---- 作者 | Manpreet Singh Minhas 编译 | VK 来源 | Towards Data Science 深度学习/机器学习工作流程通常不同于人们对正常软件开发过程的期望。...我们将首先简要介绍单元测试，然后是一个深度学习中的单元测试示例，以及如何通过命令行和VS代码测试资源管理器运行这些测试。 介绍 单元测试是软件开发人员熟悉的概念。...测试的输入范围很广，通常包括边界和边缘情况。这些输入的输出通常由开发人员手动计算，以测试被测试单元的输出。 例如，对于加法器函数，我们将有如下测试用例。（稍后我们将看到一个深度学习的示例。）...有两种类型的setup方法可用于为测试设置类。 setUp -这将在类中的每个测试方法之前调用。 setUpClass-整个类只运行一次。这是你应该用来做深度学习测试的方法。...如果你想节省时间，你可以选择只运行失败的测试，而不是再次运行所有测试。 结论 本文结束了关于深度学习单元测试的文章。我们简要地了解了什么是单元测试以及它们的好处。
正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。但卷积为什么如此强大？它的原理是什么？在这篇博客中我将讲解卷积及相关概念，帮助你彻底地理解它。...网络上已经有不少博客讲解卷积和深度学习中的卷积，但我发现它们都一上来就加入了太多不必要的数学细节，艰深晦涩，不利于理解主旨。...这篇博客虽然也有很多数学细节，但我会以可视化的方式一步步展示它们，确保每个人都可以理解。文章第一部分旨在帮助读者理解卷积的概念和深度学习中的卷积网络。...现在我们已经理解了卷积定理和傅里叶变换，我们可以将这些理念应用到其他科学领域，以加强我们对深度学习中的卷积的理解。...总结 这篇博客中我们知道了卷积是什么、为什么在深度学习中这么有用。图片区块的解释很容易理解和计算，但有其理论局限性。我们通过学习傅里叶变换知道傅里叶变换后的时域上有很多关于物体朝向的信息。
Perez 编译 | saint，一针 牛津大学的机器学习先驱Nando de Freitas刚刚在自己的最新推文中推荐了这篇关于“深度学习怪圈”的文章。...本文作者将人类自我认知的怪圈与深度学习的算法怪圈相联系，“自我创造”这一似乎是“人类思想”独有的属性，似乎正在成就一些难以置信的深度学习成果。...循环在机器学习系统中并不典型，按照惯例，这些系统由不同计算层的无环图构成。然而，我们现在开始发现，采用”反馈循环”能衍生出一种令人难以置信的、新的自动操作。 这可不是夸张，这是今天正在发生的事实。...这在2016年中的一篇论文中有原始研究人员的进一步讨论： https://arxiv.org/pdf/1606.06724v2.pdf 标记:无监督深度学习感知分组 如果你将好几个梯形网络串在一起就能形成一个大的网络...深度学习系统的缺点之一就是在微调网络时，用新数据来训练会摧毁之前它掌握的技能。就是说，网络会“忘记”过去的学习。
深度学习继承了该发现的思想，提出了具体的模型实现层级式结构。因此，深度学习成为当前最接近人类智能的学习方法，守到广泛的关注。...---- 视频分析中深度学习的特点 视频中基本单元是图像，因此视频分析往往转换为图像序列立即诶进行研究，而这其中图像的表达是最基本也是最重要的环节。...---- 传统智能视频分析技术的不足 智能视频分析技术利用一些图像处理、模式识别或机器学习等领域的算法来分析视频序列中的信息，以达到理解视频内容的目的，也被称为视频内容分析。...在这些成果的背后，有着一套共同的算法框架，那就是深度学习。前面提到过浅层学习模型,而深度学习，往往含有更深的层次结构。我们可以认为高层级的特征是由底层级的特征组合得到的。...---- 深度学习的应用 近年来，深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等应用中取得了显着的成效。但是在安防行业，深度学习刚刚起步。
在深度学习中，IR（Intermediate Representation，中间表示）是一种用于表示深度学习模型的中间形式。它可以用计算图的形式来表示神经网络模型的结构和计算过程。...下面将详细介绍深度学习中的IR的作用、特点和常见的表示格式。...作用 IR在深度学习中起着至关重要的作用，其主要用途包括： 模型转换与跨框架兼容性：通过将模型表示为IR，可以实现不同深度学习框架之间的模型转换和交互。...特点 深度学习中的IR具有以下特点： 中间表示：IR位于原始模型和最终执行阶段之间。...总结来说，在深度学习中，IR是一种中间表示形式，用于表示神经网络模型的结构和计算过程。它具有独立性、高层抽象性和可扩展性的特点，并广泛应用于模型转换、优化和跨平台部署等方面。
