互聯(lián)網(wǎng)的崛起、價廉物美的傳感器和低價的存儲器令我們越來越容易獲取大量數(shù)據(jù)。加之便宜的計算力，尤其是原本為電腦游戲設(shè)計的GPU的出現(xiàn)，上文描述的情況改變了許多。一瞬間，原本被認(rèn)為不可能的算法和模型變得觸手可及。很顯然，存儲容量沒能跟上數(shù)據(jù)量增長的步伐。與此同時，計算力的增長又蓋過了數(shù)據(jù)量的增長。這樣的趨勢使得統(tǒng)計模型可以在優(yōu)化參數(shù)上投入更多的計算力，但同時需要提高存儲的利用效率，例如使用非線性處理單元。這也相應(yīng)導(dǎo)致了機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)的比較好選擇從廣義線性模型及核方法變化為深度多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這樣的變化正是諸如多層感知機、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Q學(xué)習(xí)等深度學(xué)習(xí)的支柱模型在過去10年從...

深度學(xué)習(xí)框架中涉及很多參數(shù)，如果一些基本的參數(shù)如果不了解，那么你去看任何一個深度學(xué)習(xí)框架是都會覺得很困難，下面介紹幾個新手常問的幾個參數(shù)。batch深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法，說白了就是梯度下降。每次的參數(shù)更新有兩種方式。第一種，遍歷全部數(shù)據(jù)集算一次損失函數(shù)，然后算函數(shù)對各個參數(shù)的梯度，更新梯度。這種方法每更新一次參數(shù)都要把數(shù)據(jù)集里的所有樣本都看一遍，計算量開銷大，計算速度慢，不支持在線學(xué)習(xí)，這稱為Batchgradientdescent，批梯度下降。另一種，每看一個數(shù)據(jù)就算一下?lián)p失函數(shù)，然后求梯度更新參數(shù)，這個稱為隨機梯度下降，stochasticgradientdescent。這個方法...

近年來，研究人員也逐漸將這幾類方法結(jié)合起來，如對原本是以有監(jiān)督學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練，進(jìn)而利用鑒別信息微調(diào)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)形成的卷積深度置信網(wǎng)絡(luò)。與傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法相比，深度學(xué)習(xí)方法預(yù)設(shè)了更多的模型參數(shù)，因此模型訓(xùn)練難度更大，根據(jù)統(tǒng)計學(xué)習(xí)的一般規(guī)律知道，模型參數(shù)越多，需要參與訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量也越大。[2]20世紀(jì)八九十年代由于計算機計算能力有限和相關(guān)技術(shù)的限制，可用于分析的數(shù)據(jù)量太小，深度學(xué)習(xí)在模式分析中并沒有表現(xiàn)出優(yōu)異的識別性能。自從2006年，Hinton等提出快速計算受限玻耳茲曼機(RBM)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值及偏差的CD-K算法以后，RBM就成了增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)–CNNCNN的價值：能夠?qū)⒋髷?shù)據(jù)量的圖片有效的降維成小數(shù)據(jù)量(并不影響結(jié)果)能夠保留圖片的特征，類似人類的視覺原理CNN的基本原理：卷積層–主要作用是保留圖片的特征池化層–主要作用是把數(shù)據(jù)降維，可以有效的避免過擬合全連接層–根據(jù)不同任務(wù)輸出我們想要的結(jié)果CNN的實際應(yīng)用：圖片分類、檢索目標(biāo)定位檢測目標(biāo)分割人臉識別骨骼識別了解更多《一文看懂卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-CNN（基本原理+獨特價值+實際應(yīng)用）》循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)–RNNRNN是一種能有效的處理序列數(shù)據(jù)的算法。比如：文章內(nèi)容、語音音頻、**價格走勢…之所以他能處理序列數(shù)據(jù)，是因為在序列中前面的輸入也會影響到后面的輸出，相當(dāng)于有了...

1981年的諾貝爾醫(yī)學(xué)獎，頒發(fā)給了DavidHubel（出生于加拿大的美國神經(jīng)生物學(xué)家）和TorstenWiesel，以及RogerSperry。前兩位的主要貢獻(xiàn)，是“發(fā)現(xiàn)了視覺系統(tǒng)的信息處理”：可視皮層是分級的：我們看看他們做了什么。1958年，DavidHubel和TorstenWiesel在JohnHopkinsUniversity，研究瞳孔區(qū)域與大腦皮層神經(jīng)元的對應(yīng)關(guān)系。他們在貓的后腦頭骨上，開了一個3毫米的小洞，向洞里插入電極，測量神經(jīng)元的活躍程度。然后，他們在小貓的眼前，展現(xiàn)各種形狀、各種亮度的物體。并且，在展現(xiàn)每一件物體時，還改變物體放置的位置和角度。他們期望通過這個...

