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深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社區(qū)許多顯著成就的基石，它在棋盤、視頻游戲、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人硬件設(shè)計(jì)等領(lǐng)域擊敗了人類冠軍。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，可以解決對(duì)于經(jīng)典強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）技術(shù)來說過于復(fù)雜的問題。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)比機(jī)器學(xué)習(xí)的其他分支要復(fù)雜得多
語義分割是什么？語義分割（semantic segmentation） : 就是按照“語義”給圖像上目標(biāo)類別中的每一點(diǎn)打一個(gè)標(biāo)簽，使得不同種類的東西在圖像上被區(qū)分開來。可以理解成像素級(jí)別的分類任務(wù)，直白點(diǎn)，就是對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行分類。簡(jiǎn)而言之，我們的目標(biāo)是給定一幅RGB彩**像（高
1.4 優(yōu)化深度學(xué)習(xí)的方法目前，深度學(xué)習(xí)在多種目標(biāo)分類和識(shí)別任務(wù)中取得優(yōu)于傳統(tǒng)算法的結(jié)果，并產(chǎn)生大量?jī)?yōu)秀的模型，使用遷移學(xué)習(xí)方法將優(yōu)秀的模型應(yīng)用在其他任務(wù)中，可以達(dá)到在減少深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)間的前提下，提升分類任務(wù)性能，同時(shí)降低對(duì)訓(xùn)練集規(guī)模的依賴，關(guān)于遷移學(xué)習(xí)及其實(shí)例分析將在第6章進(jìn)
深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)集，但是現(xiàn)實(shí)是只有零星的數(shù)據(jù)，大家有什么收集數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)和經(jīng)歷，還有什么收集數(shù)據(jù)的好辦法
JAX是一個(gè)似乎同時(shí)具備Pytorch和Tensorflow優(yōu)勢(shì)的深度學(xué)習(xí)框架。 JAX 是 Google Research 開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，被稱為“在 GPU/TPU上運(yùn)行的具有自動(dòng)微分功能的Numpy”，該庫(kù)的核心是類似 Numpy 的向量和矩陣運(yùn)算。我個(gè)人認(rèn)為，與Numpy和PyTorch/T
第2章TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建方法與圖像分類的實(shí)現(xiàn)Google公司不僅是大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的領(lǐng)導(dǎo)者，在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域也有很好的實(shí)踐和積累，其內(nèi)部使用的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow使深度學(xué)習(xí)愛好者的學(xué)習(xí)門檻越來越低。TensorFlow作為一個(gè)用于機(jī)器智能的開源
Smola）人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域重磅教程圖書亞馬遜科學(xué)家作品動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)的全新模式，原理與實(shí)戰(zhàn)緊密結(jié)合目前市面上有關(guān)深度學(xué)習(xí)介紹的書籍大多可分兩類，一類側(cè)重方法介紹，另一類側(cè)重實(shí)踐和深度學(xué)習(xí)工具的介紹。本書同時(shí)覆蓋方法和實(shí)踐。本書不僅從數(shù)學(xué)的角度闡述深度學(xué)習(xí)的技術(shù)與應(yīng)用，還包
深度學(xué)習(xí)是使用多層結(jié)構(gòu)從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取高層次特征的一類機(jī)器學(xué)習(xí)算法。通常，從原始數(shù)據(jù)中提取高層次、抽象的特征是非常困難的。深度學(xué)習(xí)將原始的數(shù)據(jù)表示成一個(gè)嵌套的特征層級(jí)，這樣一來，每層特征均可以由更簡(jiǎn)單的特征來定義和計(jì)算。尤為重要的是，深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)如何最優(yōu)地將不
深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，學(xué)習(xí)的是輸入和輸出之間復(fù)雜的相關(guān)性，但是學(xué)習(xí)不到其間的因果關(guān)系。雖然有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過構(gòu)建和加強(qiáng)聯(lián)系，深度學(xué)習(xí)從數(shù)學(xué)上近似了人類神經(jīng)元和突觸的學(xué)習(xí)方式。訓(xùn)練數(shù)據(jù)被饋送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)逐漸進(jìn)行調(diào)整，直到以正確的方式做出響應(yīng)為止。只要能夠看到很多訓(xùn)練圖像并具有足夠
