许多情况下单块GPU已经不能满足在大型数据集上进行训练的需要。过去10年内我们构建分布式并行训练算法的能力已经有了极大的提升。设计可扩展算法的比较大瓶颈在于深度学习优化算法的**:随机梯度...
我们预先在水管网络的每个出口都插一块字牌,对应于每一个我们想让计算机认识的汉字。这时,因为输入的是“田”这个汉字,等水流流过整个水管网络,计算机就会跑到管道出口位置去看一看,是不是标记由“...
深度生成模型可以通过生成全新的样本来演示其对于数据的理解,尽管这些生成的样本非常类似于那些训练样本。许多这样的模型和之前的自编码器的思想有关,其有一个编码器函数将数据映射到表征,还有一个解...
生成对抗网络–GANs假设一个城市治安混乱,很快,这个城市里就会出现无数的小偷。在这些小偷中,有的可能是***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...
深度生成模型可以通过生成全新的样本来演示其对于数据的理解,尽管这些生成的样本非常类似于那些训练样本。许多这样的模型和之前的自编码器的思想有关,其有一个编码器函数将数据映射到表征,还有一个解...
深度信任网络模型DBN可以解释为贝叶斯概率生成模型,由多层随机隐变量组成,上面的两层具有无向对称连接,下面的层得到来自上一层的自顶向下的有向连接,比较低层单元的状态为可见输入数据向量。DB...
2006年,Hinton提出了在非监督数据上建立多层神经网络的一个有效方法,具体分为两步:首先逐层构建单层神经元,这样每次都是训练一个单层网络;当所有层训练完后,使用wake-sleep算...
为了克服两种方法的缺点,现在一般采用的是一种折中手段,mini-batchgradientdecent,小批的梯度下降,这种方法把数据分为若干个批,按批来更新参数,这样,一个批中的一组数据...
深度强化学习–RL强化学习算法的思路非常简单,以游戏为例,如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分,那么就进一步“强化”这种策略,以期继续取得较好的结果。这种策略与日常生活中的各种“绩效...
到***你将能够•构建和训练深度神经网络、实施向量化神经网络、识别架构参数并将DL应用于您的应用程序•使用比较好实践来训练和开发测试集并分析偏差/方差以构建深度学习应用程序、使用标准神经网络技术、应用...
近年来,研究人员也逐渐将这几类方法结合起来,如对原本是以有监督学习为基础的卷积神经网络结合自编码神经网络进行无监督的预训练,进而利用鉴别信息微调网络参数形成的卷积深度置信网络。与传统的学习...
你可能已经接触过编程,并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道,尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字:人工智能。实际上,或者说幸运的是,大部分程序并不需要...