深度學習雙塔網路參數共享

❶ 深度學習網路的初始參數怎樣選取

初始參數一般都是取隨機值

❷ 深度學習網路參數mean_vaule是什麼意思

mean_value?均值？你去跑某些demo的時候會碰到mean.binaryproto，這個是由你訓練集計算出來的，訓練時減去這個會加速網路收斂，提升效率。但是mnist裡面好像默認是0.00390625......

❸ 深度學習論文中的網路架構表怎麼看

學習GOOGLE一般從基礎學習起，如果你有一定的基礎了就可以進行深度學習了，主要是學習一些邏輯的東西還有一些思想的東西。

❹ 深度學習參數怎麼計算所需內存大小

請問 你問題解決了嗎 我也想知道怎麼計算 謝謝

❺ 深度學習網路中backbone是什麼意思

backbone是一種幫助開發重量級的javascript應用的框架。

Backbone用於結構化管理頁面中的大量JS，建立與伺服器、視圖間的無縫連接，為構建復雜的應用提供基礎框架。backbone主要提供了3個東西：models(模型) 、collections(集合) 、views(視圖)。

Backbone的源碼只有1000行左右（去注釋和空行後），文件大小隻有16KB，加上依賴庫Underscore，也僅有29KB。Backbone可以輕松將頁面中的數據、邏輯、視圖解耦。

相關功能

在Backbone中內置了一套與伺服器數據的交互規則（如果了解REST架構，就能夠輕松地理解它們），而數據的同步工作會在Model中自動進行，前端開發人員只需對客戶端數據的進行操作，Backbone會自動將操作的數據同步到伺服器。

在Backbone中，可以使用on或off方法綁定和移除自定義事件。在任何地方都可以使用trigger方法觸發這些綁定的事件，所有綁定過該事件的方法都會被執行。

以上內容參考：網路-Backbone

❻ 深度學習的主要分類是什麼呀這些網路cnn dbn dnm rnn是怎樣的關系

簡單來說：

1）深度學習（Deep Learning）只是機器學習（Machine Learning）的一種類別，一個子領域。機器學習 > 深度學習

2）大數據（Big Data）不是具體的方法，甚至不算具體的研究學科，而只是對某一類問題，或需處理的數據的描述

具體來說：

1）機器學習（Machine Learning）是一個大的方向，裡麵包括了很多種 approach，比如 deep learning, GMM, SVM, HMM, dictionary learning, knn, Adaboosting...不同的方法會使用不同的模型，不同的假設，不同的解法。這些模型可以是線性，也可以是非線性的。他們可能是基於統計的，也可能是基於稀疏的....

不過他們的共同點是：都是 data-driven 的模型，都是學習一種更加 abstract 的方式來表達特定的數據，假設和模型都對特定數據廣泛適用。好處是，這種學習出來的表達方式可以幫助我們更好的理解和分析數據，挖掘數據隱藏的結構和關系。

Machine Learning 的任務也可以不同，可以是預測（prediction），分類（classification），聚類（clustering），識別（recognition），重建（reconstruction），約束（regularization），甚至降噪（denoising），超分辨（super-resolution），除馬賽克（Demosaicing）等等....

2）深度學習（Deep Learning）是機器學習的一個子類，一般特指學習高層數的網路結構。這個結構中通常會結合線性和非線性的關系。

Deep Learning 也會分各種不同的模型，比如 CNN, RNN, DBN...他們的解法也會不同。

Deep Learning 目前非常流行，因為他們在圖像，視覺，語音等各種應用中表現出了很好的 empirical performance。並且利用 gpu 的並行運算，在模型相當復雜，數據特別大量的情況下，依然可以達到很理想的學習速度。

因為 Deep Learning 往往會構建多層數，多節點，多復雜度的模型，人們依然缺乏多裡面學習的結構模型的理解。很多時候，Deep Learning 甚至會被認為擁有類似於人類神經網路的結構，並且這種類似性被當做 deep learning 居然更大 potential 的依據。但答主個人認為，其實這略有些牽強...聽起來更像是先有了這種 network 的結構，再找一個類似性。當然，這僅僅是個人觀點...（私貨私貨）

