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深度学习的深度和宽度的理解

深度 1.1 为什么加深可以提升性能 Bengio和LeCun说过大多说函数如果用一个深层结构刚刚好解决问题,那么就不可能有一个更浅的同样紧凑的结构来解决。...一定深度是有必要的. 1.1.1 更好拟合特征现在的深度学习网络结构基本模块是卷积,池化,激活,这是一个标准的非线性变换模块....如果只有一层, 那么学习到的复杂程度就很小了. 网络加深带来的两个主要的好处, 更强大的表达能力和逐层的特征学习。...我们直到一个模型越深越好, 但是怎么用一个指标直接定量衡量模型的能力和深度之间的关系, 就有了直接和间接法两种方案。...总结深度学习的名字带着”深”, 可见深度对模型的重要性. 深度学习成功在于深, 但是宽度也很重要, 甚至不亚于深度, 在计算量上的影响甚至比深度更加重要.

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机器学习和深度学习的区别

终于考上人工智能的研究僧啦，不知道机器学习和深度学习有啥区别，感觉一切都是深度学习挖槽，听说学长已经调了10个月的参数准备发有2000亿参数的T9开天霹雳模型，我要调参发T10准备拿个Best Paper...但是无可否认的是深度学习是在太好用啦，极大地简化了传统机器学习的整体算法分析和学习流程，更重要的是在一些通用的领域任务刷新了传统机器学习算法达不到的精度和准确率。...深度学习这几年特别火，就像5年前的大数据一样，不过深度学习其主要还是属于机器学习的范畴领域内，所以这篇文章里面我们来唠一唠机器学习和深度学习的算法流程区别。...此外，均方误差（MSE）以及均方根误差（RMSE）也是衡量残差或预测误差的常用指标。 2、深度学习算法流程深度学习实际上是机器学习中的一种范式，所以他们的主要流程是差不多的。...在深度学习正式大规模使用之前呢，机器学习算法流程中药花费很多时间去收集数据，然后对数据进行筛选，尝试各种不同的特征提取机器学习算法，或者结合多种不同的特征对数据进行分类和回归。

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机器学习和深度学习的区别

近来有一些朋友问我，深度学习是不是算机器学习，如果是为什么一定要单拿出来算一个概念，那我在这就说说我的理解。...首先，深度学习确实仍然是依靠机器来做学习的不管是监督、半监督、还是其它学习，所以从这个角度来说深度学习是算作机器学习范畴的。...但是，与传统的机器学习概念不同，深度学习其背后原理的解释性非常差，我们来做个比较。以传统机器学习中的监督学习为例，朴素贝叶斯实现的是概率量化计算的模型，它的解释是先后验概率的量化关系。...决策树实现的是通过维度条件来降低分类的信息熵，这是基于信息熵解释的模型。回归模型是通过建模和拟合来确定待定系数，目的是在不过拟合的情况下降低残差。...SVM是通过超平面来分割不同类距离超平面距离最优化的统计学模型……这些模型的物理解释非常明确，有着清晰的含义。当然，向量的维度数量和维度值是一定要由我们人类来归纳量化的。

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机器学习和深度学习的区别和联系

本文将介绍机器学习和深度学习的区别、联系以及它们的方法、原理和应用范围。1.机器学习1.1 方法：机器学习是一种从数据中学习并提取规律的方法，主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三种。...2.深度学习2.1 方法：深度学习是机器学习的一个分支，主要利用神经网络模型进行学习和预测。...2.2 原理：深度学习的原理是通过深层神经网络对数据进行层层抽象和表示学习，从而实现对复杂关系的建模和预测。深度学习模型的参数通过反向传播算法和梯度下降等优化算法来学习和更新。...3.区别和联系区别：机器学习是一种广义的概念，包括了多种方法和算法，而深度学习是机器学习的一个特殊分支，主要利用深层神经网络进行学习和预测。...联系：深度学习是机器学习的一种，它们都是利用数据来进行学习和预测，但深度学习更加强调通过深层次的特征提取和表示学习来实现对复杂数据的建模和预测。

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深度学习常用Linux命令

这里记录一些我平时用到的Linux命令 man man command可以查看某个命令的帮助文档，摁q退出帮助文档 cd cd -可以在最近两次目录之间来回切换 touch touch file_name...如果文件已存在，可以修改文件的末次修改时间 ls ls -lh可以列出当前目录下文件的详细信息，ll的效果等同于ls -lh pwd pwd命令以绝对路径的方式显示用户当前的工作目录 cat 显示文件内容...文件 ls -lh | grep .md whereis 可以查找含有制定关键字的文件，如whereis python 重定向 > 和 >>（非常重要！！！）...Linux 允许将命令执行结果重定向到一个文件将本应显示在终端上的内容输出／追加到指定文件中其中 >表示输出，会覆盖原有文件 >>表示追加，会将内容追加到已有文件的末尾为什么说非常重要呢，...同时打开两个终端，在一个终端中跑深度学习任务，另一个终端是看不到输出的，即看不到loss、accuracy等信息。

