唐山公司网站建设,找人做网站设计 哪个平台可以找,购买wordpress模板,网站设计宽屏以下是《Python深度学习》一书中学习过程中记录的一些重要的专属名词和概念#xff1a;
一、概念
深度学习#xff08;Deep Learning#xff09;#xff1a;指使用多层神经网络进行机器学习的技术。神经网络#xff08;Neural Network#xff09;#xff1a;一种模仿生…以下是《Python深度学习》一书中学习过程中记录的一些重要的专属名词和概念
一、概念
深度学习Deep Learning指使用多层神经网络进行机器学习的技术。神经网络Neural Network一种模仿生物神经网络工作原理的机器学习模型。前向传播Forward Propagation在神经网络中输入数据从输入层通过隐藏层最终到达输出层的过程。反向传播Backpropagation在神经网络中根据输出层的错误来调整网络中权重的过程。激活函数Activation Function用于引入非线性特性到神经网络中的函数如ReLU、Sigmoid和Tanh等。批量标准化Batch Normalization一种加速神经网络训练的方法通过对每一批数据进行归一化处理来改善网络的性能。损失函数Loss Function用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差距。优化器Optimizer用于调整模型中的权重和偏置以最小化损失函数。学习率Learning Rate优化器在调整权重和偏置时的步长。DropoutDropout一种正则化技术通过随机忽略部分神经元来防止过拟合。过拟合Overfitting模型在训练数据上表现很好但在测试数据上表现不佳的现象。欠拟合Underfitting模型在训练数据和测试数据上都表现不佳的现象。卷积神经网络Convolutional Neural NetworkCNN一种专门用于处理图像数据的神经网络。循环神经网络Recurrent Neural NetworkRNN一种能够处理序列数据的神经网络如文本和时间序列数据。长短期记忆网络Long Short-Term MemoryLSTM一种特殊的循环神经网络用于处理需要理解序列中长距离依赖关系的问题。转化器Transformer一种基于自注意力机制的深度学习模型被广泛应用于自然语言处理任务。自注意力机制Self-Attention Mechanism一种让神经网络关注输入序列中不同位置的信息从而更好地理解序列数据的技术。验证集Validation Set从原始数据中划分出来的一组数据用于调整模型的超参数和防止过拟合。测试集Test Set从原始数据中划分出来的一组数据用于评估模型的性能。梯度消失问题Vanishing Gradient Problem在深度神经网络中梯度在反向传播过程中会逐渐变小导致网络中的早期层无法从训练过程中学习到有用的信息。梯度爆炸问题Exploding Gradient Problem与梯度消失问题相反梯度在反向传播过程中可能会变得非常大导致模型训练不稳定甚至崩溃。特征工程Feature Engineering通过对数据进行预处理、转换和特征选择等操作提高机器学习模型性能的过程。迁移学习Transfer Learning利用在大规模数据集上预训练的模型来帮助解决类似问题的技术。Keras一个高级神经网络API支持多种深度学习框架包括TensorFlow、CNTK和Theano等。TensorFlow一个流行的深度学习框架由Google开发并维护。PyTorch另一个流行的深度学习框架由Facebook AI Research开发并维护。KeractKeras的CPU和GPU张量操作库提供更高效的张量操作功能。Jupyter Notebook一个Web应用程序允许创建和共享包含实时代码、注释和输出在内的文档。ColabGoogle开发的免费Jupyter notebook服务提供GPU加速功能。Docker一个开源容器化平台允许打包、分发和运行应用程序及其依赖项。TensorBoardTensorFlow的可视化工具用于监视训练过程、可视化和理解模型。ONNX开放神经网络交换格式用于表示深度学习模型。它支持多种深度学习框架的模型转换包括TensorFlow、PyTorch和其他框架。NVIDIA GPU专为深度学习应用设计的图形处理器提供强大的计算能力和高内存带宽。TPUTensor Processing UnitGoogle专为机器学习任务设计的处理器具有高吞吐量、低延迟和节能等特性。GPU Cloud Provider提供GPU云服务以支持深度学习应用的云服务提供商如Google Cloud、Amazon Web ServicesAWS和Microsoft Azure等。OpenAI APIOpenAI是一家提供人工智能模型的机构其API允许用户通过简单的接口访问其强大的深度学习模型。GPTGenerative Pre-trained Transformer一种基于Transformer模型的自回归语言模型被用于生成文本和回答自然语言问题。BERTBidirectional Encoder Representations from Transformers一种基于Transformer模型的预训练语言模型被用于理解自然语言文本的含义和上下文。Transformer模型一种基于自注意力机制的深度学习模型被广泛应用于自然语言处理任务。自动编码器Autoencoder一种神经网络架构用于将输入数据编码成低维空间表示然后再从低维空间表示还原成原始数据。生成对抗网络Generative Adversarial NetworksGAN一种神经网络架构由一个生成器网络和一个判别器网络组成通过竞争来提高双方的生成和判别能力。变分自编码器Variational AutoencoderVAE一种结合了潜变量模型的神经网络架构用于生成数据和重构数据。强化学习Reinforcement Learning一种通过与环境的交互来学习最优行为的机器学习方法。Q-Learning一种用于解决强化学习问题的算法通过学习动作的价值来选择最优动作。TensorFlow ServingTensorFlow的模型部署框架用于将训练好的模型转换成服务部署到生产环境。TensorFlow LiteTensorFlow的移动端和嵌入式设备支持框架用于在这些设备上运行TensorFlow模型。TensorFlow.jsTensorFlow的JavaScript库用于在浏览器和Node.js环境中运行TensorFlow模型。TensorBoardX使用TensorFlow 1.x API的TensorBoard替代方案支持Keras 2.x和PyTorch。ONNX RuntimeONNX的模型运行时支持在多种设备上运行ONNX格式的模型。
二、详解
2.1 深度学习 深度学习是机器学习的一个分支领域它是从数据中学习表示的一种新方法强调从连续的层中学习这些层对应于越来越有意义的表示。 深度学习之“深度”并不是说这种方法能够获取更深层次的理解而是指一系列连续的表示层。数据模型所包含的层数被称为该模型的深度 depth。 2.2 神经网络 在深度学习中这些分层表示是通过叫作神经网络 neural network的模型学习得到的。 神经网络的结构是逐层堆叠。“神经网络”这一术语来自于神经生物学然而虽然深度学习的 一些核心概念是从人们对大脑特别是视觉皮层的理解中汲取部分灵感而形成的但深度学 习模型并不是大脑模型。没有证据表明大脑的学习机制与现代深度学习模型的学习机制相同。 你可能读过一些科普文章这些文章宣称深度学习的工作原理与大脑相似或者是在模拟大脑 但事实并非如此。对于这一领域的新人来说如果认为深度学习与神经生物学存在任何关系 那将使人困惑只会起到反作用。 2.3 前向传播 我们为图中的“输入节点”输入 x、目标 y_true、 w 和 b赋值。我们将这些值传入图中 所有节点从上到下直到 loss_val。这就是前向传播过程 2.4 反向传播 下面我们“反过来”看这张图。对于图中从 A 到 B 的每条边我们都画一条从 B 到 A 的反向边 并提出问题如果 A 发生变化那么 B 会怎么变也就是说 grad(B, A) 是多少我们在每 条反向边上标出这个值。这个反向图表示的是反向传播过程
