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- 深度学习如何入门？ - 知乎
Part 2：涉足深度学习（1个月） 开始研究深度学习之前，最好重温一下大学数学。Ian Goodfellow传奇般的“花书”《深度学习》，简明扼要的概括了大部分重要主题。 建议大家尽可能深入地阅读线性代数、概率、信息理论的章节。每当读论文遇到深度学习概念时，都可以在书中找到参考。
- 什么是深度学习？深度学习能用来做什么？ - 知乎
3 2）二是AI求解，模型还是传统的科学计算模型，但是使用深度学习算法来求解，这个方向已经有一定的探索，目前看到不少基础的科学计算方程已经有对应的AI求解方法，比如PINNs、PINN-Net等，当然现在挑战还很大，特别是在精度收敛方面，如果要在AI框架上使用
- 机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么？ - 知乎
仅靠人工录入知识，难以形成大规模应用。 90年底开始的“ 学习期 ”，研究从数据中归纳知识，成果包含 今天的各种数据分析、挖掘系统 可见“学习”是人工智能的一个大方向，“ 机器学习 ”按照Tom Mitchell的定义是从经验中自动改进系统性能的程序。
- 什么是深度学习，它与传统机器学习有什么区别？ - 知乎
数据表示的多级方法：深度学习可以被视为一种学习数据表示的多级方法，每一层都可以看作是一个过滤器，从带噪声的信号中得到有用的信号。通过多级的表示学习，深度学习模型能够捕捉到数据中的复杂结构和模式。 计算能力的提升：深度学习的兴起也得益于计算能力的提升，尤其是GPU等并行
- 为什么好多人推荐花书（中文版）? - 知乎
这本书名叫《深度学习 Deedp Learning》，但它有个更响亮的名字，叫花书。因为书本的封面是由艺术家Daniel Ambrosi 提供的中央公园杜鹃花步道梦幻景观，所以被誉为“花书”。 这本书被誉为深度学习领域的圣经。 原版作者Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville是深度学习领域的顶级专家，他们恰好是
- 深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎
看题主的意思，应该是想问，如果用训练过程当中的loss值作为衡量深度学习模型性能的指标的话，当这个指标下降到多少时才能说明模型达到了一个较好的性能，也就是将loss作为一个evaluation metrics。 但是就像知乎er们经常说的黑话一样，先问是不是，再问是什么。所以这个问题有一个前提，就是
- 在人工智能领域，深度学习相比传统机器学习有哪些主要优势呢？
相比之下，传统机器学习模型大多依赖于中央处理单元（CPU）进行计算，其计算能力在处理大规模数据时明显不足。 三、端到端训练和优化的优势 1 端到端训练 深度学习的一个显著特点是“端到端训练”。
- 深度学习顶会，为什么公开数据集，代码，也跑不出论文的结果？
这就引出了第二个问题，软环境的差异。 现在的深度学习代码，依赖链长得吓人。 PyTorch版本、CUDA版本、cuDNN版本、Python版本，甚至Linux内核版本，都可能影响结果。 我举个真实的例子。 大概两年前，我在复现一篇CVPR的论文时，死活差了2个点的Accuracy。
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