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。...如果模型之间存在较大的差异，集成学习可能无法取得理想的效果。结论集成学习与深度学习的结合为解决复杂任务和少量标注数据的问题提供了一种有效的方法。
迁移学习是一种通过转移已学知识来解决新问题的学习方法。传统的深度学习模型通常从零开始训练，需要大量标注数据来学习数据的特征。...ResNet：一种更深层次的网络，通过引入残差连接（Residual Connections）来解决深度网络训练中的梯度消失问题。...这种方法的好处是，预训练的前几层已经学会了图像中低级别的特征，因此我们不需要从头开始学习这些特征。微调通常涉及以下几个步骤：冻结部分层：冻结模型的前几层，只训练后面的全连接层。...迁移学习的挑战虽然迁移学习已经在多个领域取得了成功，但它仍然面临一些挑战：源任务与目标任务的差异：如果源任务与目标任务差异过大，迁移学习的效果可能会不理想。...如何有效地衡量源任务与目标任务之间的相似性，成为迁移学习中的一个关键问题。过拟合问题：在目标任务的数据较少时，模型可能会过拟合，导致其泛化能力较差。
JOIN 全外连接 连接条件可分为 NATURAL 自然连接(去掉重复属性) ON 连接条件(保留重复属性) USING 属性名1，属性名2… (保留指定重复属性) 具体的组合有以下几种形式...以USING中的属性作为连接条件(属性值相等才连接)，并去掉重复属性(tn) table1 LEFT JOIN table2 ON 链接条件 SELECT * FROM teacher LEFT OUTER...左外连接会保留table1中的元组在结果集中不丢失，使用ON条件，不去掉重复元组 table1 LEFT JOIN table2 USING (tn) SELECT * FROM teacher LEFT...保留table2中的元组 table1 NATURAL LEFT/RIGHT OUTER JOIN table2 SELECT * FROM teacher NATURAL LEFT OUTER JOIN...这个就是自然连接了，自然连接只能用在外连接当中，并且使用自然连接是两个表中的公共属性都需要进行等值判断
本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。...专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇 目录 项目 GitHub 地址 项目心得 项目代码 ---- 项目 GitHub 地址 Classic_model_examples/2015_UNet_SemanticSegmentation...FCN 思路主要是下采样提取特征然后上采样到输入图大小进行最终训练、预测；论文中设置的输入图大小与输出特征图大小不一致，这样做是因为受限于当年的硬件条件，不能将原图 输入，而 resize 会损失图像的分辨率...这样就会避免在训练过程中因为训练图经过模型后的特征图大小与标签图大小不匹配而引起的报错。最后提一点就是 skip-connection 时是使用 concat 进行操作的。...；在今后的许多对医学图像的分割网络中，很大一部分会采取 U-Net 作为网络的主干 # · 整体结构就是先编码（下采样），再解码（上采样），回归到跟原始图像一样大小的像素点的分类 # · U-Net
前言 通过这么长时间的学习，我们应该对于通过深度学习解决问题的大体流程有个宏观的概念了吧？...调参背后的数学原理 通过前面关于深度学习的介绍和沐神的视频教程，我们已经接触到了很多优化算法。比如说，在训练模型的时候，不断迭代参数以最小化损失函数。...现在，再来看看求解优化问题的challenge，我们知道，绝大数深度学习中的目标函数都很复杂。因此，很多优化问题并不存在解析解，所以，我们就需要通过基于数值方法的优化算法来找到目标函数的近似解。...学习率 上述梯度下降算法中的 （取正数）叫做学习率或步长。 我们现在就来讨论下，学习率过大和过小会带来什么问题。 4.1 当我们 学习率太小的时候： ?...period参数：每次采用到与period相同数目的数据点后，记录当前目标函数值用于作图。
（图片源于网络） 提到深度学习、老师这两个关键词，第一时间是不是想到的是站在讲台上，写着复杂的损失函数和信息论的授课讲师，亦或是教学视频里面，带你劈哩叭啦一行一行敲代码的实践老师？...感谢恩师之余，你是否知道，在深度学习的技术中，有这样一个有趣的算法竟然也包含着teacher和student的奥义？...化学课上的蒸馏，是不是又想起了高中的化学老师 深度学习技术里的模型蒸馏，虽然不是化学里面的概念，但其实也是一个非常形象的过程，在详细的技术介绍之前，我们先通俗的理解一下这个概念。...模型蒸馏，是指将一个复杂模型（teacher）所学习到的有效信息提取出来，迁移到一个更简单的模型（student）中去，这里就涉及到了“师”与“生”【知识传授】的概念。...03 传送门 PaddleSlim实战教程： https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/v1.5.1/PaddleSlim/docs/usage.md 想与更多的深度学习开发者交流