)領(lǐng)域。顯然，“深度學(xué)習(xí)”是與機(jī)器學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”是強(qiáng)相關(guān)，“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”也是其主要的算法和手段；或者我們可以將“深度學(xué)習(xí)”稱之為“改良版的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”算法。深度學(xué)習(xí)又分為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural networks，簡(jiǎn)稱CNN）和深度置信網(wǎng)（Deep
ArrayList 和 LinkedList 都是不同步的，也就是不保證線程安全； 底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)： Arraylist 底層使用的是 Object 數(shù)組；LinkedList 底層使用的是 雙向鏈表 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（JDK1.6 之前為循環(huán)鏈表，JDK1.7 取消了循環(huán)。注意雙向鏈表和雙向循環(huán)鏈表的區(qū)別，下面有介紹到！）
將模型表示為給定輸入后，計(jì)算對(duì)應(yīng)輸出的流程圖，則可以將這張流程圖中的最長(zhǎng)路徑視為模型的深度。正如兩個(gè)使用不同語言編寫的等價(jià)程序?qū)⒕哂胁煌拈L(zhǎng)度；相同的函數(shù)可以被繪制為具有不同深度的流程圖，其深度取決于我們可以用來作為一個(gè)步驟的函數(shù)。圖1.3說明了語言的選擇如何給相同的架構(gòu)兩個(gè)不同的衡量。圖
系列內(nèi)容深度學(xué)習(xí)CNN 文章目錄 ADAS攝像頭成像需具備的兩大特點(diǎn)單目鏡頭的測(cè)距原理雙目鏡頭的測(cè)距原理 ADAS攝像頭成像需具備的兩大特點(diǎn) 是要看得足夠遠(yuǎn) 看的越遠(yuǎn)就能有更加充裕的時(shí)間做出判斷和反應(yīng)，從而 避免或者降低事故發(fā)生造成的損失。 是要求高動(dòng)態(tài)
卷積操作就是filter矩陣跟filter覆蓋的圖片局部區(qū)域矩陣對(duì)應(yīng)的每個(gè)元素相乘后累加求和。
No dashboards are active for the current data set. 特地重新訓(xùn)練了，記下來日志目錄，都是創(chuàng)建TensorBoard還是錯(cuò)誤，不知道怎么回事，求解
來，辛頓一直致力于深度學(xué)習(xí)的研究工作，由于缺乏數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，其有效性受到了限制，一直到2012年才取得成果。辛頓對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的堅(jiān)定信念最終帶來了巨大的回報(bào)：在第四年的圖像網(wǎng)比賽（ImageNet competition）中，幾乎所有參賽隊(duì)都在使用深度學(xué)習(xí)，并獲得了神奇的準(zhǔn)確性。很
的輸出結(jié)果只能為1或-1，可用于簡(jiǎn)單二元分類。DNN基本結(jié)構(gòu)在介紹深度學(xué)習(xí)的過程中其實(shí)小Mi已經(jīng)跟大家介紹過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的大致模型，分別由輸入層、隱藏層和輸出層，而DNN簡(jiǎn)單來說就是擁有很多隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層與層是全連接的關(guān)系，即，第i層的任意神經(jīng)元一定與第i+
序列預(yù)測(cè)「NGS測(cè)序深度」的深度學(xué)習(xí)模型一種可以根據(jù) DNA 序列預(yù)測(cè)「NGS測(cè)序深度」的深度學(xué)習(xí)模型 萊斯大學(xué)的研究人員設(shè)計(jì)了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，該模型可以根據(jù)DNA序列，預(yù)測(cè)Next-Generation Sequencing（NGS）的測(cè)序深度。 針對(duì)預(yù)測(cè)測(cè)序深度的有針對(duì)性的NG
另一種是在深度概率模型中使用的方法，它不是將計(jì)算圖的深度視為模型深度，而是將描述概念彼此如何關(guān)聯(lián)的圖的深度視為模型深度。在這種情況下，計(jì)算每個(gè)概念表示的計(jì)算流程圖的深度 可能比概念本身的圖更深。這是因?yàn)橄到y(tǒng)對(duì)較簡(jiǎn)單概念的理解在給出更復(fù)雜概念的信息后可以進(jìn)一步精細(xì)化。
有與傳統(tǒng)Dropout方法完全相同的噪聲掩碼，但缺乏正則化效果。Dropout Boosting訓(xùn)練整個(gè)集成以最大化訓(xùn)練集上的似然。從傳統(tǒng)Dropout類似于Bagging的角度來看，這種方式類似于Boosting。如預(yù)期一樣，和單一模型訓(xùn)練整個(gè)網(wǎng)絡(luò)相比，Dropout Boos
