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  • mxnet:背景介绍

    学习的过程

    1. 使用mxnet作为教程的深度学习库,重点介绍高层抽象包gluon
    2. 双轨学习法,既教授大家从零实现,也教授大家使用gluon实现模型;前者为了理解深度学习的底层设计,后者将大家从繁琐的模型设计和实现中解放处理

    机器学习

    机器学习的四要素:

    1. 数据
      数据是越多越好,有图片、文本、声音、影像、结构化数据等
    2. 模型
      建立数据和标签中间的联系。又包括:
    • 损失函数
    • 优化算法,如何将参数向着损失减少的方向调整

    常见的监督学习

    1. 回归问题
    2. 分类问题
    3. 标签标注
    4. 搜索与排序
    5. 推荐系统
    6. 机器翻译

    无监督学习

    1. 聚类
    2. 主成分分析
    3. 贝叶斯图模型,找到元素间的关系
    4. 对抗生成网络

    与环境因素交互

    1. 强化学习
    2. 对抗学习
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/houkai/p/9500533.html
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