作者：王庆法，中国东信CTO 【新智元导读】最近流行佛系XXX，殊不知深度学习里也有佛。本文是继《薛定谔的滚与深度学习中的物理》一文后，笔者又一心力之作。...高斯过程是高斯概率分布在随机函数空间的表现形式。 深度学习中的因果 菩萨畏因，众生畏果。...Ali对于没有理论依据的深度学习结论的忧虑，展现出其菩萨的一面：菩萨深知因果循环，所以主张从源头上约束，也就是起心动念时都要看好，莫种恶因；LeCun与众生不识因果，若种下恶因，果报来时悔之晚矣。...在《薛定谔的滚与深度学习中的物理》一文中，笔者整理过，最大似然方法里“似”的“然”，就是一种最低自由能的状态，或者说对外展现出最大信息熵的状态。...Bayesian推理与深度学习两者，在这点上殊途同归，都遵循这个物理本质。 Ali想要的因果，显然不仅仅是其中的物理原理，这些人类已有的观测结论。
【新智元导读】作者从薛定谔的“滚”讲到世界的量子性、神经网络的最大似然等等，用颇具趣味的方式呈现了深度学习中无处不在的物理本质。...大部分的现代神经网络算法都是利用最大似然法（Maximum Likelyhood）训练的，IanGoodfellow 与Yoshua Bengio更是在他们著的《深度学习》一书中详述了利用香农的信息熵构建深度学习损失函数的通用形式...这里的 q 叫做配分函数（Partition Function）,就是系统中粒子在不同能量级上的分布，它是连接微观粒子状态与宏观状态的桥梁，是整个统计力学的核心。...在《迷人的数据与香农的视角》与《站在香农与玻尔兹曼肩上，看深度学习的术与道》两文中，我反复介绍了自己的“顿悟”：“事物由不同层次的随机变量展现出来的信息来表达，不同层次上的随机变量携带不同的信息，共同组合影响上一层的随机变量的信息表达...重整化群给出了损失函数，也就是不同层的F自由能的差异， 训练就是来最小化这个差异。 这么多的基础理论，展现了深度学习中的无处不在的物理本质。
近年来，深度学习已成为这一领域的主要方法，这主要归功于UNet[18]的里程碑式贡献。...过参数化是深度学习中的常见问题，通常导致特征冗余和特征表示不佳[6, 12, 13]。然而，这个问题在当前的医学分割模型中尚未正式研究或考虑。 除了上述方法，一些工作集中在优化UNet的结构。...沿着这一思路，Att-Unet[15]提出了一种基于注意力的跳跃连接来抑制不相关的特征。Unet++[30]用嵌套密集跳跃路径替换了标准的跳跃连接（即拼接/加法）。...2 Method Preliminary 在本文中，作者以文献[18]中定义的标准Unet为例，其深度为5。...为此，作者首先将ViT-Unet中的块嵌入块定义为输入投影块与第一个编码器块的组合。
《深度学习中的「幻觉」问题与解决方法》 摘要 嗨，各位小伙伴们！ 在这篇博客中，我将深入研究深度学习中一个老生常谈的问题——大模型的「幻觉」问题。...通过对该问题的深度分析，我们将探讨幻觉产生的原因，并分享一些解决方法和对大模型技术未来的展望。让我们一起揭开深度学习中的神秘面纱吧！...方向一：什么是大模型「幻觉」 大模型「幻觉」问题的定义 大模型「幻觉」问题指的是在深度学习中，尤其是在使用大规模参数的神经网络时，模型可能表现出过度拟合训练数据、过于自信或缺乏鲁棒性的现象。...量子计算与大模型结合： 随着量子计算技术的进步，未来或许会看到量子计算与大模型的结合，以加速深度学习训练和推理过程。...自适应学习： 未来的大模型可能会更加具备自适应学习能力，能够在不同任务和环境中动态调整自身结构和权重，以更好地适应变化。 总结 通过本文的阅读，相信大家对深度学习中的「幻觉」问题有了更深入的理解。
上篇笔记里(基于硅光芯片的深度学习)提到：深度学习中涉及到大量的矩阵乘法。今天主要对此展开介绍。 我们先看一下简单的神经元模型，如下图所示， ?...线性代数中，可以通过奇异值分解（singular value decomposition)，将一个复杂的矩阵化简成对角矩阵与幺正矩阵相乘。具体来说，m*n阶矩阵M可以写成下式， ?...MIT研究组的深度学习光芯片如下图所示，其中红色对应幺正矩阵，蓝色对应对角矩阵。 ? 通过多个MZ干涉器级联的方法，可以实现矩阵M，矩阵元对应深度学习中的连接权与阈值。...3) 光芯片可以实现深度学习，但是光芯片的优势是什么？功耗低？ 公众号中编写公式不太方便，目前都是通过截图的方法实现，不太美观，大家见谅。...时间仓促，文章中如果有任何错误或不准确的地方，烦请大家指出！ 参考文献： 1. 周志华 《机器学习》 2. Y.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ž在自然界中运动是绝对的，静止是相对的。这句话也说明了深度学习过去、现在、未来。...此外，应该注意的是，MNIST 数据特征的数量减少到 100。这个结果符合学者在大数据学习中的直觉，也就是现实应用中的数据信息通常是冗余的。...核心问题：深度学习和宽度学习的智能计算是在时空转换基础上进行的。...在操作系统中内存管理是多级页表来节省空间（这个就是深度的来源） 神经网络与深度学习入门教程中解释是：类比逻辑门微分编程计算技术做出来详细的Analogy的Logic Circuits和neural...network，C++与C最大的区别在于bool计算和泛类编程。
