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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(lái)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
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(lái)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
Some sources point out that Frank Rosenblatt developed and explored all of the basic ingredients of the deep learning systems of today
應(yīng)用于各類機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）算法的編程實(shí)現(xiàn)，其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法庫(kù)DistBelief 。Tensorflow擁有多層級(jí)結(jié)構(gòu)，可部署于各類服務(wù)器、PC終端和網(wǎng)頁(yè)并支持GPU和TPU高性能數(shù)值計(jì)算，被廣泛應(yīng)用于谷歌內(nèi)部的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和各領(lǐng)域的科學(xué)研究
長(zhǎng)短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的RNN，主要是為了解決長(zhǎng)序列訓(xùn)練過(guò)程中的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長(zhǎng)的序列中有更好的表現(xiàn)。
Python中的樹(shù)的最大深度和最小深度算法詳解 樹(shù)的最大深度和最小深度是樹(shù)結(jié)構(gòu)中的兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，它們分別表示樹(shù)的從根節(jié)點(diǎn)到最深葉子節(jié)點(diǎn)的最大路徑長(zhǎng)度和最小路徑長(zhǎng)度。在本文中，我們將深入討論如何計(jì)算樹(shù)的最大深度和最小深度，并提供Python代碼實(shí)現(xiàn)。我們將詳細(xì)說(shuō)明算法的原理和步驟。 計(jì)算樹(shù)的最大深度
是一本”外行“也能看懂的深度學(xué)習(xí)書(shū)籍。本書(shū)首先介紹了什么是深度學(xué)習(xí)以及為什么我們需要深度學(xué)習(xí)。然后，介紹了有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的區(qū)別，具體地介紹了分類和聚類等主題。隨后，介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及如何逐層組合成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。最后，介紹了深度學(xué)習(xí)，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)中廣泛使用的
種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的新型深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)模型學(xué)習(xí)來(lái)估測(cè)其潛在分布并生成同分布的新樣本，被廣泛應(yīng)用于圖像和視覺(jué)、語(yǔ)音與語(yǔ)言、信息安全等領(lǐng)域，如今許多研究者試圖將其與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合進(jìn)行進(jìn)一步的研究。作為深度學(xué)習(xí)的重要理論基礎(chǔ)，未來(lái)統(tǒng)計(jì)學(xué)還有非常大的發(fā)展空間。因?yàn)?span id="e4o4wsc" class='cur'>深度學(xué)習(xí)模型具有較好的非線性
1 統(tǒng)計(jì)學(xué)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)中重要的分支，因此與統(tǒng)計(jì)學(xué)同樣具有密不可分的關(guān)系。通常可以將統(tǒng)計(jì)學(xué)分為兩大類，分別為用于組織、累加和描述數(shù)據(jù)中信息的描述統(tǒng)計(jì)學(xué)和使用抽樣數(shù)據(jù)來(lái)推斷總體的推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)。深度學(xué)習(xí)則是通過(guò)大量的樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)——總體規(guī)則的方法，可見(jiàn)深度學(xué)習(xí)是統(tǒng)計(jì)學(xué)
矩陣和向量相乘矩陣乘法是矩陣運(yùn)算中最重要的操作之一。兩個(gè)矩陣A和B的矩陣相乘是第三個(gè)矩陣C。為了使乘法可被定義，矩陣A的列數(shù)必須和矩陣B的行數(shù)相等。如果矩陣A的形狀是m x n，矩陣B的形狀是n x p，那么矩陣C的形狀是m x p。我們可以通過(guò)將兩個(gè)或多個(gè)矩陣并列放置以書(shū)寫矩陣乘法，列如
1.3 本書(shū)涉及的深度學(xué)習(xí)框架隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的深度學(xué)習(xí)框架得到開(kāi)發(fā)。目前，最受研究人員青睞的深度學(xué)習(xí)框架有TensorFlow、Caffe、Torch和MXNet。TensorFlow框架作為一個(gè)用于機(jī)器智能的開(kāi)源軟件庫(kù)，以其高度的靈活性、強(qiáng)大的可移植性等特
很多機(jī)器學(xué)習(xí)上的優(yōu)化問(wèn)題都可以分解成并行地計(jì)算不同樣本上單獨(dú)的更新。換言之，我們?cè)谟?jì)算小批量樣本 X 上最小化 J(X) 的更新時(shí)，同時(shí)可以計(jì)算其他小批量樣本上的更新。這類異步并行分布式方法將在進(jìn)一步討論。小批量隨機(jī)梯度下降的一個(gè)有趣動(dòng)機(jī)是，只要沒(méi)有重復(fù)使用樣本，它將遵循著真實(shí)泛
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習(xí)的模型有很多，目前開(kāi)發(fā)者最常用的深度學(xué)習(xí)模型與架構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、深度置信網(wǎng)絡(luò) (DBN)、受限玻爾茲曼機(jī) (RBM)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN & LSTM & GRU)、遞歸張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNTN)、自動(dòng)編碼器 (AutoEncoder)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
們發(fā)現(xiàn)從數(shù)據(jù)的原始形式直接學(xué)得數(shù)據(jù)表示這件事很難。深度學(xué)習(xí)是目前最成功的表示學(xué)習(xí)方法，因此，目前國(guó)際表示學(xué)習(xí)大會(huì)（ICLR）的絕大部分論文都是關(guān)于深度學(xué)習(xí)的。深度學(xué)習(xí)是把表示學(xué)習(xí)的任務(wù)劃分成幾個(gè)小目標(biāo)，先從數(shù)據(jù)的原始形式中先學(xué)習(xí)比較低級(jí)的表示，再?gòu)牡图?jí)表示學(xué)得比較高級(jí)的表示。這樣
者目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來(lái)越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過(guò)程就是建模的過(guò)程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類，前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個(gè)編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer
有些什么新意呢？實(shí)際上，在過(guò)去的兩年時(shí)間里，谷歌已經(jīng)完全將深度學(xué)習(xí)嵌入進(jìn)了谷歌翻譯中。事實(shí)上，這些對(duì)語(yǔ)言翻譯知之甚少的深度學(xué)習(xí)研究人員正提出相對(duì)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，來(lái)打敗世界上最好的專家語(yǔ)言翻譯系統(tǒng)。文本翻譯可以在沒(méi)有序列預(yù)處理的情況下進(jìn)行，它允許算法學(xué)習(xí)文字與指向語(yǔ)言之間的
runtimeONNX Runtime是一種跨平臺(tái)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理機(jī)加速器，與深度學(xué)習(xí)框架，可以兼容TensorFlow、Keras和PyTorch等多種深度學(xué)習(xí)框架。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一種用于表示深度學(xué)習(xí)模型的開(kāi)放格式，ONNX定義了一組
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，它通過(guò)接收大量數(shù)據(jù)并試圖從中學(xué)習(xí)來(lái)模擬人腦。在IBM對(duì)該術(shù)語(yǔ)的定義中，深度學(xué)習(xí)使系統(tǒng)能夠“聚集數(shù)據(jù)，并以令人難以置信的準(zhǔn)確性做出預(yù)測(cè)。” 然而，盡管深度學(xué)習(xí)令人難以置信，但I(xiàn)BM尖銳地指出，它無(wú)法觸及人腦處理和學(xué)習(xí)信息的能力。深度學(xué)習(xí)和 DNN（深度
深度學(xué)習(xí)區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： (1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn)；(2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說(shuō)，通過(guò)逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間，從而使分類或預(yù)測(cè)更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
