该论文重点研究深度策略梯度方法，这是一种广泛使用的深度强化学习算法。研究目标是探索这些方法的当前最优实现多大程度上体现了通用策略梯度框架的关键基元。...置信域：研究发现深度策略梯度算法有时会与置信域产生理论冲突。实际上，在近端策略优化中，这些冲突来源于算法设计的基础问题。...图 2：梯度估计的经验方差在 MuJoCo Humanoid 任务中可作为状态-动作对关于数量的函数，x 轴为状态-动作对，y 轴是梯度估计的经验方差。 ?...这些现象促使我们发问：建模真价值函数的失败是在所难免的吗？价值网络在策略梯度方法中的真正作用是什么？ 最优化 Landscape。...事实上，在策略梯度方法使用的采样方案中，真奖励的 Landscape 有噪声，且代理奖励函数通常具备误导性。
做了两年博士后之后，突然发现深度学习已经变得非常火爆了，不但是在学术界引起了非常大的轰动，甚至在工业界也开始有很多人关注起来，甚至很多深度学习的应用都已经被应用到了工业系统里边。...在百度实际上就是做一些应用深度学习到搜索系统中的工作，也参与了Paddlepaddle开发，周一的时候于洋已经介绍了Paddlepaddle的一些情况，我和于洋认识好久了。...李世石是大概十多年才一出的天才，从樊辉到李世石，这中间其实也有一条非常大的鸿沟。...从我的角度和我的感觉来说，是的，应用深度学习的门槛是在降低，而且是在非常迅速的在降低。但是随着深度学习的进一步应用，可能会形成一些新的门槛。...在分享的开始，你提到了AI泡沫和几年后众多深度学习的人才找工作的可能性。对于那些想涉足深度学习的学生和企业，您有什么好的建议吗？
在Standard ConvNet中，输入图像经过多次卷积，得到高层次特征。 ?...ResNet Concept 在ResNet中，提出了恒等映射（identity mapping）来促进梯度传播，同时使用使用 element 级的加法。...DenseNet-B 由于后面层的输入会非常大，DenseBlock内部可以采用bottleneck层来减少计算量，主要是原有的结构中增加1x1 Conv，即BN+ReLU+1x1 Conv+BN+ReLU...特征映射大小在 dense block 中是相同的，因此它们可以很容易地连接在一起。 在最后一个 dense block 的末尾，执行一个全局平均池化，然后附加一个Softmax分类器。 4....标准ConvNet 在标准ConvNet中，分类器使用最复杂的特征。 ? DenseNet 在 DenseNet 中，分类器使用所有复杂级别的特征。它倾向于给出更平滑的决策边界。
解决方案是将玩家的数量设置为零。 在深度学习技术的最新突破中，有很多可以理解的东西。DeepMind利用了深度学习层，结合了更多经典的强化学习方法来达到一种艺术形式。...AlphaGo Zero是DeepMind的自动操作系统的最新化身。有人可能会认为，在围棋中击败人类世界冠军是很难的。...在像围棋这样的深度学习中，你不能在纸上取得胜利，你必须要实际操作才能知道谁赢了。简而言之，无论一个简单的想法是什么，你都不会体会到它到底有多好，除非你去实际运行它。...一篇叫做“深度学习中的奇怪循环（The Strange Loop in Deep Learning）”的文章提到了很多关于深度学习的最新进展，比如梯形网络和GANs，它们利用基于循环的方法来提高识别和生成能力...它可以有效地做到这一点，因为所有其他的不确定因素都是已知的。也就是说，在一系列行为的结果中没有不确定性，行为效果是可以预测的。简而言之，博弈的行为是可以预测的。
那就意味着只有static修饰的类变量才会在class文件中对应的字段表加上ConstantValue属性吗？ 答案是否定的。...最后他发现和书中冲突，于是提出了上文的这个问题。 这位朋友的思路有问题吗？我觉得是没有问题的。 不过这样的理解是对的吗？显然是不对的。 因为虚拟机规范是这样规范的。...在类构造器方法中赋值。 目前Oracle公司实现的Javac编译器的选择是： final+static修饰：使用ConstantValue属性赋值。...仅使用static修饰：在方法中赋值。这个方法在类加载的初始化阶段执行。...网上的博客不都是在类加载的准备阶段会对普通类属性赋初始值，对带有ConstantValue的类属性直接赋值吗？ 《深入理解Java虚拟机》也是这样说的啊？ 书上是错的吗？
