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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，通過逐層特征變換，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，
“記憶單元”和門機(jī)制（輸入門、遺忘門、輸出門）來控制信息流，從而捕捉長(zhǎng)時(shí)間依賴。 綜上所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要分支和技術(shù)，它們通過模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的功能和利用深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來自動(dòng)學(xué)習(xí)復(fù)雜的、抽象的數(shù)據(jù)特征，為解決各種實(shí)際問題提供了有力的工具和方法。
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，特別是在NLP（最令人興奮的深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域）中，該模型的規(guī)模正在擴(kuò)大。最新的gpt-3模型有1750億個(gè)參數(shù)。把它比作伯特就像把木星比作蚊子一樣（好吧，不是字面意思）。深度學(xué)習(xí)的未來會(huì)更大嗎？通常情況下，gpt-3是非常有說服力的，但它在過去一再表明，“成功的科
h 的幾何深度學(xué)習(xí)擴(kuò)展庫(kù) 3 TensorFlow TensorFlow - Google 使用數(shù)據(jù)流圖進(jìn)行可擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算 TensorLayer - 面向研究人員和工程師的深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)庫(kù)。 TFLearn - 深度學(xué)習(xí)庫(kù)，具有更高級(jí)別的
欠擬合、過擬合的總結(jié)如下:接下來是TensorFlow框架部分，之前有個(gè)帖子 基于TensorFlow 2建立深度學(xué)習(xí)的模型 - 快速入門 cid:link_0然后會(huì)使用它來建立線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型敬請(qǐng)期待
png) 他與線性回歸模型的不同點(diǎn)在于：Logistic模型對(duì)輸入值加權(quán)，并使用sigmoid函數(shù)做了非線性處理。 為什么需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？下面用代碼和例子來說明。
導(dǎo)數(shù)等于零，解方程得到b和w的估計(jì)值。但是這個(gè)方法只適合少數(shù)結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單的模型（比如線性回歸模型），不能求解深度學(xué)習(xí)這類復(fù)雜模型的參數(shù)。 所以下面介紹的是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法：`梯度下降法`。其中有三個(gè)不同的變體：隨機(jī)梯度下降法、全數(shù)據(jù)梯度下降法、和批量隨機(jī)梯度下降法。
化算法是基于梯度下降的，但是很多有用的損失函數(shù)，如 0 − 1 損失，沒有有效的導(dǎo)數(shù)（導(dǎo)數(shù)要么為零，要么處處未定義）。這兩個(gè)問題說明，在深度學(xué)習(xí)中我們很少使用經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化。反之，我們會(huì)使用一個(gè)稍有不同的方法，我們真正優(yōu)化的目標(biāo)會(huì)更加不同于我們希望優(yōu)化的目標(biāo)。
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning，ML)是人工智能的子領(lǐng)域，也是人工智能的核心。它囊括了幾乎所有對(duì)世界影響最大的方法(包括深度學(xué)習(xí))。機(jī)器學(xué)習(xí)理論主要是設(shè)計(jì)和分析一些讓計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)的算法。舉個(gè)例子，假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)識(shí)別貓的程序。傳統(tǒng)上如果我們想讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別，需要
、訓(xùn)練策略和泛化能力上的效果。對(duì)于一些關(guān)鍵的方法，作者還使用了公開數(shù)據(jù)集和私有數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)和比較，采用私有數(shù)據(jù)的目的是測(cè)試各類方法在全新場(chǎng)景下的泛化性能。這篇論文能夠?yàn)檠芯?span id="r5dxb9f" class='cur'>深度立體匹配的研究人員提供詳細(xì)的參考資料，同時(shí)，作者在最后一節(jié)提到的7種未來發(fā)展方向?qū)τ谘芯?span id="1n9xnfd" class='cur'>深度立體匹配具有
而且依賴于算法。這個(gè)算法就是深度學(xué)習(xí)Deep Learning。借助于 Deep Learning 算法，人類終于找到了如何處理“抽象概念”這個(gè)亙古難題的方法。機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是一門專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重
