Deep-Learning深度学习译文

神经网络From Ufldl举一个监督学习的例子，假设我们有训练样本集 ，那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型 ，它具有参数 ，可以以此参数来拟合我们的数据。

为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个“神经元”的图示：这个“神经元”是一个以 及截距 为输入值的运算单元，其输出为，其中函数 被称为“激活函数”。

在本教程中，我们选用sigmoid函数作为激活函数可以看出，这个单一“神经元”的输入－输出映射关系其实就是一个逻辑回归（logistic regression）。

虽然本系列教程采用sigmoid函数，但你也可以选择双曲正切函数（tanh）：以下分别是sigmoid及tanh的函数图像函数是sigmoid函数的一种变体，它的取值范围为 ，而不是sigmoid函数的。

注意，与其它地方（包括OpenClassroom公开课以及斯坦福大学CS229课程）不同的是，这里我们不再令 。

取而代之，我们用单独的参数 来表示截距。

最后要说明的是，有一个等式我们以后会经常用到：如果选择 ，也就是sigmoid函数，那么它的导数就是 （如果选择tanh函数，那它的导数就是 ，你可以根据sigmoid（或tanh）函数的定义自行推导这个等式。

神经网络模型所谓神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起，这样，一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。

例如，下图就是一个简单的神经网络：-U f l dl我们使用圆圈来表示神经网络的输入，标上“”的圆圈被称为偏置节点，也就是截距项。

神经网络最左边的一层叫做输入层，最右的一层叫做输出层（本例中，输出层只有一个节点）。

中间所有节点组成的一层叫做隐藏层，因为我们不能在训练样本集中观测到它们的值。

同时可以看到，以上神经网络的例子中有3个输入单元（偏置单元不计在内），3个隐藏单元及一个输出单元。

我们用 来表示网络的层数，本例中 ，我们将第 层记为 ，于是 是输入层，输出层是 。

机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇1.General Concepts (基础概念)•Artificial Intelligence (AI) - 人工智能1)Artificial Intelligence (AI) - 人工智能2)Machine Learning (ML) - 机器学习3)Deep Learning (DL) - 深度学习4)Neural Network - 神经网络5)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理6)Computer Vision - 计算机视觉7)Robotics - 机器人技术8)Speech Recognition - 语音识别9)Expert Systems - 专家系统10)Knowledge Representation - 知识表示11)Pattern Recognition - 模式识别12)Cognitive Computing - 认知计算13)Autonomous Systems - 自主系统14)Human-Machine Interaction - 人机交互15)Intelligent Agents - 智能代理16)Machine Translation - 机器翻译17)Swarm Intelligence - 群体智能18)Genetic Algorithms - 遗传算法19)Fuzzy Logic - 模糊逻辑20)Reinforcement Learning - 强化学习•Machine Learning (ML) - 机器学习1)Machine Learning (ML) - 机器学习2)Artificial Neural Network - 人工神经网络3)Deep Learning - 深度学习4)Supervised Learning - 有监督学习5)Unsupervised Learning - 无监督学习6)Reinforcement Learning - 强化学习7)Semi-Supervised Learning - 半监督学习8)Training Data - 训练数据9)Test Data - 测试数据10)Validation Data - 验证数据11)Feature - 特征12)Label - 标签13)Model - 模型14)Algorithm - 算法15)Regression - 回归16)Classification - 分类17)Clustering - 聚类18)Dimensionality Reduction - 降维19)Overfitting - 过拟合20)Underfitting - 欠拟合•Deep Learning (DL) - 深度学习1)Deep Learning - 深度学习2)Neural Network - 神经网络3)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Autoencoder - 自编码器9)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络10)Transfer Learning - 迁移学习11)Pre-trained Model - 预训练模型12)Fine-tuning - 微调13)Feature Extraction - 特征提取14)Activation Function - 激活函数15)Loss Function - 损失函数16)Gradient Descent - 梯度下降17)Backpropagation - 反向传播18)Epoch - 训练周期19)Batch Size - 批量大小20)Dropout - 丢弃法•Neural Network - 神经网络1)Neural Network - 神经网络2)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络3)Deep Neural Network (DNN) - 深度神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 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标签传播12)Unlabeled Data - 无标签数据13)Labeled Data - 有标签数据14)Semi-supervised Learning - 半监督学习15)Active Learning - 主动学习16)Weakly Supervised Learning - 弱监督学习17)Noisy Label Learning - 噪声标签学习18)Self-training - 自训练19)Crowdsourcing Labeling - 众包标注20)Label