它表示从原点出发到向量x 确定的点的欧几里得距离。L2L_2L2范数在机器学习中出现地十分频繁，经常简化表示为∥x∥∥x∥∥x∥，略去了下标2。...例如，平方L2L_2L2范数对x 中每个元素的导数只取决于对应的元素，而L2L_2L2范数对每个元素的导数却和整个向量相关。...L1L_1L1 norm 在某些机器学习应用中，区分恰好是零的元素和非零但值很小的元素是很重要的。在这些情况下，我们转而使用在各个位置斜率相同，同时保持简单的数学形式的函数：L1L_1L1 范数。...每当x 中某个元素从0 增加ϵ，对应的L1L_1L1范数也会增加ϵ。 L0L_0L0 norm 有时候我们会统计向量中非零元素的个数来衡量向量的大小。...在深度学习中，最常见的做法是使用Frobenius 范数（Frobenius norm）, ∣∣A∣∣F=∑i,jAi,j2||A||_F=\sqrt{\sum_{i,j}A^2_{i,j}}∣∣A∣
深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等内的众多领域中均取得了令人难以置信的性能。但是，大多数模型在计算上过于昂贵，无法在移动端或嵌入式设备上运行。...因此，在工业界中对知识蒸馏和迁移学习也有着非常强烈的需求。...它不像Logits方法那样，Student只学习Teacher的Logits这种结果知识，而是学习Teacher网络结构中的中间层特征。...到目前为止，知识蒸馏技术已经考虑了Student网络与Teacher网络有相同或更小的参数。这里有一个洞察点是，深度是特征学习的基本层面，到目前为止尚未考虑到Student网络的深度。...学着学着发现相关知识太多，虽然可以跟大家分享大量的学习笔记，但是我时间有限，且不想本文篇幅太长，因此我会在下篇文章中接着给大家详细讲解知识蒸馏在推荐系统中的应用，这里先给大家放出我的学习思维导图，请大家持续关注我哈
深度学习算法中的集成学习（Ensemble Learning）与深度学习的结合引言深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的成功，但在处理复杂任务和拥有少量标注数据的情况下，仍然存在一些挑战。...为了进一步提高深度学习算法的性能和泛化能力，研究者们开始探索将集成学习与深度学习相结合的方法。...本文将介绍集成学习的基本概念和深度学习的优势，然后讨论集成学习在深度学习中的应用，并总结结合集成学习的深度学习算法的优势和挑战。...适应复杂任务：深度学习模型可以适应各种复杂任务，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。集成学习在深度学习中的应用集成学习可以与深度学习相结合，以提高深度学习算法的性能和鲁棒性。...以下是一些常见的集成学习方法在深度学习中的应用：模型级集成：将多个深度学习模型进行集成，可以通过投票法或平均法来获得最终的预测结果。这种方法可以减小模型的方差，提高模型的泛化能力。
在这篇文章[1]中，我将主要讨论神经网络中 dropout 的概念，特别是深度网络，然后进行实验，通过在标准数据集上实施深度网络并查看 dropout 的影响，看看它在实践中实际影响如何。 1....如果你只是想了解神经网络中的 dropout，那么以上两节就足够了。在本节中，我将涉及更多技术细节。 在机器学习中，正则化是防止过度拟合的方法。正则化通过向损失函数添加惩罚来减少过度拟合。...通过添加这个惩罚，模型被训练成不学习相互依赖的特征权重集。了解逻辑回归的人可能熟悉 L1（拉普拉斯）和 L2（高斯）惩罚。...Dropout 是一种神经网络正则化方法，有助于减少神经元之间的相互依赖学习。 4....构建的深度网络具有三个大小为 64、128 和 256 的卷积层，然后是两个大小为 512 的密集连接层和一个大小为 10 的输出层密集层（CIFAR-10 数据集中的类数）。