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AI、机器学习和深度学习的未来

虽然尚处在开发和使用的早期阶段，AI、机器学习和深度学习已经影响了我们的生活，工作和娱乐。你是否已经准备好接受和利用这些颠覆性创新了呢？...AI 被定义为通过计算机有效地模拟人类智能的过程，AI 还包含机器学习和深度学习的概念。...通过机器学习，AI 能够让无生命系统进行自动学习并改进经验（非常“人性化”的特性）；而深度学习则使计算机能够在没有被明确地编程时进行学习。...谷歌把深度学习用于语音和图像识别算法，亚马逊使用它来确定客户接下来想看什么或者买什么。 AI 影响我们的三种方式 AI、机器学习和深度学习可以组合在一起运用，从而帮助企业发展得更智能，更好，更快。...随着 AI、机器学习和深度学习的不断发展和成熟，每个企业都应该开始尝试这些技术，从而让公司发展得更智能、更好、更快速。那么你该怎么做？首先应该从业务策略开始。

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简述机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习的区别 1.1 机器学习机器学习的核心是数据和特征而模型和算法只是逼近这个上限，比如男女的二分问题，你如果去使用衣服、鞋子、眼睛、头发来进行区分，那么我相信世界上没有任何一种算法能够很好的区分...1.2 深度学习深度学习，特征工程就没那么重要了，特征只需要做些预处理就可以了，因为它可以自动完成传统机器学习算法中需要特征工程才能实现的任务，特别是在图像和声音数据的处理中更是如此，但模型结构会比较复杂...1.3 机器学习VS深度学习深度学习：图像处理，自然语言处理等，因为图像、语言、文本都较难进行特征工程，交给深度学习是一个很好的选择。...硬件层面，这个其实也和上面的特性有关，因为你数据量的大小，得考虑你的硬件速度啊，机器学习算法需要较少的计算能力。通常来讲，桌面 CPU 足以训练这些模型。深度学习模型需要大量的计算能力。...当然也可以用集群部署进行共享资源，训练方式机器学习可以使用自动化算法学习模型函数以从数据中预测未来的行为，而深度学习使用能够传递很多层的神经网络来解释数据特征和关系。

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深度学习的历史和趋势

，而引发这波浪潮的很大一部分原因是深度学习在语音，图像识别的一个成熟，以及大家看到了深度学习通过大量数据训练的方式获取更有效的特征，取代了传统依赖专家经验设置特征的一个巨大潜力和憧憬。...1.神经网络的众多名称和命运变迁深度学习的历史可以追溯到20世纪40年代。...4.与日俱增的精度，复杂度和对现实世界的冲击 20世纪80年代以来,深度学习提供精度识别和预测的能力一值在提高。而且，深度学习持续成功被应用于越来越广泛的实际问题中。...5.总结总之，深度学习是机器学习的一种方法。在过去几十年的发展中，它大量借鉴了我们关于人脑，统计学和应用数学的知识。...近年来，对于更强大的计算机，更大的数据集和能够训练更深网络的技术，深度学习的普及型和实用性都有了极大的发展。未来几十年充满了进一步提高深度学习并将它带到心理与的挑战和机遇。

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win和linux的php异或运算结果不同

win和linux的php异或运算结果不同作者：matrix 被围观: 3,383 次发布时间：2015-06-17 分类：兼容并蓄零零星星 | 3 条评论 » 这是一个创建于 2633...php $a = -38622 72608; $b = 471468; $c = $a ^ $b; echo $c; //Q1: //本地这是5.2.14的php，Win，显示432886796; //...> 真是狗日的xor仙人板板。为什么换成xor结果和^又不同。难道xor不是异或。。。 Q1：幸好我不是第一个发现。...算是有答案： php中一个整数能表示的范围是2147483647~-2147483647 在linux环境下，php整数溢出的时候，其结果是不可靠 php提供了GMP库进行精确计算大数据如果你的...php开启了GMP：gmp_xor()进行xor运算 Q2：无解将^ 换成xor运算win和linux的结果都一样。

