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set）：最后利用測試集對模型進行測試，對學(xué)習(xí)方法進行評估。 在小數(shù)據(jù)量的時代，如 100、1000、10000 的數(shù)據(jù)量大小，可以將數(shù)據(jù)集按照以下比例進行劃分： 無驗證集的情況：70% / 30% 有驗證集的情況：60% / 20% / 20% 而在如今的大數(shù)據(jù)時代，擁有的數(shù)據(jù)集的規(guī)?？赡?/p>
理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及常見深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)和基本原理。
定義：批梯度下降法(btach)，即同時處理整個訓(xùn)練集。 其在更新參數(shù)時使用所有的樣本來進行更新。對整個訓(xùn)練集進行梯度下降法的時候，我們必須處理整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，然后才能進行一步梯度下降，即每一步梯度下降法需要對整個訓(xùn)練集進行一次處理，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集很大的時候，處理速度就會比較慢。 所以換一
?????????? https://gitee.com/yinuo112/AI/blob/master/深度學(xué)習(xí)/嘿馬深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)性知識教程/note.md ???? ??????全教程總章節(jié) ??????本篇主要內(nèi)容 深度學(xué)習(xí)進階 知道softmax回歸的原理 應(yīng)用softmax_cross_entro
標函數(shù)，包含重構(gòu)誤差和KL散度兩部分。 應(yīng)用領(lǐng)域： 圖像生成 數(shù)據(jù)增強 異常檢測 自編碼器 定義：自編碼器是一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)特征學(xué)習(xí)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。其目的是通過一個編碼器將輸入數(shù)據(jù)壓縮成一個隱含的表示（編碼），再通過一個解碼器重構(gòu)原始數(shù)據(jù)。 基本構(gòu)成： 編碼器（Encoder）：將輸入數(shù)據(jù)映射到一個低維表示。
ror類error別error識error別error遷error移error學(xué)error習(xí)error（error數(shù)error據(jù)error集error遷error移error需error求error、error思error路error步error驟error、error訓(xùn)erro
游戲開發(fā)：Unity3D引擎深度解析 ??前言 深度學(xué)習(xí)誕生時的環(huán)境，是辛頓的堅持獲得成功的基礎(chǔ)。 ??一、拼命三郎李飛飛締造ImageNet 只有在互聯(lián)網(wǎng)時代，我們才能夠搜集到規(guī)模如此龐大的數(shù)據(jù)；也只有在互聯(lián)網(wǎng)時代，才能通過眾包的方式完成如此宏大的標注工程；同樣，唯有在互聯(lián)網(wǎng)時代，深度學(xué)習(xí)這樣的突
上的微調(diào) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.1 遷移學(xué)習(xí)案例 學(xué)習(xí)目標 目標 說明數(shù)據(jù)增強的作用 應(yīng)用 應(yīng)用Keras基于VGG對五種圖片類別識別的遷移學(xué)習(xí) 3.1.1 案例：基于VGG對五種圖片類別識別的遷移學(xué)習(xí) 3.1.1.2 數(shù)據(jù)集以及遷移需求 數(shù)據(jù)集是某場景下5個類別圖片的識別 利用現(xiàn)有的VGG模型去進行微調(diào)
??????教程全知識點簡介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實現(xiàn)加法運算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)
“connection timeout”，它就能報警。 安全入侵檢測 正常登錄日志和暴力破解登錄日志的模式完全不一樣，深度學(xué)習(xí)可以幫我們發(fā)現(xiàn)異常頻率和異常來源。 系統(tǒng)崩潰預(yù)測 通過長期學(xué)習(xí)，模型能捕捉“異常前兆”日志，比如 JVM 的 GC 打印頻率異常、CPU load 的異常波動，提前發(fā)出預(yù)警。