1981年的諾貝爾醫(yī)學(xué)獎，頒發(fā)給了DavidHubel（出生于加拿大的美國神經(jīng)生物學(xué)家）和TorstenWiesel，以及RogerSperry。前兩位的主要貢獻(xiàn)，是“發(fā)現(xiàn)了視覺系統(tǒng)的信息處理”：可視皮層是分級的：我們看看他們做了什么。1958年，DavidHubel和TorstenWiesel在JohnHopkinsUniversity，研究瞳孔區(qū)域與大腦皮層神經(jīng)元的對應(yīng)關(guān)系。他們在貓的后腦頭骨上，開了一個3毫米的小洞，向洞里插入電極，測量神經(jīng)元的活躍程度。然后，他們在小貓的眼前，展現(xiàn)各種形狀、各種亮度的物體。并且，在展現(xiàn)每一件物體時，還改變物體放置的位置和角度。他們期望通過這個...

現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)在20世紀(jì)的真正起飛要歸功于數(shù)據(jù)的收集和發(fā)布。統(tǒng)計學(xué)巨匠之一羅納德·費雪（1890–1962）對統(tǒng)計學(xué)理論和統(tǒng)計學(xué)在基因?qū)W中的應(yīng)用功不可沒。他發(fā)明的許多算法和公式，例如線性判別分析和費雪信息，仍經(jīng)常被使用。即使是他在1936年發(fā)布的Iris數(shù)據(jù)集，仍然偶爾被用于演示機器學(xué)習(xí)算法。克勞德·香農(nóng)（1916–2001）的信息論以及阿蘭·圖靈（1912–1954）的計算理論也對機器學(xué)習(xí)有深遠(yuǎn)影響。圖靈在他***的論文《計算機器與智能》中提出了“機器可以思考嗎？”這樣一個問題[1]。在他描述的“圖靈測試”中，如果一個人在使用文本交互時不能區(qū)分他的對話對象到底是人類還是機器的話，那么...

傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)VS深度學(xué)習(xí)傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的相似點在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理方面，兩者是很相似的。他們都可能對數(shù)據(jù)進(jìn)行一些操作：數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)標(biāo)簽歸一化去噪降維對于數(shù)據(jù)預(yù)處理感興趣的可以看看《AI數(shù)據(jù)集**常見的6大問題（附解決方案）》傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的**區(qū)別傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的特征提取主要依賴人工，針對特定簡單任務(wù)的時候人工提取特征會簡單有效，但是并不能通用。深度學(xué)習(xí)的特征提取并不依靠人工，而是機器自動提取的。這也是為什么大家都說深度學(xué)習(xí)的可解釋性很差，因為有時候深度學(xué)習(xí)雖然能有好的表現(xiàn)，但是我們并不知道他的原理是什么。深度學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-成都深度智谷。江西深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)教程 深度學(xué)習(xí)...

深度學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點優(yōu)點1：學(xué)習(xí)能力強從結(jié)果來看，深度學(xué)習(xí)的表現(xiàn)非常好，他的學(xué)習(xí)能力非常強。優(yōu)點2：覆蓋范圍廣，適應(yīng)性好深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)很多，寬度很廣，理論上可以映射到任意函數(shù)，所以能解決很復(fù)雜的問題。優(yōu)點3：數(shù)據(jù)驅(qū)動，上限高深度學(xué)習(xí)高度依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越大，他的表現(xiàn)就越好。在圖像識別、面部識別、NLP等部分任務(wù)甚至已經(jīng)超過了人類的表現(xiàn)。同時還可以通過調(diào)參進(jìn)一步提高他的上限。優(yōu)點4：可移植性好由于深度學(xué)習(xí)的優(yōu)異表現(xiàn)，有很多框架可以使用，例如TensorFlow、Pytorch。這些框架可以兼容很多平臺。缺點1：計算量大，便攜性差深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)很大量的算力，所以成本很高。并...

