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模型優(yōu)化、服務(wù)化部署以及性能監(jiān)控等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，幫助大家構(gòu)建一個(gè)完整的深度學(xué)習(xí)工作流。 1. RTX 4090深度學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì)分析 1.1 硬件規(guī)格深度解讀 RTX 4090作為NVIDIA最新一代的旗艦級(jí)顯卡，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有顯著的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。其搭載的Ada Lovelace架構(gòu)帶來(lái)了
據(jù)量過(guò)百萬(wàn)的應(yīng)用，訓(xùn)練集可以占到99.5%，驗(yàn)證和測(cè)試集各占0.25%，或者驗(yàn)證集占0.4%，測(cè)試集占0.1%。 總結(jié)一下，在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們通常將樣本分成訓(xùn)練集，驗(yàn)證集和測(cè)試集三部分，數(shù)據(jù)集規(guī)模相對(duì)較小，適用傳統(tǒng)的劃分比例，數(shù)據(jù)集規(guī)模較大的，驗(yàn)證集和測(cè)試集要小于數(shù)據(jù)總量的20%
SGD）則通過(guò)隨機(jī)采樣顯著提升了大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練效率。本文將深入探討梯度下降、反向傳播和SGD的核心原理、技術(shù)特點(diǎn)及其應(yīng)用場(chǎng)景，并展望優(yōu)化算法的未來(lái)發(fā)展方向。 正文： 1. 引言 在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，優(yōu)化算法是訓(xùn)練模型的核心工具。梯度下降是一種經(jīng)典的優(yōu)化方法，通過(guò)沿著損
Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一個(gè)變體。他保留了 LSTM 劃重點(diǎn)，遺忘不重要信息的特點(diǎn)，在long-term 傳播的時(shí)候也不會(huì)被丟失。
5個(gè)，無(wú)法判斷誰(shuí)更準(zhǔn)確； 評(píng)估數(shù)據(jù)集缺失：缺乏覆蓋多場(chǎng)景、多模態(tài)的公開數(shù)據(jù)集，多數(shù)研究用自制數(shù)據(jù)集（如某高校的校園監(jiān)控視頻），不同數(shù)據(jù)集的漏洞類型、標(biāo)注質(zhì)量差異大，導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)結(jié)果可信度低——比如在校園數(shù)據(jù)集上準(zhǔn)確率達(dá)95%的系統(tǒng)，在城市交通數(shù)據(jù)集上可能僅80%； 性能指標(biāo)混亂：有的
PC)系統(tǒng)，這些系統(tǒng)尤其擅長(zhǎng)深度學(xué)習(xí)所需的計(jì)算類型。在過(guò)去，這種水平的硬件對(duì)于大多數(shù)組織來(lái)說(shuō)成本費(fèi)用太高。然而，基于云計(jì)算的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的增長(zhǎng)意味著組織可以在沒有高昂的前期基礎(chǔ)設(shè)施成本的情況下訪問(wèn)具有深度學(xué)習(xí)功能的系統(tǒng)。 •數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：深度學(xué)習(xí)也會(huì)受到妨礙其他大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)質(zhì)量和
年，短短的六年時(shí)間里，深度學(xué)習(xí)所需的計(jì)算量增長(zhǎng)了 300,000%。然而，與開發(fā)算法相關(guān)的能耗和碳排放量卻鮮有被測(cè)量，盡管已有許多研究清楚地證明了這個(gè)日益嚴(yán)峻的問(wèn)題。 針對(duì)這一問(wèn)題，哥本哈根大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的兩名學(xué)生，協(xié)同助理教授 一起開發(fā)了一個(gè)的軟件程序，它可以計(jì)算和預(yù)測(cè)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的能源消耗和二氧化碳排放量。 網(wǎng)址：
年多倫多舉行的一場(chǎng)人工智能會(huì)議上，深度學(xué)習(xí)“教父” Geoffrey Hinton 曾說(shuō)過(guò)，“如果你是一名放射科醫(yī)生，那么你的處境就像一只已身在懸崖邊緣卻毫不自知的郊狼。”他認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)非常適合讀取核磁共振（MRIs）和 CT 掃描圖像，因此我們應(yīng)該“停止培訓(xùn)放射科醫(yī)生”，而且在五年內(nèi)，深度學(xué)習(xí)會(huì)有更大的進(jìn)步。然而，時(shí)間快進(jìn)到
本文轉(zhuǎn)載自機(jī)器之心。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在監(jiān)督學(xué)習(xí)中取得了巨大的成功。此外，深度學(xué)習(xí)模型在無(wú)監(jiān)督、混合和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面也非常成功。4.1 深度監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用在當(dāng)數(shù)據(jù)標(biāo)記、分類器分類或數(shù)值預(yù)測(cè)的情況。LeCun 等人 (2015) 對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法以及深層結(jié)構(gòu)的形成給出了一個(gè)精簡(jiǎn)的解釋。Deng