Smoothing - 标签平滑化•Prediction - 预测1)Prediction - 预测2)Forecasting - 预测3)Regression - 回归4)Classification - 分类5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Forecast Accuracy - 预测准确性7)Predictive Modeling - 预测建模8)Predictive Analytics - 预测分析9)Forecasting Method - 预测方法10)Predictive Performance - 预测性能11)Predictive Power - 预测能力12)Prediction Error - 预测误差13)Prediction Interval - 预测区间14)Prediction Model - 预测模型15)Predictive Uncertainty - 预测不确定性16)Forecast Horizon - 预测时间跨度17)Predictive Maintenance - 预测性维护18)Predictive Policing - 预测式警务19)Predictive Healthcare - 预测性医疗20)Predictive Maintenance - 预测性维护•Classification - 分类1)Classification - 分类2)Classifier - 分类器3)Class - 类别4)Classify - 对数据进行分类5)Class Label - 类别标签6)Binary Classification - 二元分类7)Multiclass Classification - 多类分类8)Class Probability - 类别概率9)Decision Boundary - 决策边界10)Decision Tree - 决策树11)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机12)K-Nearest Neighbors (KNN) - K最近邻算法13)Naive Bayes - 朴素贝叶斯14)Logistic Regression - 逻辑回归15)Random Forest - 随机森林16)Neural Network - 神经网络17)SoftMax Function - SoftMax函数18)One-vs-All (One-vs-Rest) - 一对多(一对剩余)19)Ensemble Learning - 集成学习20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Regression - 回归1)Regression Analysis - 回归分析2)Linear Regression - 线性回归3)Multiple Regression - 多元回归4)Polynomial Regression - 多项式回归5)Logistic Regression - 逻辑回归6)Ridge Regression - 岭回归7)Lasso Regression - Lasso回归8)Elastic Net Regression - 弹性网络回归9)Regression Coefficients - 回归系数10)Residuals - 残差11)Ordinary Least Squares (OLS) - 普通最小二乘法12)Ridge Regression Coefficient - 岭回归系数13)Lasso Regression Coefficient - Lasso回归系数14)Elastic Net Regression Coefficient - 弹性网络回归系数15)Regression Line - 回归线16)Prediction Error - 预测误差17)Regression Model - 回归模型18)Nonlinear Regression - 非线性回归19)Generalized Linear Models (GLM) - 广义线性模型20)Coefficient of Determination (R-squared) - 决定系数21)F-test - F检验22)Homoscedasticity - 同方差性23)Heteroscedasticity - 异方差性24)Autocorrelation - 自相关25)Multicollinearity - 多重共线性26)Outliers - 异常值27)Cross-validation - 交叉验证28)Feature Selection - 特征选择29)Feature Engineering - 特征工程30)Regularization - 正则化2.Neural Networks and Deep Learning (神经网络与深度学习)•Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络1)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络2)Convolution Layer - 卷积层3)Feature Map - 特征图4)Convolution Operation - 卷积操作5)Stride - 步幅6)Padding - 填充7)Pooling Layer - 池化层8)Max Pooling - 最大池化9)Average Pooling - 平均池化10)Fully Connected Layer - 全连接层11)Activation Function - 激活函数12)Rectified Linear Unit (ReLU) - 线性修正单元13)Dropout - 随机失活14)Batch Normalization - 批量归一化15)Transfer Learning - 迁移学习16)Fine-Tuning - 微调17)Image Classification - 图像分类18)Object Detection - 物体检测19)Semantic Segmentation - 语义分割20)Instance Segmentation - 实例分割21)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络22)Image Generation - 图像生成23)Style Transfer - 风格迁移24)Convolutional Autoencoder - 卷积自编码器25)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络•Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络1)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络2)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络3)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元4)Sequence