过去人们假设，对高级文本理解而言，结构预测和语言模型是必要的。ConvNets 的工作方式证明这一假设是错的。 ConvNet 在计算视觉领域的成功是让我们采用这一方法的原因之一。...ConvNet 模型设计 在本部分，我们介绍了用于文本理解的 ConvNet 的设计。该设计是模块化的，通过反向传递来获得梯度、进行优化。...训练模型时使用的算法是随机梯度下降（SGD），其 minibatch 大小为 128, momentum 为 0.9，起始步长为 0.01，而每经过三个 epoch，步长就会减半，直至第十次。...DeepText 的两大特色是深度学习和词嵌入方法。 传统 NLP 方法中，词被转换成计算机算法可以学习的形式，例如，单词 brother 会被转化成 4598 这样的整数 ID。...吗？
比如说，任何一个人，只要愿意学习，可以在几天的时间里学会Python基础部分，然后干很多很多事情，这种投入产出比可能是其他任何语言都无法相比的。...再比如说，正是由于 Python 语言本身慢，所以大家在开发被频繁使用的核心程序库时，大量使用 C 语言跟它配合，结果用 Python 开发的真实程序跑起来非常快，因为很有可能超过 80% 的时间系统执行的代码是...相比之下，Python 是现代编程语言设计和演化当中的一个成功典范。 Python 之所以在战略定位上如此清晰，战略坚持上如此坚定，归根结底是因为其社区构建了一个堪称典范的决策和治理机制。...只要这个机制本身得以维系，Python 在可见的未来里仍将一路平稳上行。 最有可能向 Python 发起挑战的，当然是Java。Java 的用户存量大，它本身也是一种战略定位清晰而且非常坚定的语言。...对比两个功能相同的 Java 和 Python 机器学习程序，正常人只要看两眼就能做出判断，一定是 Python 程序更加清爽痛快。
我们需要复制大脑来开发智能机器吗？ 大脑是智能机器存在的依据 －鸟和蝙蝠是重于空气飞行存在的依据 ? 大脑 ? 今天高速处理器 ? 我们能够通过复制大脑来开发人工智能系统吗？...分类+定位：多尺度滑动窗口 在图像上应用convnet滑动窗口来进行多尺度的重要备;在图像上滑动convnet是很便宜的。对于每一个窗口，预测一个分类及边框参数。...内存存储思考向量 MemNN (记忆神经网络)是一个很好的例子 在FAIR, 我们想要“把世界嵌入”思考向量中来 ?...通往人工智能的障碍物 ? （除计算能力以外），人工智能的四项缺失部分 理论的深度认知学习 深度网络中的目标函数几何学是什么？ 为何ConvNet架构这么好？...深度网络与ReLUs：目标函数是分段多项式函数 从多个初始条件中训练按比例缩小的(10x10)MNIST 2层网路。测量测试集的损失值。 强化学习，监督学习、无监督学习：学习的三种类型 ?
我们需要复制大脑来开发智能机器吗？ 大脑是智能机器存在的依据 －鸟和蝙蝠是重于空气飞行存在的依据 ? 大脑 ? 今天高速处理器 ? 我们能够通过复制大脑来开发人工智能系统吗？...电脑离大脑运算能力只有1万次方差距吗？很有可能是100万次方：突触是复杂的。1百万次方是30年摩尔定律 最好从生物学里获取灵感；但是如果没有了解基本原理，仅从生物学里生搬硬造，注定要失败。...分类+定位：多尺度滑动窗口 在图像上应用convnet滑动窗口来进行多尺度的重要备;在图像上滑动convnet是很便宜的。对于每一个窗口，预测一个分类及边框参数。...内存存储思考向量 MemNN (记忆神经网络)是一个很好的例子 在FAIR, 我们想要“把世界嵌入”思考向量中来 ?...通往人工智能的障碍物 ? （除计算能力以外），人工智能的四项缺失部分 理论的深度认知学习 深度网络中的目标函数几何学是什么？ 为何ConvNet架构这么好？
（SVM） 随机森林 决策树 前馈神经网络 深度学习网络 在这篇文章中，你将学习针对机器学习的不同JavaScript框架。...JavaScript库，完全用于在浏览器中深度学习模型训练（神经网络）。...以下是可以在浏览器中运行的Keras模型列表： MNIST的基本convnet 卷积变分自编码器，在MNIST上训练 MNIST上的辅助分类器生成式对抗网络（AC-GAN） 50层残差网络，在ImageNet...以下是与ML有关的库列表： 通过随机梯度下降进行线性回归（@ stdlib / ml / online-sgd-regression） 通过随机梯度下降进行二元分类（@ stdlib / ml / online-binary-classification...这篇文章对你有帮助吗？或者你对文中有关机器学习的JavaScript框架有任何疑问或建议？欢迎在评论中留下你的看法并提出问题来共同探讨。