科技公司通過基于GAN的深度學(xué)習(xí)開發(fā)了一種名為“自動(dòng)全身模型生成人工智能”的技術(shù)，他們完全是由人工智能虛擬而成，時(shí)尚品牌或廣告代理商因而可以不用支付模特酬勞，也不用負(fù)擔(dān)拍攝相關(guān)的人員、場(chǎng)地、燈光、設(shè)備、甚至是餐飲等成本，這意味著人工智能已經(jīng)完全可以取代人類模特拍攝時(shí)尚宣傳廣告了。
gmoid函數(shù)的梯度消失問題。tanh函數(shù)也有梯度消失問題。ReLU(Rectified Linear Unit）函數(shù)出現(xiàn)和流行的時(shí)間都比較晚，但卻是深度學(xué)習(xí)常用的激活函數(shù)。它非常簡(jiǎn)單： ReLU(x)=max(x,0) 是一個(gè)折線函數(shù)，所有負(fù)的輸入值都變換成0，所有非負(fù)的輸入值
Transformers）模型，采用遷移學(xué)習(xí)和微調(diào)的方法，進(jìn)一步刷新了深度學(xué)習(xí)方法在自然語(yǔ)言處理任務(wù)上的技術(shù)前沿。到目前為止，面向自然語(yǔ)言處理任務(wù)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)仍在不斷進(jìn)化，與強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)等的結(jié)合應(yīng)該會(huì)帶來效果更優(yōu)的模型。1.3.4 其他領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)在其他領(lǐng)域（如生物學(xué)、醫(yī)療和金融
的整流線性隱藏單元可以簡(jiǎn)單地學(xué)會(huì)使 hi 變得很大（使增加的噪聲 ? 變得不顯著）。乘性噪聲不允許這樣病態(tài)地解決噪聲魯棒性問題。另一種深度學(xué)習(xí)算法——批標(biāo)準(zhǔn)化，在訓(xùn)練時(shí)向隱藏單元引入加性和乘性噪聲重新參數(shù)化模型。批標(biāo)準(zhǔn)化的主要目的是改善優(yōu)化，但噪聲具有正則化的效果，有時(shí)沒必要再使用Dropout。
讓您的分布式訓(xùn)練代碼開發(fā)量縮短近10倍訓(xùn)練速度快1000塊GPU集群和0.8的線性加速比，原先一個(gè)月的模型訓(xùn)練時(shí)間，現(xiàn)在1小時(shí)搞定機(jī)會(huì)難得，小伙伴們還不抓緊來體驗(yàn)，數(shù)量有限，先到先得哦??！點(diǎn)擊訪問華為云深度學(xué)習(xí)官網(wǎng)
深度學(xué)習(xí)中常用的backbone有resnet系列（resnet的各種變體）、NAS網(wǎng)絡(luò)系列（RegNet）、Mobilenet系列、Darknet系列、HRNet系列、Transformer系列和ConvNeXt。Backbone結(jié)構(gòu)分類主要分成三類：CNNs結(jié)構(gòu), Trans
些端云聯(lián)合學(xué)習(xí)方法和框架被提出來，旨在聯(lián)合多個(gè)端側(cè)設(shè)備共同訓(xùn)練一個(gè)全局模型，并實(shí)現(xiàn)端側(cè)隱私保護(hù)。Google率先于2016年提出了聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法和框架。楊強(qiáng)等又提出了橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)以及聯(lián)邦強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法及對(duì)應(yīng)的框架。端側(cè)推理、遷移學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)屬于端云協(xié)同
破——國(guó)際跳棋、國(guó)際象棋和圍棋。這些歷史事件不僅展示了人工智能的演進(jìn)，也體現(xiàn)了其在系統(tǒng)性思維上的挑戰(zhàn)。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，我學(xué)習(xí)了有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等概念。特別是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，它通過獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰機(jī)制進(jìn)行學(xué)習(xí)，非常適合棋類游戲。而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的聚類算法，讓我意識(shí)到它
無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練過程，這也是和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別最大的部分，可以看作是特征學(xué)習(xí)過程。具體的，先用無(wú)標(biāo)定數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一層，訓(xùn)練時(shí)先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)，這層可以看作是得到一個(gè)使得輸出和輸入差別最小的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層，由于模型容量的限制以及稀疏性約束，使得得到的模型能夠學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)，從而