BN也叫归一化，它和比如说CNN中的卷积层一样，也是网络中的一层，但它是一个数据的处理层。数据经过BN后，再交给其他层处理，可以极大地提升训练效率。...在深度学习中也有类似的问题，随着层数（距离）的增加，前面的层观测后面层的数据时，极其不容易观测，通俗点说就是不够准备。这个时候容易产生两个问题，梯度爆炸和梯度消失。 梯度爆炸：说的是蝴蝶效应。...一个直观的影响就是，前面层的学习率已经很小很小了，但是传播到后面，则会带来很大的步长，可能导致无法收敛。...梯度消失：和梯度爆炸相反，学习率对后面层的带来的步长几乎没有，这个时候，学习会很慢很慢很慢，上图的球就会变成蜗牛，甚至比蜗牛还慢，这几乎也可以认为是不可收敛的。...·如果用了BN（为了方便理解和计算，我们去掉分母中的ε）： 模型就变成 反向传播时便有： 其中γ是一个训练参数，姑且认为它是常量。可以看的，每加一层BN后，分母就会多一个和y1的标准差σ。
简介 在本教程[1]中，我们将讨论深度学习中的潜在空间。首先，我们将定义这个术语并讨论它对深度学习的重要性，然后我们将展示一些潜在空间的例子。 2....深度学习的重要性 深度学习已经彻底改变了我们生活的许多方面，其应用范围从自动驾驶汽车到预测严重疾病。...因此，我们意识到深度学习和潜在空间是密切相关的概念，因为前者的内部表示构成了后者。 正如我们在下面看到的，深度学习模型将输入原始数据并输出位于称为潜在空间的低维空间中的判别特征。...解决方案是使用深度神经网络将高维输入空间编码为低维潜在空间。 4. 实例 现在，让我们讨论深度学习中的一些例子，其中潜在空间的存在对于捕获任务复杂性和实现高性能是必要的。 4.1....在下图中，我们可以看到如何通过改变生成人脸的 GAN 的潜在向量来处理人脸的姿势： 5. 总结 在本教程中，我们介绍了深度学习中的潜在空间。
深度学习模型有效地指示了新冠肺炎模式，并对疾病进行了分类。 图1 深度学习在药物发现和生物标志物开发中的潜力。...每个药物发现时期的深度学习算法应用，包括临床评估、生物过程结合、化学修饰和开发、化合物的新合成。 2.2 药物设计中的深度学习 深度学习是机器学习的一个子类，更广泛地说是人工智能的一个子类。...为了执行专门的任务，深度学习中的开源编程语言包括torch、Deeplearning4j、CNTK、python和R。深度学习可分为监督学习、无监督学习和强化学习。...深度学习在机器学习和高通量筛选技术中表现最佳。随后，一场使用深度学习的比赛被举办。化合物中的毒物基团识别是筛选性质的主要任务，如电子供体/受体、芳香环或疏水区。...深度神经网络模型取得了不错的表现。 在水溶性、亲脂性、电离常数pKa等性质的预测中，研究者也提出了诸多深度学习模型，例如深度学习模型在pka值的预测中产生了显著的结果。
在这篇文章中，我将主要讨论神经网络中 dropout 的概念，特别是深度网络，然后进行实验，通过在标准数据集上实施深度网络并查看 dropout 的影响，看看它在实践中实际影响如何。1....如果你只是想了解神经网络中的 dropout，那么以上两节就足够了。在本节中，我将涉及更多技术细节。在机器学习中，正则化是防止过度拟合的方法。正则化通过向损失函数添加惩罚来减少过度拟合。...通过添加这个惩罚，模型被训练成不学习相互依赖的特征权重集。了解逻辑回归的人可能熟悉 L1（拉普拉斯）和 L2（高斯）惩罚。Dropout 是一种神经网络正则化方法，有助于减少神经元之间的相互依赖学习。...作用Dropout 迫使神经网络学习更强大的特征，这些特征与其他神经元的许多不同随机子集结合使用时很有用。Dropout 使收敛所需的迭代次数加倍。然而，每个时期的训练时间较少。...构建的深度网络具有三个大小为 64、128 和 256 的卷积层，然后是两个大小为 512 的密集连接层和一个大小为 10 的输出层密集层（CIFAR-10 数据集中的类数）。
上一篇介绍了回归任务的常用损失函数，这一次介绍分类任务的常用损失函数 深度学习中的损失函数 一.分类任务 与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用...one-hot的中文释义为独热，热 的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。...例如，假设天气状态只有下雨与晴天，明天下雨的概率是100%（P明天下雨=1），则H（明天下雨）=0，即 “明天下雨” 这件事的熵为0。对于明天下雨的概率是0%也表示同样的结论。...我们有P（明天下雨）=0.5，则H（明天下雨）=a（a>0并且是该事件的最大熵），即完全不知道明天天气情况下，这件事包含的可能性最多，其对应的熵也是最大的。...pred) / 2, name='js1') \ + 0.5 * Loss.kl_div(pred, (label + pred) / 2, name='js2') 在实际应用中，