Modeling - 序列建模5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理7)Text Generation - 文本生成8)Sentiment Analysis - 情感分析9)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别10)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注11)Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) - 序列到序列12)Attention Mechanism - 注意力机制13)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构14)Bidirectional RNN - 双向循环神经网络15)Teacher Forcing - 强制教师法16)Backpropagation Through Time (BPTT) - 通过时间的反向传播17)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题18)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题19)Language Modeling - 语言建模20)Speech Recognition - 语音识别•Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络1)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络2)Cell State - 细胞状态3)Hidden State - 隐藏状态4)Forget Gate - 遗忘门5)Input Gate - 输入门6)Output Gate - 输出门7)Peephole Connections - 窥视孔连接8)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元9)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题10)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题11)Sequence Modeling - 序列建模12)Time Series Prediction - 时间序列预测13)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理14)Text Generation - 文本生成15)Sentiment Analysis - 情感分析16)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别17)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注18)Attention Mechanism - 注意力机制19)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构20)Bidirectional LSTM - 双向长短期记忆网络•Attention Mechanism - 注意力机制1)Attention Mechanism - 注意力机制2)Self-Attention - 自注意力3)Multi-Head Attention - 多头注意力4)Transformer - 变换器5)Query - 查询6)Key - 键7)Value - 值8)Query-Value Attention - 查询-值注意力9)Dot-Product Attention - 点积注意力10)Scaled Dot-Product Attention - 缩放点积注意力11)Additive Attention - 加性注意力12)Context Vector - 上下文向量13)Attention Score - 注意力分数14)SoftMax Function - SoftMax函数15)Attention Weight - 注意力权重16)Global Attention - 全局注意力17)Local Attention - 局部注意力18)Positional Encoding - 位置编码19)Encoder-Decoder Attention - 编码器-解码器注意力20)Cross-Modal Attention - 跨模态注意力•Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络1)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络2)Generator - 生成器3)Discriminator - 判别器4)Adversarial Training - 对抗训练5)Minimax Game - 极小极大博弈6)Nash Equilibrium - 纳什均衡7)Mode Collapse - 模式崩溃8)Training Stability - 训练稳定性9)Loss Function - 损失函数10)Discriminative Loss - 判别损失11)Generative Loss - 生成损失12)Wasserstein GAN (WGAN) - Wasserstein GAN（WGAN）13)Deep Convolutional GAN (DCGAN) - 深度卷积生成对抗网络（DCGAN）14)Conditional GAN (c GAN) - 条件生成对抗网络（c GAN）15)Style GAN - 风格生成对抗网络16)Cycle GAN - 循环生成对抗网络17)Progressive Growing GAN (PGGAN) - 渐进式增长生成对抗网络（PGGAN）18)Self-Attention GAN (SAGAN) - 自注意力生成对抗网络（SAGAN）19)Big GAN - 大规模生成对抗网络20)Adversarial Examples - 对抗样本•Encoder-Decoder - 编码器-解码器1)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构2)Encoder - 编码器3)Decoder - 解码器4)Sequence-to-Sequence Model (Seq2Seq) - 序列到序列模型5)State Vector - 状态向量6)Context Vector - 上下文向量7)Hidden State - 隐藏状态8)Attention Mechanism - 注意力机制9)Teacher Forcing - 强制教师法10)Beam Search - 