簽。支持向量機(jī)
早先我們討論過和訓(xùn)練數(shù)據(jù)相同分布的樣本組成的測試集可以用來估計(jì)學(xué)習(xí)過程完成之后的學(xué)習(xí)器的泛化誤差。其重點(diǎn)在于測試樣本不能以任何形式參與到模型的選擇，包括設(shè)定超參數(shù)。基于這個原因，測試集中的樣本不能用于驗(yàn)證集。因此，我們總是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中構(gòu)建驗(yàn)證集。特別地，我們將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分成兩個不相
補(bǔ)充特征庫，解決數(shù)據(jù)靜態(tài)性問題。4. 算法的“元能力”：自我優(yōu)化與進(jìn)化• 自動化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）：? 算法可以優(yōu)化自身結(jié)構(gòu)（如神經(jīng)架構(gòu)搜索NAS），甚至設(shè)計(jì)更好的特征提取器。• 自監(jiān)督學(xué)習(xí)：? 通過設(shè)計(jì)代理任務(wù)（如掩碼語言建模），算法從未標(biāo)注數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)有用的特征表示。5
話： 深度學(xué)習(xí)改變了傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，例如如網(wǎng)絡(luò)搜索和廣告。但是深度學(xué)習(xí)同時(shí)也使得許多新產(chǎn)品和企業(yè)以很多方式幫助人們，從獲得更好的健康關(guān)注。 深度學(xué)習(xí)做的非常好的一個方面就是讀取X光圖像，到生活中的個性化教育，到精準(zhǔn)化農(nóng)業(yè)，甚至到駕駛汽車以及其它一些方面。如果你想要學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的這
4-8096個樣本。學(xué)習(xí)率從梯度下降算法的角度來說，通過選擇合適的學(xué)習(xí)率，可以使梯度下降法得到更好的性能。學(xué)習(xí)率，即參數(shù)到達(dá)最優(yōu)值過程的速度快慢，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過大，即下降的快，很容易在某一步跨過最優(yōu)值，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過小時(shí)，長時(shí)間無法收斂。因此，學(xué)習(xí)率直接決定著學(xué)習(xí)算法的性能表現(xiàn)。?可
4-8096個樣本。學(xué)習(xí)率從梯度下降算法的角度來說，通過選擇合適的學(xué)習(xí)率，可以使梯度下降法得到更好的性能。學(xué)習(xí)率，即參數(shù)到達(dá)最優(yōu)值過程的速度快慢，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過大，即下降的快，很容易在某一步跨過最優(yōu)值，當(dāng)你學(xué)習(xí)率過小時(shí)，長時(shí)間無法收斂。因此，學(xué)習(xí)率直接決定著學(xué)習(xí)算法的性能表現(xiàn)。?可
恢復(fù)歸檔存儲或深度歸檔存儲對象 功能介紹 如果要獲取歸檔存儲或深度歸檔存儲對象的內(nèi)容，需要先將對象恢復(fù)，然后再執(zhí)行下載數(shù)據(jù)的操作。對象恢復(fù)后，會產(chǎn)生一個標(biāo)準(zhǔn)存儲類型的對象副本，也就是說會同時(shí)存在標(biāo)準(zhǔn)存儲類型的對象副本和歸檔存儲或深度歸檔存儲類型的對象，在恢復(fù)對象的保存時(shí)間到期后標(biāo)準(zhǔn)存儲類型的對象副本會自動刪除。
華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特
演繹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)化，是人工智能社區(qū)的創(chuàng)意，學(xué)習(xí)人類思維在特定場景中的工作方式，然后在這項(xiàng)工作上比人類做得更好范圍最廣泛的概念，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等多個子領(lǐng)域是人工智能的一個分支，專注于使用數(shù)據(jù)和算法使AI能夠模仿人類的學(xué)習(xí)方式，并逐漸提高準(zhǔn)確性是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子集，