會不會更快、更準？ 答案是肯定的，這就是深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域掀起的革命。 一、為什么醫(yī)學(xué)成像這么適合深度學(xué)習(xí)？ 你可能會問：為啥醫(yī)生的活兒機器能做？ 其實原因很簡單： 影像數(shù)據(jù)量大：CT、MRI 掃描出來的數(shù)據(jù)就是一張張圖片，而深度學(xué)習(xí)天生就擅長處理圖像。 模式識別是強項：腫瘤
豐富文檔與代碼示例：涵蓋多種場景，可運行、可復(fù)用 ?? 工作與學(xué)習(xí)雙參考：不僅適合系統(tǒng)化學(xué)習(xí)，更可作為日常開發(fā)中的查閱手冊 ?? 模塊化知識結(jié)構(gòu)：按知識點分章節(jié)，便于快速定位和復(fù)習(xí) ?? 長期可用的技術(shù)積累：不止一次學(xué)習(xí)，而是能伴隨工作與項目長期參考 ??????全教程總章節(jié) ??????本篇主要內(nèi)容
在復(fù)雜場景下表現(xiàn)不佳。深度學(xué)習(xí)的引入為圖像分割注入了新的活力，尤其是U-Net、Mask R-CNN等模型的成功，使得圖像分割技術(shù)在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界都取得了突破性進展。 2. 深度學(xué)習(xí)圖像分割的關(guān)鍵技術(shù) 2.1 經(jīng)典模型概述 以下表格總結(jié)了幾種主流的深度學(xué)習(xí)圖像分割模型及其特點： 模型名稱
每日 YOLO與SSD 2.1 目標檢測數(shù)據(jù)集 學(xué)習(xí)目標 目標 了解常用目標檢測數(shù)據(jù)集 了解數(shù)據(jù)集構(gòu)成 應(yīng)用 無 2.1.1 常用目標檢測數(shù)據(jù)集 pascal Visual Object Classes VOC數(shù)據(jù)集是目標檢測經(jīng)常用的一個數(shù)據(jù)集,從05年到12年都會舉辦比賽（比賽有task：
??????教程全知識點簡介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實現(xiàn)加法運算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)
豐富文檔與代碼示例：涵蓋多種場景，可運行、可復(fù)用 ?? 工作與學(xué)習(xí)雙參考：不僅適合系統(tǒng)化學(xué)習(xí)，更可作為日常開發(fā)中的查閱手冊 ?? 模塊化知識結(jié)構(gòu)：按知識點分章節(jié)，便于快速定位和復(fù)習(xí) ?? 長期可用的技術(shù)積累：不止一次學(xué)習(xí)，而是能伴隨工作與項目長期參考 ??????全教程總章節(jié) ??????本篇主要內(nèi)容
??????教程全知識點簡介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實現(xiàn)加法運算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)
而問題來了：人真的適合做重復(fù)判斷嗎？ 比如：服務(wù)指標異常 → 跑腳本 → 擴容 → 上報警告 → 重啟服務(wù)。 這種流程你做 100 次，你的手真的會比模型聰明嗎？說句實話： 大部分運維工作完全可以交給深度學(xué)習(xí)來做自動預(yù)測 + 判斷 + 響應(yīng)。 一、為什么深度學(xué)習(xí)適合做運維？ 運維的本質(zhì)其實只有兩個字：預(yù)測
GoogleNet結(jié)構(gòu)（了解） 其中包含了多個Inception結(jié)構(gòu)。 完整結(jié)構(gòu)： 3.3.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特征可視化 肯定會有疑問真?zhèn)€深度的卷積網(wǎng)絡(luò)到底在學(xué)習(xí)什么？可以將網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的特征圖可視化出來，并且對比原圖來看看每一層都干了什么。 可視化案例使用的網(wǎng)絡(luò) 習(xí)的歷史超出了本書的范圍。然而，一些基本的背景對理解深度學(xué)習(xí)是有用的，深度學(xué)習(xí)經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮：20世紀40年代到60年代深度學(xué)習(xí)的雛形出現(xiàn)在控制論（cybernetics）中，20世紀80年代到90年代深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)為聯(lián)結(jié)主義（connectionism），直到
