Mini-Batch的大小 学习率 迭代次数 有无预训练 小结 卷积神经网络能够通过卷积层和池化层使得特征映射具有位移不变性。...《图解深度学习》 本文作者： yiyun 本文链接： https://moeci.com/posts/分类-读书笔记/graphical-deep-learning-CNN/ 版权声明： 本博客所有文章除特别声明外
作者 | Chilia 整理 | NewBeeNLP 首先，请阅读先修知识： 深度学习基础 | 从Language Model到RNN 深度学习基础 | RNN家族全面解析 深度学习基础 | Seq2seq
data)资料放入网路中，因此深度信念网络是一个无监督学习过程。...若尚未听过梯度消失问题的读者，请先参阅【（图解）机器学习的衰颓兴盛：从类神经网络到浅层学习】一文。...深度神经网络可以自动学习特征，而不必像以前那样还要请专家以人工建造特征，大大推进了智能自动化。 2006年可以说是深度学习起飞的一年。...又由于神经网络的研究在过去被弃置已久，故Hinton教授又将深度神经网络重新换上「深度学习」(Deep Learning)的名字卷土重来，Hinton也因此被称为「深度学习之父」。...真正让深度学习彻底的火爆起来，还是2012年那年10月发生了一件大事，从此革命火势一发不可收拾。到2016年的今天，深度学习俨然成为未来十年内最重要的技术。究竟是发生了什么事情呢？
1、Spark内核架构深度剖析图解 ?...2、宽依赖和窄依赖深度剖析图解 Spark的宽依赖和窄依赖是DAGScheduler将job划分为多个Stage的重要因素，每一个宽依赖都会划分一个Stage。 ?...3、基于YARN的两种提交模式深度剖析图解(Yarn_Client、Yarn_Cluster) ? ...10、Executor原理剖析图解 ? 11、Task原理剖析图解 ? 12、普通的Shuffle操作原理剖析图解 ? 13、优化后的Shuffle原理剖析图解(只对HashShuffle有用) ?...16、Checkpoint原理剖析图解 ? 17、对于多次操作的RDD进行持久化和Checkpoint操作图解 ? 18、Spark Streaming架构原理深度剖析图解 ?
来源：机器人圈 本文长度为2178字，建议阅读4分钟 本文通过12张动图为你介绍深度学习中的卷积网络。 现如今，卷积神经网络在人工智能领域应用的广泛性及重要性可谓是不言而喻。...使事情变得更糟糕的反卷积确实存在，但在深度学习领域并不常见。实际的反卷积是反转卷积的过程。想象一下，将图像输入到单个卷积层。现在开始输出，把放置到一个黑盒子里，然后将你的原始图像再次输出。...上面的示例显示了所谓的空间可分离卷积，据我所知，这并不是在深度学习中使用的。我只是想确保在他人费劲地操作时，你不会受到如此困惑。在神经网络中，我们通常使用的是一种叫做深度可分离卷积的神经网络。...那么，针对同一个示例，深度可分离卷积的表现又是怎样的呢？我们遍历16个通道，每一个都有一个3x3的内核，可以给出16个特征映射。...该示例是深度可分离卷积的具体实现，其中所谓的深度乘数为1。而这是目前为止这些层最常见的设置。 我们这样做是因为假设空间和深度信息是可以去耦的。
来源：计算机视觉与机器学习作者丨Jay Alammar 链接丨https://jalammar.github.io/illustrated-bert/本文约4600字，建议阅读8分钟本文中，我们将研究BERT...这样的模型很容易实现，因为我们拥有大量的文本数据且我们可以在不需要标签的情况下去学习。...比如输入“机器”，在‘’学习‘和‘买菜’中它最有可能的输出会是‘学习’而不是‘买菜’。 从上图可以发现，每个展开的LSTM都在最后一步完成预测。...这使得NLP任务也能像计算机视觉一样方便的使用迁移学习。...（还是如上面例子：分为垃圾邮件和非垃圾邮件） OpenAI论文概述了许多Transformer使用迁移学习来处理不同类型NLP任务的例子。
这包括机器人技术、自然语言处理、机器学习和深度学习。 计算能力的指数级增长导致了人工智能应用的爆炸式增长。 你在科幻小说中看到的现在已经成为日常生活的一部分。...其中最著名的两种形式是机器学习和深度学习。 而 AI 有两个最著名的子领域是：机器学习和深度学习。 机器学习 机器学习：分析数据并从数据中学习的算法。 他们可以执行预测任务，例如回归和分类。...举一个现实世界的例子： 为了防止欺诈，机器学习通过数据训练，能够有助于识别模式、行为和风险趋势并做出反应。 深度学习 深度学习是一组机器学习算法，它使用能够从经验中学习的复杂神经网络。...深度学习是指基于神经网络的特定类别的机器学习和人工智能。 神经网络创建于 1950 年代，其灵感来自人脑生物学模型。 如果说机器学习是人工智能的一个分支，那么深度学习就是机器学习的一个分支。...结果是深度学习能够使用大量数据为计算机系统提供复杂的决策。 总结 机器学习是人工智能的一个部分，深度学习是机器学习的一个分支。
上文我们聊了基于Sentinel的Redis高可用架构，了解了Redis基于读写分离的主从架构，同时也知道当Redis的master发生故障之后，Sentine...