你可能已經(jīng)接觸過編程，并開發(fā)過一兩款程序。同時你可能讀過關(guān)于深度學(xué)習(xí)或者機器學(xué)習(xí)的鋪天蓋地的報道，盡管很多時候它們被賦予了更廣義的名字：人工智能。實際上，或者說幸運的是，大部分程序并不需要深度學(xué)習(xí)或者是更廣義上的人工智能技術(shù)。例如，如果我們要為一臺微波爐編寫一個用戶界面，只需要一點兒工夫我們便能設(shè)計出十幾個按鈕以及一系列能精確描述微波爐在各種情況下的表現(xiàn)的規(guī)則。再比如，假設(shè)我們要編寫一個電子郵件客戶端。這樣的程序比微波爐要復(fù)雜一些，但我們還是可以沉下心來一步一步思考：客戶端的用戶界面將需要幾個輸入框來接受收件人、主題、郵件正文等，程序?qū)?**鍵盤輸入并寫入一個緩沖區(qū)，然后將它們顯示...

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： [4] (1)強調(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； [4] (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新特征空間，從而使分類或預(yù)測更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，利用大數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)特征，更能夠刻畫數(shù)據(jù)豐富的內(nèi)在信息。 [4] 通過設(shè)計建立適量的神經(jīng)元計算節(jié)點和多層運算層次結(jié)構(gòu)，選擇合適的輸人層和輸出層，通過網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和調(diào)優(yōu)，建立起從輸入到輸出的函數(shù)關(guān)系，雖然不能100%找到輸入與輸出的函數(shù)關(guān)系，但是可以盡可能的逼近現(xiàn)實的關(guān)聯(lián)關(guān)系。使用訓(xùn)練成功的網(wǎng)絡(luò)模型，就可以實現(xiàn)我們對...

深度生成模型可以通過生成全新的樣本來演示其對于數(shù)據(jù)的理解，盡管這些生成的樣本非常類似于那些訓(xùn)練樣本。許多這樣的模型和之前的自編碼器的思想有關(guān)，其有一個編碼器函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到表征，還有一個解碼器函數(shù)（或生成器）將該抽象的表征映射到原始數(shù)據(jù)空間。此外，生成模型很多也應(yīng)用到了GAN的思想，即通過判別器與生成器之間的對抗促使生成器生成非常真實的圖像。在變分自編碼器中，我們需要通過樣本訓(xùn)練一個編碼器和解碼器，在這過程中我們能得到中間的隱藏變量。若我們需要生成新的圖像，那么只需要在隱藏變量采樣并投入解碼器就能完成生成。而在生成對抗網(wǎng)絡(luò)中，我們會定義一個判別模型與生成模型。首先我們會將生成的樣本...

互聯(lián)網(wǎng)的崛起、價廉物美的傳感器和低價的存儲器令我們越來越容易獲取大量數(shù)據(jù)。加之便宜的計算力，尤其是原本為電腦游戲設(shè)計的GPU的出現(xiàn)，上文描述的情況改變了許多。一瞬間，原本被認(rèn)為不可能的算法和模型變得觸手可及。很顯然，存儲容量沒能跟上數(shù)據(jù)量增長的步伐。與此同時，計算力的增長又蓋過了數(shù)據(jù)量的增長。這樣的趨勢使得統(tǒng)計模型可以在優(yōu)化參數(shù)上投入更多的計算力，但同時需要提高存儲的利用效率，例如使用非線性處理單元。這也相應(yīng)導(dǎo)致了機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)的比較好選擇從廣義線性模型及核方法變化為深度多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這樣的變化正是諸如多層感知機、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Q學(xué)習(xí)等深度學(xué)習(xí)的支柱模型在過去10年從...

深度學(xué)習(xí)是一類模式分析方法的統(tǒng)稱，就具體研究內(nèi)容而言，主要涉及三類方法：[2](1)基于卷積運算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。[2](2)基于多層神經(jīng)元的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括自編碼(Autoencoder)以及近年來受到***關(guān)注的稀疏編碼兩類(SparseCoding)。[2](3)以多層自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，進(jìn)而結(jié)合鑒別信息進(jìn)一步優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)。[2]通過多層處理，逐漸將初始的“低層”特征表示轉(zhuǎn)化為“高層”特征表示后，用“簡單模型”即可完成復(fù)雜的分類等學(xué)習(xí)任務(wù)。由此可將深度學(xué)習(xí)理解為進(jìn)行“特征學(xué)習(xí)”（featurelearning...