束搜索11)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络12)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络13)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元14)Bidirectional Encoder - 双向编码器15)Greedy Decoding - 贪婪解码16)Masking - 遮盖17)Dropout - 随机失活18)Embedding Layer - 嵌入层19)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失20)Tokenization - 令牌化•Transfer Learning - 迁移学习1)Transfer Learning - 迁移学习2)Source Domain - 源领域3)Target Domain - 目标领域4)Fine-Tuning - 微调5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Pre-Trained Model - 预训练模型7)Feature Extraction - 特征提取8)Knowledge Transfer - 知识迁移9)Unsupervised Domain Adaptation - 无监督领域自适应10)Semi-Supervised Domain Adaptation - 半监督领域自适应11)Multi-Task Learning - 多任务学习12)Data Augmentation - 数据增强13)Task Transfer - 任务迁移14)Model Agnostic Meta-Learning (MAML) - 与模型无关的元学习（MAML）15)One-Shot Learning - 单样本学习16)Zero-Shot Learning - 零样本学习17)Few-Shot Learning - 少样本学习18)Knowledge Distillation - 知识蒸馏19)Representation Learning - 表征学习20)Adversarial Transfer Learning - 对抗迁移学习•Pre-trained Models - 预训练模型1)Pre-trained Model - 预训练模型2)Transfer Learning - 迁移学习3)Fine-Tuning - 微调4)Knowledge Transfer - 知识迁移5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Feature Extraction - 特征提取7)Representation Learning - 表征学习8)Language Model - 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Sigmoid函数3)Hyperbolic Tangent Function (Tanh) - 双曲正切函数4)Rectified Linear Unit (Re LU) - 矩形线性单元5)Parametric Re LU (P Re LU) - 参数化Re LU6)Exponential Linear Unit (ELU) - 指数线性单元7)Swish Function - Swish函数8)Softplus Function - Soft plus函数9)Softmax Function - SoftMax函数10)Hard Tanh Function - 硬双曲正切函数11)Softsign Function - Softsign函数12)GELU (Gaussian Error Linear Unit) - GELU（高斯误差线性单元）13)Mish Function - Mish函数14)CELU (Continuous Exponential Linear Unit) - CELU（连续指数线性单元）15)Bent Identity Function - 弯曲恒等函数16)Gaussian Error Linear Units (GELUs) - 高斯误差线性单元17)Adaptive Piecewise Linear (APL) - 自适应分段线性函数18)Radial Basis Function (RBF) - 径向基函数•Backpropagation - 反向传播1)Backpropagation - 反向传播2)Gradient Descent - 梯度下降3)Partial Derivative - 偏导数4)Chain Rule - 链式法则5)Forward Pass - 前向传播6)Backward Pass - 反向传播7)Computational Graph - 计算图8)Neural Network - 神经网络9)Loss Function - 损失函数10)Gradient Calculation - 梯度计算11)Weight Update - 权重更新12)Activation Function - 激活函数13)Optimizer - 优化器14)Learning Rate - 学习率15)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降16)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降17)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降18)Momentum - 动量19)Adam Optimizer - Adam优化器20)Learning Rate Decay - 学习率衰减•Gradient Descent - 梯度下降1)Gradient Descent - 梯度下降2)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降3)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降4)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降5)Learning Rate - 学习率6)Momentum - 动量7)Adaptive Moment Estimation (Adam) - 自适应矩估计8)RMSprop - 均方根传播9)Learning Rate Schedule - 学习率调度10)Convergence - 收敛11)Divergence - 发散12)Adagrad - 自适应学习速率方法13)Adadelta - 自适应增量学习率方法14)Adamax - 自适应矩估计的扩展版本15)Nadam - Nesterov Accelerated Adaptive Moment Estimation16)Learning Rate Decay - 学习率衰减17)Step Size - 步长18)Conjugate Gradient Descent - 共轭梯度下降19)Line Search - 线搜索20)Newton's Method - 牛顿法•Learning