3）大數據（Big Data，我們也叫他逼格數據....）是對數據和問題的描述。通常被廣泛接受的定義是 3 個 V 上的「大」：Volume（數據量）, Velocity（數據速度）還有 variety（數據類別）。大數據問題（Big-data problem）可以指那種在這三個 V 上因為大而帶來的挑戰。

Volume 很好理解。一般也可以認為是 Large-scale data（其實學術上用這個更准確，只是我們出去吹逼的時候就都叫 big data 了...）。「大」可以是數據的維度，也可以是數據的 size。一般 claim 自己是 big-data 的演算法會比較 scalable，復雜度上對這兩個不敏感。演算法和系統上，人們喜歡選擇並行（Parallel），分布（distributed）等屬性的方法來增加 capability。
ITjob----採集

❼ 訓練深度學習網路時候，出現Nan是什麼原因，怎麼才能避免

度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構，通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。深度學習的概念由Hinton等人於2006年提出，基於深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。
系統地論述了神經網路的基本原理、方法、技術和應用，主要內容包括：神經信息處理的基本原理、感知器、反向傳播網路、自組織網路、遞歸網路、徑向基函數網路、核函數方法、神經網路集成、模糊神經網路、概率神經網路、脈沖耦合神經網路、神經場理論、神經元集群以及神經計算機。每章末附有習題，書末附有詳細的參考文獻。神經網路是通過對人腦或生物神經網路的抽象和建模，研究非程序的、適應性的、大腦風格的信息處理的本質和能力。它以腦科學和認知神經科學的研究成果為基礎，拓展智能信息處理的方法，為解決復雜問題和智能控制提供有效的途徑，是智能科學和計算智能的重要部分。

❽ 深度學習調試 怎樣調試參數才能提高精度

數控車床精度主要體現在:主軸跳動.刀塔精度兩方面
可以用主軸千分表測量主軸精度、刀塔兩項精度；跳動、圓度精度不合格的通過主軸卡頭重新裝配或車卡頭來實現精度調整；X、Z 軸精度可通過刀塔後方電機及刀塔裝配位置調整；重復定位精度不合格通過調整絲杠和絲杠母間隙或更換絲杠和軸承；

❾ tensorflow怎麼構建深度學習網路

構建路線：對於任何一個深度學習庫，如mxnet、tensorflow、theano、caffe等，基本上都採用同樣的一個學習流程，大體流程如下：
(1)訓練階段：數據打包-》網路構建、訓練-》模型保存-》可視化查看損失函數、驗證精度
(2)測試階段：模型載入-》測試圖片讀取-》預測顯示結果
(3)移植階段：量化、壓縮加速-》微調-》C++移植打包-》上線

❿ 「深度學習」和「多層神經網路」的區別

作者：楊延生
來源：知乎

"深度學習"是為了讓層數較多的多層神經網路可以訓練，能夠work而演化出來的一系列的 新的結構和新的方法。
新的網路結構中最著名的就是CNN，它解決了傳統較深的網路參數太多，很難訓練的問題，使用了「局部感受野」和「權植共享」的概念，大大減少了網路參數的數量。關鍵是這種結構確實很符合視覺類任務在人腦上的工作原理。
新的結構還包括了：LSTM，ResNet等。
新的方法就多了：新的激活函數：ReLU，新的權重初始化方法（逐層初始化，XAVIER等），新的損失函數，新的防止過擬合方法（Dropout, BN等）。這些方面主要都是為了解決傳統的多層神經網路的一些不足：梯度消失，過擬合等。

---------------------- 下面是原答案 ------------------------
從廣義上說深度學習的網路結構也是多層神經網路的一種。
傳統意義上的多層神經網路是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數根據需要而定，沒有明確的理論推導來說明到底多少層合適。
而深度學習中最著名的卷積神經網路CNN，在原來多層神經網路的基礎上，加入了特徵學習部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個層級。
輸入層 - 卷積層 -降維層 -卷積層 - 降維層 -- .... -- 隱藏層 -輸出層
簡單來說，原來多層神經網路做的步驟是：特徵映射到值。特徵是人工挑選。
深度學習做的步驟是 信號->特徵->值。 特徵是由網路自己選擇。