Capsule是由深度學(xué)習(xí)先驅(qū)GeoffreyHinton等人提出的新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式，旨在修正反向傳播機制?！窩apsule是一組神經(jīng)元，其輸入輸出向量表示特定實體類型的實例化參數(shù)（即特定物體、概念實體等出現(xiàn)的概率與某些屬性）。我們使用輸入輸出向量的長度表征實體存在的概率，向量的方向表示實例化參數(shù)（即實體的某些圖形屬性）。同一層級的capsule通過變換矩陣對更高級別的capsule的實例化參數(shù)進(jìn)行預(yù)測。當(dāng)多個預(yù)測一致時（論文中使用動態(tài)路由使預(yù)測一致），更高級別的capsule將變得活躍。」瓶頸對深度學(xué)習(xí)的主要批評是許多方法缺乏理論支撐。大多數(shù)深度結(jié)構(gòu)**是梯度下降的某些變式。盡...

到***你將能夠?構(gòu)建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、實施向量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、識別架構(gòu)參數(shù)并將DL應(yīng)用于您的應(yīng)用程序?使用比較好實踐來訓(xùn)練和開發(fā)測試集并分析偏差/方差以構(gòu)建深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序、使用標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、應(yīng)用優(yōu)化算法并在TensorFlow中實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?使用減少機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)錯誤的策略，了解復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)設(shè)置，并應(yīng)用端到端、遷移和多任務(wù)學(xué)習(xí)?構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其應(yīng)用于視覺檢測和識別任務(wù)，使用神經(jīng)風(fēng)格遷移生成藝術(shù)作品，并將這些算法應(yīng)用于圖像、視頻和其他2D/3D數(shù)據(jù)?構(gòu)建和訓(xùn)練循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變體（GRU、LSTM），將RNN應(yīng)用于字符級語言建模，使用NLP和詞嵌入，并使用HuggingFace標(biāo)記器...

截止現(xiàn)在，也出現(xiàn)了不少NB的特征（好的特征應(yīng)具有不變性（大小、尺度和旋轉(zhuǎn)等）和可區(qū)分性）：例如Sift的出現(xiàn)，是局部圖像特征描述子研究領(lǐng)域一項里程碑式的工作。由于SIFT對尺度、旋轉(zhuǎn)以及一定視角和光照變化等圖像變化都具有不變性，并且SIFT具有很強的可區(qū)分性，的確讓很多問題的解決變?yōu)榭赡?。但它也不?**的。然而，手工地選取特征是一件非常費力、啟發(fā)式（需要專業(yè)知識）的方法，能不能選取好很大程度上靠經(jīng)驗和運氣，而且它的調(diào)節(jié)需要大量的時間。既然手工選取特征不太好，那么能不能自動地學(xué)習(xí)一些特征呢？答案是能！DeepLearning就是用來干這個事情的，看它的一個別名Unsupervise...

來源于生物學(xué)的靈感是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)名字的由來。這類研究者可以追溯到一個多世紀(jì)前的亞歷山大·貝恩（1818–1903）和查爾斯·斯科特·謝靈頓（1857–1952）。研究者們嘗試組建模仿神經(jīng)元互動的計算電路。隨著時間發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)解釋被稀釋，但仍保留了這個名字。時至***，絕大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都包含以下的**原則。交替使用線性處理單元與非線性處理單元，它們經(jīng)常被稱為“層”。使用鏈?zhǔn)椒▌t（即反向傳播）來更新網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。在**初的快速發(fā)展之后，自約1995年起至2005年，大部分機器學(xué)習(xí)研究者的視線從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上移開了。這是由于多種原因。首先，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要極強的計算力。盡管20世紀(jì)末內(nèi)存...

2006年，Hinton提出了在非監(jiān)督數(shù)據(jù)上建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個有效方法，具體分為兩步：首先逐層構(gòu)建單層神經(jīng)元，這樣每次都是訓(xùn)練一個單層網(wǎng)絡(luò)；當(dāng)所有層訓(xùn)練完后，使用wake-sleep算法進(jìn)行調(diào)優(yōu)。[6]將除**頂層的其他層間的權(quán)重變?yōu)殡p向的，這樣**頂層仍然是一個單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而其他層則變?yōu)榱藞D模型。向上的權(quán)重用于“認(rèn)知”，向下的權(quán)重用于“生成”。然后使用wake-sleep算法調(diào)整所有的權(quán)重。讓認(rèn)知和生成達(dá)成一致，也就是保證生成的**頂層表示能夠盡可能正確的復(fù)原底層的節(jié)點。比如頂層的一個節(jié)點表示人臉，那么所有人臉的圖像應(yīng)該***這個節(jié)點，并且這個結(jié)果向下生成的圖像應(yīng)該能夠表現(xiàn)...

