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【DL碎片2】神经网络中的优化算法

从【DL笔记1】到【DL笔记N】以及【DL碎片】系列，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。 ---- 【DL碎片1】讲了神经网络的参数初试化，可以看到不同的初始化方法对我们的学习效果有很大影响。 本文继续讨论如何进一步优化我们的梯度下降算法，使得我们的学习更快，学习效果更佳。 我们训练的时候，跑完一个mini-batch就把W和b更新一次，这样的的话，在一个epoch中，我们就已经把参数更新了5000次了！ 一开始我估计时间应该差不多，因为我们迭代的40000次相当于40000个epoch，我前面只是说一个epoch中mini-batch更新的次数更多，没想到居然也更快（因为我觉得一个epoch中的操作变多了 想了想，觉得应该是这样：因为mini-batch在一个epoch中走的步子多，因此可以迅速地找到“最佳下坡路”，找到了之后，就跟坐滑滑梯一样，越溜越快，因此比batch GD更快。

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    HTML5设计原理（中）

    答案是，这是在Internet Explorer中触发标准模式的最少字符数目。我认为这也说明了HTML5规范的本质：它不追求理论上的完美。 因而在HTML5中，你可以随意使用下列任何语法。

    在HTML5中，我只要简单地把所有内容都包装在一个链接元素中就行了。 在HTML5中，这些元素都可以换掉。说起新增的语义元素，它们价值的一方面可以这样来体现：“嘿，看啊，这样多好，用HTML5新增的元素可以把这些div都替换掉。” <body>
    ... 不要紧，但我可以告诉你，我认为这才是HTML5中这些新语义标记的真正价值所在。换句话说，我们现在有了独立的元素了，这些元素中的标题级别可以重新定义。

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    DL | 语义分割综述

    机器之心编译 语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的。 例如，我们可能需要区分图像中属于汽车的所有像素，并把这些像素涂成蓝色。 ? 语义分割的演示视频 与图像分类或目标检测相比，语义分割使我们对图像有更加细致的了解。 Yasrab 等人文章（2016）中 SCNet 的编码器-解码器架构。 在许多语义分割架构中，CNN 旨在最小化的损失函数是交叉熵损失。 为了解决这个问题，有一些架构使用了条件随机场（CRF），使用原始图像中像素的相似性重新精炼 CNN 的标签。 ? 他们发现，在时间较长时模型的表现不佳，但是在短期和中期时间范围中，模型性能都很好。

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    【DL】一文读懂深度学习中的Normalization模型

    这个例子中隐层的三个神经元在某刻进行 Normalization 计算的时候共用了同一个集合 S，在实际的计算中，隐层中的神经元可能共用同一个集合，也可能每个神经元采用不同的神经元集合 S，并非一成不变 3.2 CNN 网络中的 BN 了解了前向神经网络中的 BatchNorm，接下来介绍 CNN 中的 BatchNorm，读者可以先自行思考下如果由你来主导设计，在 CNN 中究竟应该如何确定神经元集合 CNN 中的 BatchNorm 过程 那么在卷积层中，如果要对通道激活二维平面中某个激活值进行 Normalization 操作，怎么确定集合 S 的范围呢？图 8 给出了示意图。 CNN 中 Batch Norm 的另外一种角度的理解 描述起来似乎有些复杂，但是从概念上，其实可以把 CNN 中的卷积层想象成前向神经网络中的一个隐层，然后把对应的某个卷积核想象成 MLP 隐层中的一个神经元节点 MLP 中的 LayerNorm ? 图 12. CNN 中的 LayerNorm ? 图 13.

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    RS Meet DL(51)-谈谈推荐系统中的冷启动

    因此从本文开始，我们使用RS Meet DL来替换原来的标题推荐系统遇上深度学习。 本文是推荐系统遇上深度学习系列的第五十一篇文章，来谈谈推荐系统中冷启动的解决吧。 1、冷启动问题的分类 咱都知道，冷启动问题是推荐系统中面临的难题之一。冷启动问题主要分为以下三类： 1)用户冷启动:用户冷启动主要解决如何给新用户做个性化推荐的问题。 比如两个用户都是通过微博登录的，而他们在微博中是互相关注的状态，那么我们就可以通过其好友的行为来进行推荐。 2.3 利用同平台其他产品中的行为进行推荐 与第三方登录不同。 这里说的是使用同平台其他产品中的行为进行推荐。最典型的例子就是腾讯。 分别是使用CNN对音频流派进行分类以及人脸魅力值打分在视频推荐中的应用，感兴趣的同学可以看一下原书，这里就不再赘述。 在电商领域的推荐中，常见的召回策略是通过计算物品之间embedding的相似度。