真正的转折点，还是要到2012年——那年10月，机器学习界发生了一件大事。 还记得我们在【（图解）人工智能的黄金年代：机器学习】一文中提过的ImageNet吗？...没想到采用GPU运算的深度学习能有如此杀伤力强大的效果，运算速度是CPU的70倍以上，终于让深度学习真正火爆起来。...颠覆性的第四次工业革命：深度学习 如今深度学习技术对各大产业领域都将产生深远的影响，堪称第四次工业革命。...每分每秒，AI巨头们都在使用深度学习改变你我的生活。 当然你可能会想：说了这么多、什么机器学习、深度学习，还不是只有大公司玩得起。...小池诚不懂深度学习的数学模型，但透过TensorFlow平台、他成功利用深度学习来为自家的小黄瓜进行图像辨识和自动化分类。 你能想象在你家的农场使用深度学习技术吗？
朋友原先是数学专业的，长于计算，但不了解机器学习等方面，故认为李世石赢面大。而我却恰好了解一点点AI和深度学习的知识，所以认为AlphaGo赢面大。 此外，我们还就第一局谁胜出做了讨论。...朋友却说第一句李世石胜，后面的AlphaGo再通过学习才有可能打败李世石，谁也无法说服谁。 可能我们的出发点就不一样吧，我觉得，现在李世石并不是BOSS，而是AlphaGo。...废话说了这么多，今天推荐的是「图解机器学习」，采用D3.js制作，动态效果很赞，推荐大家在电脑上打开阅读！
2、Spark体系概览 – Spark的地位图解 ? 3、Spark vs MapReduce的计算模型图解 Spark相对于Hadoop最大的不同在于迭代式计算模型； ?...4、Spark SQL和Hive的关系图解 ? 5、Spark Streaming和Storm的计算模型对比图解 ? 6、Wordcount程序原理深度剖析图解 ?...7、Spark架构原理图解 Spark会为每一个Partition启动一个Task进行处理操作。 ...8、transformation和action原理剖析图解 ? 9、不使用RDD持久化会带来的问题的图解 ? 10、使用RDD持久化的好处图解 ? 11、共享变量的工作原理 ?
深度学习的起源 深度学习（Deep Learning）是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习属于无监督学习。...深度学习的概念源于人工神经网络的研究。...深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。...深度学习正是希望通过模拟人脑多层次的分析方式来提高学习的准确性。...深度学习的动机 学习基于深度架构的学习算法的主要动机是： ①不充分的深度是有害的； 在许多情形中深度2就足够(比如logicalgates, formal[threshold] neurons
RNN就是在x1学习完走开后雁过留声，留下自己一点点的残余遗迹，x2来的时候受一点x1残余的影响进行学习，x3来的时候受x1和x2残余的影响……使得结果与普通神经网络有点不一样。...权重正则化（weithts regularization）比较常见的是l1l1正则，和l2l2正则，在各个深度框架中都有相应的API可以使用正则化， relu、leakrelu、elu等激活函数 注：事实上...，在深度神经网络中，往往是梯度消失出现的更多一些。...也就是说，它和bp一样，都有一个梯度消失的问题，很难学习到长期的依赖，随着传播和时间的流逝不断的衰减，第一次传入的时候对决策的影响较大，传到第二个的时候变的比较小，第三个更小，经过5到6次的传播，对决策基本上没什么作用了...比较远的时刻的梯度值为0，这些时刻的状态对学习过程没有帮助，导致你无法学习到长距离依赖。消失梯度问题不仅出现在RNN中，同样也出现在深度前向神经网络中。 这时候需要一个强力的伙伴就是LSTM。
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 | ynaughty 每当提到机器学习，大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕...确实，机器学习的各种套路确实不少，但是如果掌握了正确的路径和方法，其实还是有迹可循的，这里我推荐SAS的Li Hui的这篇博客，讲述了如何选择机器学习的各种方法。...其实机器学习的基本算法都很简单，下面我们就利用二维数据和交互图形来看看机器学习中的一些基本算法以及它们的原理。...首先，机器学习最大的分支的监督学习和无监督学习，简单说数据已经打好标签的是监督学习，而数据没有标签的是无监督学习。从大的分类上看，降维和聚类被划在无监督学习，回归和分类属于监督学习。...总结 本文利用二维交互图帮助大家理解机器学习的基本算法，希望能增加大家对机器学习的各种方法有所了解。所有的代码可以在参考中找到。欢迎大家来和我交流。
如何在避免过于复杂或重复的情况下呈现深度学习模型架构的重要特征呢？又该以何种方式清晰直观、启发性地呈现它们呢？（好看也是加分项！）无论研究还是教学项目对此都没有固定标准。...本文我们就来图解整个神经网络架构，以及了解特定模块的工具和技巧。希望这篇文章能对你有所帮助，让你在学习和应用AI技术的道路上更进一步！...在我看来，这说明在深度学习的研究中，可视化并不受重视（当然也有一些例外，比如线上期刊 Distill）。 有人会辩解：开发新算法和调参是真正的科学／工程，但视觉呈现则属于艺术领域，且毫无价值。...在量子力学和深度学习中，我们都可以用张量结构做大量线性代数的运算。事实上，甚至有人用 Pytorch 实现爱因斯坦求和约定。...Keras Keras 是一个高级深度学习框架，因此它具有生成美观的可视化图的巨大潜力。