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深度学习的GPU：深度学习中使用GPU的经验和建议

拥有高速GPU是开始学习深度学习的一个非常重要的方面，因为这可以让您快速获得实践经验，这是建立专业知识的关键，您可以将深度学习应用于新问题。...当前在GPU和计算机之间实现高效算法的唯一深度学习库是CNTK，它使用微软的1位量化（高效）和块动量（非常高效）的特殊并行算法。...因此，在CUDA社区中，很容易获得良好的开源解决方案和可靠的建议。此外，即使深度学习刚刚起步，NVIDIA仍然深入学习。这个赌注得到了回报。...而其他公司现在把钱和精力放在深度学习上，由于起步较晚，他们还是很落后。目前，除NVIDIA-CUDA之外，使用任何软硬件组合进行深度学习都将导致重大挫折。...由于内存带宽的限制，图形处理器擅长涉及大量内存的问题。当然，GPU和CPU之间还有更复杂的区别，如果您对GPU深度学习的深度感兴趣，您可以在我的quora答案中阅读关于这个问题的更多信息。

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深度学习和深度强化学习的特征提取网络

Approaches作者：Omar Elharroussa,Younes Akbaria, Noor Almaadeeda and Somaya Al-Maadeeda编辑：郑欣欣@一点人工一点智能原文：深度学习和深度强化学习的特征提取网络...02 常见的主干网路特征提取在数据分析领域中占据着至关重要的地位，其作用在于从原始数据中抽取有价值的信息。伴随着机器学习和深度学习技术的进步，神经网络在性能和处理数据量方面取得了突破性的成果。...与其他常见的深度学习模型相比，DenseNet的核心特点是其密集连接方式，这一特点在一定程度上提高了模型的性能和计算效率。...因此，深度学习面临的主要挑战在于数据集的数量有限以及质量未达到理想水平。以医学领域为例，深度强化学习常被应用于辅助诊断过程。然而，在罕见疾病的情况下，可用于神经网络模型学习的数据样本不足。...深度学习模型的性能与其采用的网络结构密切相关，但其在发现潜在规律和理解能力方面仍有待提高（泛化性能不佳）。

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Linux上跑深度学习实验

服务器租赁平台会提供登录，直接在那里登录即可，需要用户名和密码如果本机是Windows系统，可用自带的远程连接，此时需要通过服务器公网IP和密码通过SSH连接到服务器，可以用密码登录，也可用公钥，一般需要公网...IP、端口、用户名和密码 .........一般来说Windows和Linux会自带这个命令，我们只需要在本地使用该命令，就可以将指定文件(夹)复制到指定服务器的指定位置。具体可以查看菜鸟教程scp命令。这里简单说一下如何使用。...首先在本地机器打开命令行(win+r \rightarrow 输入cmd \rightarrow回车)，如果为了方便起见，可以先进入资源管理器中要上传文件的目录，在地址栏输入cmd回车，这里假定已经进入需要上传文件的目录...以上便是我在使用Linux服务器跑深度学习代码遇到的一些问题即解决办法，希望能帮到大家，如果对你有帮助，不妨点赞评论关注！感谢阅读！

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神经网络和深度学习（一）——深度学习概述

神经网络和深度学习（一） ——深度学习概述（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、监督学习与神经网络监督学习可以在一些地方应用，包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。...三、深度学习优势监督学习中，主要处理的数据类型有两种：结构化数据和非结构化数据。结构化数据，就是类似数据库表的形式，指定一些特征值和一些结果。计算机一直以来都很擅长与处理这类内容。...复杂的过程意味着大量复杂的计算，深度学习相比普通的机器学习，有效解决此类问题。四、深度学习兴起的原因深度学习，并不是近期才有的概念，但是最近才开始火起来。...但是，对于数据量不大的情况，深度学习未必会比普通的机器学习算法快，反而有可能诸如SVM等算法效果更好。...如下图所示：多层神经网络，则分为输出层、隐藏层1、隐藏层2、输出层等，如下图所示：六、总结这是深度学习微专业的第一课，算是一个概述类的课程，对神经网络有个非常初步的了解，后面要开始深入的学习了

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Win10上编译CoreCLR的Windows和Linux版本

一、编译环境首先，不管是Windows还是Linux版本CoreCLR的编译，都是在Windows10上进行的。...PowerShell Windows 10 自带4.0，所以Win10就没问题。 DotNet Core SDK 不需要解释吧，没有去官网下载吧。...三、CoreCLR for Linux 这里使用Windows 10编译Linux版本是因为Win10里带有Bash，bash是一个基于Ubuntu 14.04的Windows子系统，可以“完美”模拟Linux...系统官方推荐的是ubuntu 14.04，当然也可以是别的Linux版本，本文也是使用这个版本进行的。.../build.sh 四、总结 Linux上的编译相对比较简单，但是如果是DEBUG的话，Windows版本要很容易实现。编译两个版本的过程中会经过漫长的等待（最好找个代理）。