GR推薦原因這是第一篇關(guān)于基于深度學(xué)習(xí)的立體匹配任務(wù)的綜述文章，以往關(guān)于立體匹配的綜述文章多基于傳統(tǒng)方法，或者年代已久。這篇綜述文章主要總結(jié)了過(guò)去6年發(fā)表在主要會(huì)議和期刊上的150多篇深度立體匹配論文，可以稱得上方法最新，分類最全，概括最廣。在論文中，作者首先介紹了深度立體匹配網(wǎng)絡(luò)的常用架
知機(jī)（Perceptron）是最早可以從樣本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)權(quán)重的模型。感知機(jī)的學(xué)習(xí)算法屬于線性模型的參數(shù)學(xué)習(xí)方法。雖然線性模型仍然是一種被廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，卻存在很多缺陷，最著名的缺陷是感知機(jī)無(wú)法學(xué)習(xí)異或（XOR）函數(shù)。目前，最為典型的深度學(xué)習(xí)模型框架是前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward
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：1.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
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
（四）缺點(diǎn) 梯度下降的一個(gè)主要缺點(diǎn)是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，計(jì)算整個(gè)數(shù)據(jù)集的梯度可能會(huì)非常耗時(shí)和占用大量?jī)?nèi)存。此外，它容易陷入局部最小值。 三、反向傳播 （一）基本概念 反向傳播是一種用于計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中梯度的有效算法。在深度學(xué)習(xí)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常具有多層結(jié)構(gòu)，直接計(jì)算損失函數(shù)對(duì)各層參
建一個(gè)輸出通道。因?yàn)樯蠄D有5個(gè)類別，所以網(wǎng)絡(luò)輸出的通道數(shù)也為5，如下圖所示：如上圖所示，預(yù)測(cè)的結(jié)果可以通過(guò)對(duì)每個(gè)像素在深度上求argmax的方式被整合到一張分割圖中。進(jìn)而，我們可以輕松地通過(guò)重疊的方式觀察到每個(gè)目標(biāo)。argmax的方式也很好理解。如上圖所示，每個(gè)通道只有0或1，以
雖然modelarts能夠幫助我們?cè)诰€上完成深度學(xué)習(xí)的模型，但是訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型是怎么部署的
因此，在此基礎(chǔ)上，隱藏層到輸出層的logistic模型就可以把其分開了：從這個(gè)例子可以看到，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以先通過(guò)隱藏層學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不同特征，再根據(jù)隱藏層得到的特征做出更好的預(yù)測(cè)。也就是說(shuō)通過(guò)增加隱藏層，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以找到輸入層和因變量之間更復(fù)雜的關(guān)系；而不通過(guò)隱藏層，這種關(guān)系無(wú)法表達(dá)。同時(shí)可以通過(guò)增加隱藏層的數(shù)量和每
低下，而基于深度學(xué)習(xí)的NLP技術(shù)則能夠顯著提升系統(tǒng)的智能化水平。 2. 深度學(xué)習(xí)在NLP中的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的學(xué)習(xí)過(guò)程，能夠從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取特征，適用于NLP的多個(gè)任務(wù)。 2.1 文本分類 文本分類是將文本數(shù)據(jù)分配到預(yù)定義類別的過(guò)程。深度學(xué)習(xí)模型如卷積神
核，因?yàn)槎鄬臃蔷€性層可以增加網(wǎng)絡(luò)深度來(lái)保證學(xué)習(xí)更復(fù)雜的模式，而且代價(jià)還比較?。▍?shù)更少）。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，在VGG中，使用了3個(gè)3x3卷積核來(lái)代替7x7卷積核，使用了2個(gè)3x3卷積核來(lái)代替5*5卷積核，這樣做的主要目的是在保證具有相同感知野的條件下，提升了網(wǎng)絡(luò)的深度，在一定程度上提升了
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支領(lǐng)域：它是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表示的一種新方法，強(qiáng)調(diào)從連續(xù)的層（layer）中進(jìn)行學(xué)習(xí)，這些層對(duì)應(yīng)于越來(lái)越有意義的表示。“深度學(xué)習(xí)”中的“深度”指的并不是利用這種方法所獲取的更深層次的理解，而是指一系列連續(xù)的表示層。數(shù)據(jù)模型中包含多少層，這被稱