在训练期间，我们的ConvNet的输入是固定大小的224×224 RGB图像。我们唯一的预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的RGB均值。...网络权重的初始化是重要的，因为由于深度网络中梯度的不稳定，不好的初始化可能会阻碍学习。为了规避这个问题，我们开始训练配置A（表1），足够浅以随机初始化进行训练。...在计算GPU批次梯度之后，将其平均以获得完整批次的梯度。梯度计算在GPU之间是同步的，所以结果与在单个GPU上训练完全一样。...第二，我们观察到分类误差随着ConvNet深度的增加而减小：从A中的11层到E中的19层。值得注意的是，尽管深度相同，配置C（包含三个1×1卷积层）比在整个网络层中使用3×3卷积的配置D更差。...值得注意的是，我们并没有偏离LeCun（1989）等人经典的ConvNet架构，但通过大幅增加深度改善了它。 5 结论 在这项工作中，我们评估了非常深的卷积网络（最多19个权重层）用于大规模图像分类。
【新智元导读】Yann LeCun日前在法国大学做了系列讲座。这篇演讲中他结合大量实例，全面系统梳理了深度学习关键知识点和待解决的问题。...第一部分 LeCun以“我们应该拷贝大脑来发展智能机器吗？”这一问题作为开题，随后给出否定答案，对于智能机器的发展，我们“应该从自然中获得动力，但不能太多”。 ?...传统的模型识别模式 ? 深度学习=整个机器都是可训练的 ? 深度学习=学习分层的代表 ? 可训练特征分层 ? 浅VS深=查找表格VS多步骤的算法 ? 大脑是如何解读图像的 ?...第三部分 卷积网络（ConvNet或者CNN），在这一部分，LeCun介绍了ConvNet在多字符识别、脸部识别、行人识别、远程视野和场景剖析等方面中的应用。 ? 卷积网络架构 ? 多层卷积 ?...无监督式学习是AI中的暗物质 ? 第十四部分 机器智能和人类智能有很大的不一样 ? 结论 ?
神经元识别的团可以被进行可视化，其方法是：1）优化其输入区，将神经元的激活（deep dream）最大化；2）将梯度（gradient）可视化或者在其输入像素中，引导神经元激活的梯度（反向传播以及经引导的反向传播...5.作为特征量的全连接层 全连接层（fc layers，在识别任务中通常粘附在一个ConvNet的尾端），这一特征量在每一张特征滴入上都有一个特征，其接收域会覆盖整张图像。...反卷积 这一操作对卷积中的梯度进行反向传播。换句话说，它是卷积层的反向传递。反向的卷积可以作为一个正常的卷积部署，并且在输入特征中不需要任何插入。...左图，红色的输入单元负责上方四个单元的激活（四个彩色的框），进而能从这些输出单元中获得梯度。这一梯度反向传播能够通过反卷积（右图）部署。 7....通过在不同深度的多个卷积层上运行 RPN 来改善前一个 box 分辨率的多样性。
摘要 在这项工作中，我们研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响。...在训练期间，我们的ConvNet的输入是固定大小的224×224 RGB图像。我们唯一的预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的RGB均值。...网络权重的初始化是重要的，因为由于深度网络中梯度的不稳定，不好的初始化可能会阻碍学习。为了规避这个问题，我们开始训练配置A（表1），足够浅以随机初始化进行训练。...在计算GPU批次梯度之后，将其平均以获得完整批次的梯度。梯度计算在GPU之间是同步的，所以结果与在单个GPU上训练完全一样。...第二，我们观察到分类误差随着ConvNet深度的增加而减小：从A中的11层到E中的19层。值得注意的是，尽管深度相同，配置C（包含三个1×1卷积层）比在整个网络层中使用3×3卷积的配置D更差。
摘要在这项工作中，我们研究了卷积网络深度对其在大规模图像识别设置中的准确性的影响。...2、卷积配置为了在公平的环境下测量增加的ConvNet深度所带来的改善，我们所有的ConvNet层配置都使用相同的原则设计。...网络权值的初始化很重要，因为糟糕的初始化会由于深度网络中梯度的不稳定性而导致学习的停滞。为了避免这个问题，我们开始训练配置A(表1)，它足够浅，可以用随机初始化进行训练。...梯度计算在GPU之间是同步的，因此结果与在单一GPU上训练时完全相同。...值得注意的是，我们并没有背离LeCun等人(1989)的经典ConvNet架构，而是通过大幅增加深度来改进它。??