每当提到机器学习，大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕，觉得无从下手。...确实，机器学习的各种套路确实不少，但是如果掌握了正确的路径和方法，其实还是有迹可循的，这里我推荐SAS的Li Hui的这篇博客，讲述了如何选择机器学习的各种方法。...其实机器学习的基本算法都很简单，下面我们就利用二维数据和交互图形来看看机器学习中的一些基本算法以及它们的原理。...首先，机器学习最大的分支的监督学习和无监督学习，简单说数据已经打好标签的是监督学习，而数据没有标签的是无监督学习。从大的分类上看，降维和聚类被划在无监督学习，回归和分类属于监督学习。...总结 本文利用二维交互图帮助大家理解机器学习的基本算法，希望能增加大家对机器学习的各种方法有所了解。所有的代码可以在参考中找到。欢迎大家来和我交流。
编辑推荐 √290张图+110个可执行的TensorFlow示例程序+算法示例 √助力读者玩转神经网络与深度学习背后的数学原理及上手应用 √夯实神经网络、深度学习背后的数学基础，掌握它们的原理与实现，更深刻地理解开源深度学习框架...内容提要 《图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现》是以TensorFlow 为工具介绍神经网络和深度学习的入门书，内容循序渐进，以简单示例和图例的形式，展示神经网络和深度学习背后的数学基础原理...《图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现》适合神经网络、深度学习、TensorFlow 的入门者阅读。...此外，还从事有关深度学习、机器学习、数据挖掘算法的应用研发工作。...本书特色 众所周知，掌握机器学习理论的数学门槛比较高，而大量优秀的机器学习、深度学习开源框架在工程实现上帮助我们越过了这些数学细节，所以很多深度学习的相关书籍是以讲解项目为主要目标。
MyEncyclopedia 公众号主浙大本硕毕业后在BAT做资深工程开发，精通Java，算法和大数据开发，本可以靠着工程能力成为P9，但出于对AI的强烈兴趣，在业余时间，自学多年，从理论到实践，并最终转行到知名公司任资深机器学习岗...MyEncyclopedia 公众号提炼自己在AI多个领域的学习心得体会：深度学习，强化学习，统计机器学习，算法与工程实现。同时，用上述多个视角来全面看待问题，坚持从第一性原理出发理解推导。...目前，MyEncyclopedia 系列文章包括 深度学习论文解析 深度强化学习实践和理论 基础统计和统计机器学习 多维度思考算法题 动手学 Sutton 强化学习教程 将来，会逐渐完善已有系列并涉及...GNN，NLP，CV，KG，RL 方向的前沿论文和动手实践，并致力于寻求联系 深入数学理论，进一步用动画来可视化，建立直觉的联系 创意编程，用深度学习，强化学习实践cool idea 如果你也想更广更深的学习深度学习和算法的话
深度学习实战 前面总结了吴恩达的深度学习课程笔记，博主把后续的深度学习课程笔记总结记录到个人博客里面，以供学习和交流使用。今天总结的是深度学习的超参数调试、正则化和梯度检验。...改善神经网络 依次通过数据集、偏差方差、正则化、梯度爆炸和消失来掌握深度学习的基础理论。...高偏差(训练数据集)->选择一个新的网络模型(含有更多的深度学习层数和隐藏节点数的模型)->重复迭代训练直到偏差降下来为止即模型拟合数据(偏差降到可接受的范围)->检查方差是不是过高(验证数据集)->如果方差过高...，深度学习网络是如何来实现L2正则化的呢？...深度学习算法采用BP进行逐步迭代求解参数w和b，那么我们加入正则化后如何进行处理呢？
显然，AI的各个分支中，发展的最为迅速的就是深度学习。因此现在，深度学习是在科技世界中广受欢迎的一种技术。...] 上面的任务是典型的监督学习，我们的数据中包含特征x和标签y(详见 图解机器学习 | 机器学习基础知识)。...推荐文章 深度学习教程 | 深度学习概论 深度学习教程 | 神经网络基础 深度学习教程 | 浅层神经网络 深度学习教程 | 深层神经网络 深度学习教程 | 深度学习的实用层面 深度学习教程 | 神经网络优化算法...深度学习教程 | 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架 深度学习教程 | AI应用实践策略（上） 深度学习教程 | AI应用实践策略（下） 深度学习教程 | 卷积神经网络解读 深度学习教程...| 经典CNN网络实例详解 深度学习教程 | CNN应用：目标检测 深度学习教程 | CNN应用：人脸识别和神经风格转换 深度学习教程 | 序列模型与RNN网络 深度学习教程 | 自然语言处理与词嵌入
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