这篇文章对当前神经网络训练中的常见优化方法进行了比较全面的总结，文章的大部分内容均来自邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》[1] ，部分地方加入了自己的理解。整篇文章的思维导图如下： ?...原书中列举了三种方法：ReLU 激活函数、残差连接和逐层归一化，本章将重点关注逐层归一化。 1.2 优化算法 目前，深度神经网络的参数学习主要是通过「梯度下降」来寻找一组可以最小化结构风险的参数。...1.2.3.4 梯度截断 在深度神经网络中，除了梯度消失外，「梯度爆炸」也是影响学习效率的主要因素。如果在优化过程中梯度突然增大，用大的梯度更新参数反而会导致其远离最优点。...，如动态学习率和梯度估计修正 使用更好的参数初始化方法，如 Xavier 初始化 在「泛化」方面，目前深度神经网络的泛化能力还没有比较好的理论支持，传统机器学习模型上比较有效的 和 正则化在深度神经网络中的作用也比较有限...参考资料 [1] 《神经网络与深度学习》2020.6.14: https://nndl.github.io
，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。」...结果，在许多高级学术环境中，深度学习的专长正在从深奥的理想变为强制性的先决条件，并且在工业就业市场中具有很大的优势。 在本课程中，我们将学习深度神经网络的基础知识及其在各种AI任务中的应用。...在本课程中，将学习深度学习的基础，了解如何构建神经网络，并学习如何领导成功的机器学习项目。将了解CNN， RNN， LSTM， Adam， Dropout， BatchNorm等。...比如"AAAI 2020的论文" ? ? ? 实战 学习深度学习的过程中，如何检验自己学习的成果呢？...除了写出高水平的论文， 比赛就是一个比较好的方向，比赛其实可能会为了成绩，抠那千分位，百分位的差距，但是其实在比赛中思考才是最重要的。如何将这些经典的算法应用到工业中，这些算法在工业中的优缺点？
2.1 特征学习 深度学习与传统模式识别方法的最大不同在于它是从大数据中自动学习特征，而非采用手工设计的特征。好的特征可以极大提高模式识别系统的性能。...在联合深度学习中[15]，深度模型的各个层和视觉系统的各个模块可以建立起对应关系。如果视觉系统中一些有效的关键模块在现有深度学习的模型中没有与之对应的层，它们可以启发我们提出新的深度模型。...ILSVRC2012 中Alex Net 只包含了5 个卷积层和两个全连接层。而ILSVRC2014 中 GooLeNet 和 VGG 使用的网络结构都超过了20 层。...与图像识别相比，深度学习在视频分类中的应用还远未成熟。...在与图像和视频相关的应用中，最成功的是深度卷积网络，它正是利用了与图像的特殊结构。其中最重要的两个操作，卷积和池化（pooling）都来自于与图像相关的领域知识。
---- 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。...这些特征可以作为下个核的输入。一旦学习到了多级特征，我们简单地将它们传给一个全连接的简单的神经网络，由它完成分类。...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。
来自：SIGAI公众号
什么是深度学习？深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，旨在通过模拟人脑的神经网络结构来解决复杂的任务。...深度学习通过多层神经网络，自动从数据中学习特征，避免了传统机器学习中手动特征工程的繁琐过程。深度学习在许多领域取得了突破性进展，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。...深度学习的基本原理深度学习的核心思想是神经网络。一个简单的神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成。每一层由多个神经元（或节点）组成，神经元通过加权连接相互连接，传递信息。...损失函数通常使用均方误差（MSE）或交叉熵（Cross Entropy）来衡量预测与实际值之间的差距。反向传播的核心步骤包括：计算每一层的误差；根据误差计算梯度；更新网络的权重。...随着深度学习技术的不断进步，越来越多的应用场景得到了广泛的应用，包括计算机视觉、自然语言处理等领域。随着计算能力的提升和数据量的增加，深度学习将在未来的人工智能发展中扮演更加重要的角色。
深度学习(DL)在应用于自然图像分析时非常成功。相比之下，将其用于神经影像学数据分析时则存在一些独特的挑战，包括更高的维度、更小的样本量、多种异质模态以及有限的真实标签（ground truth）。...在典型的深度学习系统中，可能有数亿个可调整的权重，而这些模型需要大量的样本进行训练。适当平衡DL模型的复杂性与可用样本量对于神经影像学至关重要。...DL与常规神经影像学工具的结合 为了便于发现神经影像数据中的动态信息，DL可以与经过充分研究的数据驱动机器学习方法(如ICA)相结合，这也可以提高结果的可解释性。...结果表明，由于数据的高度异质性，后融合的效果优于前融合。其他研究还提出了一些其他最先进的跨模态表示方法，这些方法可以更好地学习潜在的共享和区分关系。深度协作学习可以将标签纳入DCCA方法。...Plis等人提出了一种基于翻译的融合模型，该模型学习了从sMRI计算的功能性动态连接和静态灰质模式之间的联系。 图5 多模态融合在神经成像中的应用。
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