本文讨论了深度学习环境中的修剪技术。 本在本文中，我们将介绍深度学习背景下的模型修剪机制。模型修剪是一种丢弃那些不代表模型性能的权重的艺术。...如果您是从经过训练的网络（例如网络A）中获得的修剪的网络，请考虑网络A的这些初始参数的大小。 当在具有预训练网络的迁移学习方案中执行基于量级的修剪时，我们如何确定权重的重要性？...作者还建议将其作为微调的替代方法。 这是一些令人兴奋的想法，主要围绕基于幅度的修剪而发展。在最后一节中，我们将看到一种比基于幅度的修剪效果更好的修剪方法，尤其是对于迁移学习机制而言。...结论和最终想法 我希望这份报告能使您对深度学习背景下的修剪有一个清晰的认识。我要感谢Raziel和Yunlu（来自Google），向我提供了有关tfmot的重要信息以及有关修剪自身的其他一些想法。...向我们展示了在修剪的网络中处理权重初始化的不同方法。我们可以学习一种有效的方法来系统地结合它们吗？ 到目前为止修剪的最新方法之一是SynFlow。
但是，由于论文中提出的网络结构通常被嵌入到分类、检测、分割等代码框架中，导致代码比较冗余，对于像我这样的小白很难找到网络的核心代码，导致在论文和网络思想的理解上会有一定困难。...因此，本文采用了两个串联的MLP结构作为memory units，使得计算复杂度降低到了O(n)；此外，这两个memory units是基于全部的训练数据学习的，因此也隐式的考虑了不同样本之间的联系。...Transformer中提出的Self-Attention是Attention的一种，用于计算特征中不同位置之间的权重，从而达到更新特征的效果。...在传统的CNN中每一个卷积层都是用相同大小的卷积核，限制了模型的表达能力；而Inception这种“更宽”的模型结构也验证了，用多个不同的卷积核进行学习确实可以提升模型的表达能力。...这篇文章给出的思路也非常简单，在SA中，在FC之前，用了一个卷积来降低了空间的维度，从而得到空间维度上更小的K和V。 10.4.
自然语言处理的深度学习是应用在单词、句子或段落上的模式识别；就像计算机视觉是应用在像素上的模式识别。 就像其他神经网络一样，深度学习模型不能直接处理原始文本：只能处理数值型张量。...文本向量化过程：对文本使用标记模式，将数值向量和生成的token联系起来。这些向量打包成序列张量，送到深度学习网络中。...用深度学习解决问题。...双向RNN 双向RNN是一种常见的RNN变体，可以在某些任务上提供比常规RNN更高的性能。它经常用于自然语言处理 - 你可以称之为自然语言处理深度学习方法中的“瑞士军刀”。...模型很快过拟合，双向参数是单向LSTM的两倍。 深度学习更像是一门艺术，而不是一门科学。
深度学习中普遍的理念是大量任务(例如所有人能做的只能任务)也许都可以使用非常通用的正则化形式来有效解决。机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练数据上表现好，而且能在新输入上泛化的算法。...我们几乎从未知晓真实数据的生成过程，所以我们永远不知道被估计的模型族是否包含生成过程。然而，深度学习算法的大多数应用都是针对这样的情况，其中真实数据的生成过程几乎肯定在模型族之外。...深度学习算法通常应用于记为复杂的领域，如图像、音频序列和文本，本质上这些领域的真实生成过程涉及模拟整个宇宙。从某种程度上来说，我们总是持方枘(数据生成过程)而欲内圆凿(模型族)。...相反，我们可能会发现，或者说在实际的深度学习场景中我们几乎总是会发现，最好的拟合模型(从最小泛化误差的意义上)是一个适当正则化的大型模型。...二、深度学习中的正则化1、参数范数惩罚正则化在深度学习的出现前就已经被使用了数十年、线性模型，如线性回归和逻辑回归，可以使用简单、直接、有效的正则化策略。
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