來源于生物學(xué)的靈感是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)名字的由來。這類研究者可以追溯到一個多世紀(jì)前的亞歷山大·貝恩（1818–1903）和查爾斯·斯科特·謝靈頓（1857–1952）。研究者們嘗試組建模仿神經(jīng)元互動的計算電路。隨著時間發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)解釋被稀釋，但仍保留了這個名字。時至***，絕大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都包含以下的**原則。交替使用線性處理單元與非線性處理單元，它們經(jīng)常被稱為“層”。使用鏈?zhǔn)椒▌t（即反向傳播）來更新網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。在**初的快速發(fā)展之后，自約1995年起至2005年，大部分機器學(xué)習(xí)研究者的視線從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上移開了。這是由于多種原因。首先，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要極強的計算力。盡管20世紀(jì)末內(nèi)存...

好的容量控制方法，如丟棄法，使大型網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練不再受制于過擬合（大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會記憶大部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)的行為）[3]。這是靠在整個網(wǎng)絡(luò)中注入噪聲而達(dá)到的，如訓(xùn)練時隨機將權(quán)重替換為隨機的數(shù)字[4]。注意力機制解決了另一個困擾統(tǒng)計學(xué)超過一個世紀(jì)的問題：如何在不增加參數(shù)的情況下擴展一個系統(tǒng)的記憶容量和復(fù)雜度。注意力機制使用了一個可學(xué)習(xí)的指針結(jié)構(gòu)來構(gòu)建出一個精妙的解決方法[5]。也就是說，與其在像機器翻譯這樣的任務(wù)中記憶整個句子，不如記憶指向翻譯的中間狀態(tài)的指針。由于生成譯文前不需要再存儲整句原文的信息，這樣的結(jié)構(gòu)使準(zhǔn)確翻譯長句變得可能。記憶網(wǎng)絡(luò)[6]和神經(jīng)編碼器—解釋器[7]這樣的多階設(shè)計使得針...

許多情況下單塊GPU已經(jīng)不能滿足在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的需要。過去10年內(nèi)我們構(gòu)建分布式并行訓(xùn)練算法的能力已經(jīng)有了極大的提升。設(shè)計可擴展算法的比較大瓶頸在于深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法的**：隨機梯度下降需要相對更小的批量。與此同時，更小的批量也會降低GPU的效率。如果使用1,024塊GPU，每塊GPU的批量大小為32個樣本，那么單步訓(xùn)練的批量大小將是32,000個以上。近年來李沐[11]、YangYou等人[12]以及XianyanJia等人[13]的工作將批量大小增至多達(dá)64,000個樣例，并把在ImageNet數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練ResNet-50模型的時間降到了7分鐘。與之相比，**初的訓(xùn)練時...

為了克服兩種方法的缺點，現(xiàn)在一般采用的是一種折中手段，mini-batchgradientdecent，小批的梯度下降，這種方法把數(shù)據(jù)分為若干個批，按批來更新參數(shù)，這樣，一個批中的一組數(shù)據(jù)共同決定了本次梯度的方向，下降起來就不容易跑偏，減少了隨機性。另一方面因為批的樣本數(shù)與整個數(shù)據(jù)集相比小了很多，計算量也不是很大?；旧犀F(xiàn)在的梯度下降都是基于mini-batch的，所以深度學(xué)習(xí)框架的函數(shù)中經(jīng)常會出現(xiàn)batch_size，就是指這個。關(guān)于如何將訓(xùn)練樣本轉(zhuǎn)換從batch_size的格式可以參考訓(xùn)練樣本的batch_size數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。iterationsiterations（迭代）：每...

深度學(xué)習(xí)框架，尤其是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架可以追溯到1980年福島邦彥提出的新認(rèn)知機，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史則更為久遠(yuǎn)，甚至可以追溯到公元前亞里士多德為了解釋人類大腦的運行規(guī)律而提出的聯(lián)想主義心理學(xué)。1989年，揚·勒丘恩（YannLeCun）等人開始將1974年提出的標(biāo)準(zhǔn)反向傳播算法應(yīng)用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這一網(wǎng)絡(luò)被用于手寫郵政編碼識別，并且在美國成功地被銀行商業(yè)化應(yīng)用了，轟動一時。2007年前后，杰弗里·辛頓和魯斯蘭·薩拉赫丁諾夫（RuslanSalakhutdinov）提出了一種在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行有效訓(xùn)練的算法。這一算法將網(wǎng)絡(luò)中的每一層視為無監(jiān)督的受限玻爾茲曼機（RBM），再使用...