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TensorFlow 广度和深度学习的教程

它在一般的大规模回归和具有稀疏输入特性的分类问题（例如，分类特征存在一个很大的可能值域）上很有效。如果你有兴趣学习更多关于广度和深度学习如何工作的问题，请参考研究论文。...上图展示了广度模型（具有稀疏特征和转换性质的 logistic 回归模型），深度模型（具有一个嵌入层和多个隐藏层的前馈神经网络），广度和深度模型（两者的联合训练）的区别比较。...通过密集嵌入，深度模型可以更好的概括，并更好对之前没有在训练数据中遇见的特征进行预测。然而，当两个特征列之间的底层交互矩阵是稀疏和高等级时，很难学习特征列的有效低维度表示。...请注意，本教程只是一个小型数据基的简单示例，为了让你快速熟悉 API。如果你有大量具有稀疏特征列和大量可能特征值的数据集，广度和深度学习将会更加强大。...此外，请随时关注我们的研究论文，以了解更多关于在实际中广度和深度学习在大型机器学习方面如何应用的思考。 End.

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最优化和深度学习的区别

「导语：有人说深度学习实质上是最优化，但它们具体又有什么不同呢？」作者：Frank Odom 编译：McGL 如今训练神经网络最常见的方法是使用梯度下降或 Adam 等变种。...这听起来就像是机器学习或深度学习。我们有一些指标，例如准确率，甚至更好的精度/召回率或F1值；有一个带有可学习参数的模型（我们的网络）；还有数据（训练和测试集）。...来自论文《The general inefficiency of batch training for gradient descent learning》最优化与深度学习之间至少存在两个主要差异，这些差异对于在深度学习中获得更好的结果很重要...在最优化中，我们有一个单一的明确定义的度量，希望将其最小化（或最大化）。不幸的是，在深度学习中，我们经常使用无法或很难优化的度量。例如，在分类问题中，我们可能对模型的“准确率”或“F1值”感兴趣。...在深度学习中，我们主要关心泛化，即我们没有的数据。这意味着，即使我们找到了已有的数据（训练集）的最大值（或最小值），我们仍然可能在还没有的数据上得到较差的结果。

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深度学习的深度学习路程

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。...凭借着强大的编程能力，公众号还大量使用动画模拟和代码例子的来阐述深奥的概念。...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

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基于机器学习和深度学习的视频处理

该会议来自于IBC2020 TECHNICAL PAPERS，本期内容主要为基于机器学习和深度学习的视频处理。主持人为Dr....Taeyoung介绍了随着深度学习的发展，在各种领域中，基于深度学习的方法得到的效果都比传统方法好，尽管有着复杂度高的问题，但是GPU的更新迭代也正在逐渐在这方面进行突破。...HFR Module，HFR通过使用ConvolutionalLong-Short Term Memory(LSTM)和ConvolutionalNeural Network(CNN)在两个视频帧之间用深度学习插入新帧的方式...在分布式广播流中，传统的视频处理和编码已经可以为多个设备推流，然而在深度学习的帮助下，可以为更加庞大数量的设备推流。然而，对于深度学习内部算法的不理解可能会导致无法预料的场景出现。...为了防止这类情况出现，应该去尝试解读并理解这些深度学习黑盒内部的行为。深度学习可解读性帮助我们理解计算机训练时学习的内容与关系，而这种关系是与训练目的，网络的设计和应用十分相关的。

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win10下linux系统的安装（开启）和使用

背景 windows系统和linux系统一直是水火不容，而在最新的win10系统却完美兼容了linux系统，这不得不说是开发者的仙音。...当然这个linux系统默认是不安装的，需要用户手动安装，下面我就来介绍一下如何开启win10下的linux系统，这个系统是ubuntu系统。...按win+x键->选择控制面板（或者直接打开控制面板）->启用或关闭windows功能->适用于Linux的 windows子系统，选中后点确定。 ? ? ? 4.重启计算机。...linux账号和密码，下图有示。...6.创建完账号就可以用linux了，这个窗口就是linux的shell窗口，可以在里面执行linux的命令以及安装linux的软件，当然也包括linux的桌面。

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必读的AI和深度学习博客

Sam Altman, Elon Musk 和其他几个著名的投资者负责给这家公司提供资金。OpenAI 的博客也是被全世界所有的人工智能和深度学习爱好者关注着。...他们通常每周会发表一篇文章，内容是 BAIR 在深度学习、机器学习和人工智能领域方面的研究。...他的文章大多数是关于深度学习和自然语言处理，主要是集中在多任务学习和迁移学习方面。Ruder 通过视觉上以及易懂语言来给出他对公式的理解和解释。...他的博客也是受到深度学习和机器学习爱好者的高度关注。他主要集中在神经网络和对它的解释以及实现。...他主要研究机器学习和深度学习，并且他的文章非常有益于初学者入门神经网络。

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