神经元识别的团可以被进行可视化，其方法是：1）优化其输入区，将神经元的激活（deep dream）最大化；2）将梯度（gradient）可视化或者在其输入像素中，引导神经元激活的梯度（反向传播以及经引导的反向传播...5.作为特征量的全连接层 ? 全连接层（fc layers，在识别任务中通常粘附在一个ConvNet的尾端），这一特征量在每一张特征滴入上都有一个特征，其接收域会覆盖整张图像。...反卷积 这一操作对卷积中的梯度进行反向传播。换句话说，它是卷积层的反向传递。反向的卷积可以作为一个正常的卷积部署，并且在输入特征中不需要任何插入。 ?...左图，红色的输入单元负责上方四个单元的激活（四个彩色的框），进而能从这些输出单元中获得梯度。这一梯度反向传播能够通过反卷积（右图）部署。 7....通过在不同深度的多个卷积层上运行 RPN 来改善前一个 box 分辨率的多样性。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | 数盟 深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀...摘要：卷积神经网络（ConvNet）在一些复杂的机器学习任务中性能表现非常好。...正则化技术 正则化技术是保证算法泛化能力的有效工具，因此算法正则化的研究成为机器学习中主要的研究主题 [9] [10]。此外，正则化还是训练参数数量大于训练数据集的深度学习模型的关键步骤。...在 NAG 中，梯度的评估是通过速度的实现而完成的。NAG 根据参数进行更新，和动量算法一样，不过 NAG 的收敛速度更好。...在经典的动量算法和 Nesterov 中，加速梯度参数更新是对所有参数进行的，并且学习过程中的学习率保持不变。在 Adagrad 中，每次迭代中每个参数使用的都是不同的学习率。 ?
建立在深度卷积网络上的‘Deformable part model’ [Driancourt, Bottou 1991] 具有可训练灵活单词模板的口语单词识别方法； 是第一个建立在深度学习上的结构化预测的例子...ConvNet在长距离适应性机器人视觉中的应用。 ? 用卷积网络建模长距离视觉。 ? 卷积网络体系结构 ? 场景分解/标记：多尺度的ConvNet体系 ? 方法1：多数在超像素区 ?...场景解析和标记： 没有后处理； 以帧为单位； ConvNet在Virtex-6 FPGA上运行效率是50ms/帧； 但在以太网上交流特征信息限制系统性能 ?...极深ConvNet在对象识别中的应用 ? 深度人脸[Taigman et al. CVPR 2014]： 对准， ConvNet, 度量学习 深度学习存在的问题是什么？ ? ?...深度学习缺少理论 · ConvNets 的优点是？ · 我们到底需要多少层？ · 在一个大型ConvNet中，有多少有效的自由参数？目前来看ConvNet冗余过多 · 局部极小值有什么问题？
深度学习的基本原理可以追溯到几十年前，20 世纪 80 年代 Geoffrey Hinton 等人提出了基于梯度的反向传播学习算法，而 ConvNets 从早期就被应用于手写数字识别等计算机视觉任务。...在算法不断发展的过程中，效率和可扩展性是两个不能忽视的概念，让视觉模型变得既小又大又成为另一需求。 怎样理解既小又大呢？...最后研究者提出了这样一个问题，即通过采用 Transformer 中的设计技巧对传统的 ConvNet 进行现代化改造，来测试纯 ConvNet 所能达到的极限，并探索在视觉任务上自注意力机制在 Transformer...刘壮的研究重点是准确和高效的深度学习架构 / 方法，他对开发简单的方法和研究基线方法特别感兴趣。...典型的剪枝算法是一个三段式的 pipeline，分别为训练（大模型）、剪枝和微调。在剪枝过程中，根据一定的标准对冗余权重进行剪枝，并保留重要的权重，以保持最佳准确率。
在这篇文章中，我们来探索深度卷积神经网络（convnets）真正学习到了什么，以及他们如何理解我们提供的图像。...这里唯一的技巧是对输入图像像素的梯度进行归一化处理，避免了非常小的和非常大的梯度，并确保梯度上升过程是平滑的。...Convnet的梦想 另一个有趣的事情是将这些过滤器应用于照片（而不是噪点较多的全灰度输入）。这是谷歌去年推广的Deep Dreams的原则。...你会得到一个看起来像是根据输出来编码的类的图像吗？我们来试试吧。...也就是说，将卷积网络的学习内容可视化是相当有趣的 - 谁能想到，在一个足够大的数据集上，具有合理损失函数的简单梯度下降就足以学习这个优美的分层模块网络模式，可以如此好的解释一个复杂的视觉空间。
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