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    HTML5中的拖放功能

    而HTML5的拖放API功能直接实现拖放操作，而且拖放的范围已经超出浏览器的边界，HTML5提供的文件api支持拖拽多个文件并上传。 要学会掌握html5中的拖放api和 文件api，光标拖放事件，从web网页上访问本地文件系统。 拖放api 在html5中的拖放api重点： 第一，为页面元素提供了拖放特性； 第二，为光标增加了拖放事件； 第三，提供了用于存储拖放数据的DataTransfer对象 draggable特性 draggable -drop元素 第七，在拖放操作结束时触发，事件的作用对象是被拖拽的元素-dragend事件 DataTransfer对象 在html5中提供了DataTransfer对象，用来支持拖拽数据的存储。 如：FileList对象，File对象，Blob接口，FileReader接口 增加的标签特性 在html5中file类型的表单元素增加了multiple特性和accept特性 multiple特性

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    RS Meet DL(80)-在评分预测中建模“同化-对比”效应

    Assimilation-Contrast Effects in Online Product Rating Systems: Debiasing and Recommendations》，主要是建模了评分预测中的 2、“同化-对比”效应 2.1 数据集介绍 我们通过两个数据集来描述评分系统中的“同化-对比”效应。 先来回答第一个问题，一种可能的解释是用户在做出购买产品的决策时，会去参考其他用户的评分和评价，在这一过程中，就形成了他对产品的先验期望。而这个先验期望会和产品本身的质量一起影响用户的购买决策。 这里我们首先把所有的数据集合并，然后选择产品质量在[2.9,3.1]中的产品，绘制先验期望和当次打分的折线图： ? 上式中x代表的是历史评分的长度，而f(0)=0。 同时，我们还进一步对历史评分均值进行了处理，使得时间距离越近的评分权重更高： ? 其中： ? 最后，来看下模型的损失函数。

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    【DL】一文读懂深度学习中的N种卷积

    信号处理中卷积与互相关之间的差异 在深度学习中，卷积中的过滤器不经过反转。严格来说，这是互相关。我们本质上是执行逐元素乘法和加法。但在深度学习中，直接将其称之为卷积更加方便。 如果上面例子中的反转函数 g 是正确的函数，那么经过训练后，学习得到的过滤器看起来就会像是反转后的函数 g。因此，在训练之前，没必要像在真正的卷积中那样首先反转过滤器。 对某些应用（比如生物医学影像中的 3D 分割/重构）而言，这样的 3D 关系很重要，比如在 CT 和 MRI 中，血管之类的目标会在 3D 空间中蜿蜒曲折。 （在后者的例子中，形义分割首先会提取编码器中的特征图，然后在解码器中恢复原来的图像大小，使其可以分类原始图像中的每个像素。） 实现上采样的传统方法是应用插值方案或人工创建规则。 Sobel 核可分为一个 3x1 和一个 1x3 核 在卷积中，3×3 核直接与图像卷积。在空间可分卷积中，3×1 核首先与图像卷积，然后再应用 1×3 核。

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    深度学习 – Deep learning | DL

    水管网络中，每一层的每个调节阀都通过水管与下一层的所有调节阀连接起来，组成一个从前到后，逐层完全连通的水流系统。 ? 那么，计算机该如何使用这个庞大的水管网络来学习识字呢？ 比如：文章内容、语音音频、股票价格走势… 之所以他能处理序列数据，是因为在序列中前面的输入也会影响到后面的输出，相当于有了“记忆功能”。 在这些小偷中，有的可能是盗窃高手，有的可能毫无技术可言。假如这个城市开始整饬其治安，突然开展一场打击犯罪的「运动」，警察们开始恢复城市中的巡逻，很快，一批「学艺不精」的小偷就被捉住了。 这种策略与日常生活中的各种「绩效奖励」非常类似。我们平时也常常用这样的策略来提高自己的游戏水平。 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

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