Rate - 学习率1)Learning Rate - 学习率2)Adaptive Learning Rate - 自适应学习率3)Learning Rate Decay - 学习率衰减4)Initial Learning Rate - 初始学习率5)Step Size - 步长6)Momentum - 动量7)Exponential Decay - 指数衰减8)Annealing - 退火9)Cyclical Learning Rate - 循环学习率10)Learning Rate Schedule - 学习率调度11)Warm-up - 预热12)Learning Rate Policy - 学习率策略13)Learning Rate Annealing - 学习率退火14)Cosine Annealing - 余弦退火15)Gradient Clipping - 梯度裁剪16)Adapting Learning Rate - 适应学习率17)Learning Rate Multiplier - 学习率倍增器18)Learning Rate Reduction - 学习率降低19)Learning Rate Update - 学习率更新20)Scheduled Learning Rate - 定期学习率•Batch Size - 批量大小1)Batch Size - 批量大小2)Mini-Batch - 小批量3)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降4)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降5)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降6)Online Learning - 在线学习7)Full-Batch - 全批量8)Data Batch - 数据批次9)Training Batch - 训练批次10)Batch Normalization - 批量归一化11)Batch-wise Optimization - 批量优化12)Batch Processing - 批量处理13)Batch Sampling - 批量采样14)Adaptive Batch Size - 自适应批量大小15)Batch Splitting - 批量分割16)Dynamic Batch Size - 动态批量大小17)Fixed Batch Size - 固定批量大小18)Batch-wise Inference - 批量推理19)Batch-wise Training - 批量训练20)Batch Shuffling - 批量洗牌•Epoch - 训练周期1)Training Epoch - 训练周期2)Epoch Size - 周期大小3)Early Stopping - 提前停止4)Validation Set - 验证集5)Training Set - 训练集6)Test Set - 测试集7)Overfitting - 过拟合8)Underfitting - 欠拟合9)Model Evaluation - 模型评估10)Model Selection - 模型选择11)Hyperparameter Tuning - 超参数调优12)Cross-Validation - 交叉验证13)K-fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) - 留一法交叉验证16)Grid Search - 网格搜索17)Random Search - 随机搜索18)Model Complexity - 模型复杂度19)Learning Curve - 学习曲线20)Convergence - 收敛3.Machine Learning Techniques and Algorithms (机器学习技术与算法)•Decision Tree - 决策树1)Decision Tree - 决策树2)Node - 节点3)Root Node - 根节点4)Leaf Node - 叶节点5)Internal Node - 内部节点6)Splitting Criterion - 分裂准则7)Gini Impurity - 基尼不纯度8)Entropy - 熵9)Information Gain - 信息增益10)Gain Ratio - 增益率11)Pruning - 剪枝12)Recursive Partitioning - 递归分割13)CART (Classification and Regression Trees) - 分类回归树14)ID3 (Iterative Dichotomiser 3) - 迭代二叉树315)C4.5 (successor of ID3) - C4.5（ID3的后继者）16)C5.0 (successor of C4.5) - C5.0（C4.5的后继者）17)Split Point - 分裂点18)Decision Boundary - 决策边界19)Pruned Tree - 剪枝后的树20)Decision Tree Ensemble - 决策树集成•Random Forest - 随机森林1)Random Forest - 随机森林2)Ensemble Learning - 集成学习3)Bootstrap Sampling - 自助采样4)Bagging (Bootstrap Aggregating) - 装袋法5)Out-of-Bag (OOB) Error - 袋外误差6)Feature Subset - 特征子集7)Decision Tree - 决策树8)Base Estimator - 基础估计器9)Tree Depth - 树深度10)Randomization - 随机化11)Majority Voting - 多数投票12)Feature Importance - 特征重要性13)OOB Score - 袋外得分14)Forest Size - 森林大小15)Max Features - 最大特征数16)Min Samples Split - 最小分裂样本数17)Min Samples Leaf - 最小叶节点样本数18)Gini Impurity - 基尼不纯度19)Entropy - 熵20)Variable Importance - 变量重要性•Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机1)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机2)Hyperplane - 超平面3)Kernel Trick - 核技巧4)Kernel Function - 核函数5)Margin - 间隔6)Support Vectors - 支持向量7)Decision Boundary - 决策边界8)Maximum Margin Classifier - 最大间隔分类器9)Soft Margin Classifier - 软间隔分类器10) C Parameter - C参数11)Radial Basis Function (RBF) Kernel - 径向基函数核12)Polynomial Kernel - 多项式核13)Linear Kernel - 线性核14)Quadratic Kernel - 二次核15)Gaussian Kernel - 高斯核16)Regularization - 正则化17)Dual Problem - 对偶问题18)Primal Problem - 原始问题19)Kernelized SVM - 核化支持向量机20)Multiclass SVM - 多类支持向量机•K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻1)K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻2)Nearest Neighbor - 最近邻3)Distance Metric - 距离度量4)Euclidean Distance - 欧氏距离5)Manhattan Distance - 曼哈顿距离6)Minkowski Distance - 闵可夫斯基距离7)Cosine Similarity - 余弦相似度8)K Value - K值9)Majority Voting - 多数投票10)Weighted KNN - 加权KNN11)Radius Neighbors - 半径邻居12)Ball Tree - 球树13)KD Tree - KD树14)Locality-Sensitive Hashing (LSH) - 局部敏感哈希15)Curse of Dimensionality - 维度灾难16)Class Label - 类标签17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Validation Set - 验证集20)Cross-Validation - 交叉验证•Naive Bayes - 朴素贝叶斯1)Naive Bayes - 朴素贝叶斯2)Bayes' Theorem - 贝叶斯定理3)Prior Probability - 先验概率4)Posterior Probability - 后验概率5)Likelihood - 似然6)Class Conditional Probability - 类条件概率7)Feature Independence Assumption - 特征独立假设8)Multinomial Naive Bayes - 多项式朴素贝叶斯9)Gaussian Naive Bayes - 高斯朴素贝叶斯10)Bernoulli Naive Bayes - 伯努利朴素贝叶斯11)Laplace Smoothing - 拉普拉斯平滑12)Add-One Smoothing - 加一平滑13)Maximum A Posteriori (MAP) - 最大后验概率14)Maximum Likelihood Estimation (MLE) - 最大似然估计15)Classification - 分类16)Feature Vectors - 特征向量17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Class Label - 类标签20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Clustering - 聚类1)Clustering - 聚类2)Centroid - 质心3)Cluster Analysis - 聚类分析4)Partitioning Clustering - 划分式聚类5)Hierarchical Clustering - 层次聚类6)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类7)K-Means Clustering - K均值聚类8)K-Medoids Clustering - K中心点聚类9)DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - 基于密度的空间聚类算法10)Agglomerative Clustering - 聚合式聚类11)Dendrogram - 系统树图12)Silhouette Score - 轮廓系数13)Elbow Method - 肘部法则14)Clustering Validation - 聚类验证15)Intra-cluster Distance - 类内距离16)Inter-cluster Distance - 类间距离17)Cluster Cohesion - 类内连贯性18)Cluster Separation - 类间分离度19)Cluster Assignment - 聚类分配20)Cluster Label - 聚类标签•K-Means - K-均值1)K-Means - K-均值2)Centroid - 质心3)Cluster - 聚类4)Cluster Center - 聚类中心5)Cluster Assignment - 聚类分配6)Cluster Analysis - 聚类分析7)K Value - K值8)Elbow Method - 肘部法则9)Inertia - 惯性10)Silhouette Score - 轮廓系数11)Convergence - 收敛12)Initialization - 初始化13)Euclidean Distance - 欧氏距离14)Manhattan Distance - 曼哈顿距离15)Distance Metric - 距离度量16)Cluster Radius - 聚类半径17)Within-Cluster Variation - 类内变异18)Cluster Quality - 聚类质量19)Clustering Algorithm - 聚类算法20)Clustering Validation - 聚类验证•Dimensionality Reduction - 降维1)Dimensionality Reduction - 降维2)Feature Extraction - 特征提取3)Feature Selection - 特征选择4)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析5)Singular Value Decomposition (SVD) - 奇异值分解6)Linear Discriminant Analysis (LDA) - 线性判别分析7)t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t-分布随机邻域嵌入8)Autoencoder - 自编码器9)Manifold Learning - 流形学习10)Locally Linear Embedding (LLE) - 局部线性嵌入11)Isomap - 等度量映射12)Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) - 均匀流形逼近与投影13)Kernel PCA - 核主成分分析14)Non-negative Matrix Factorization (NMF) - 非负矩阵分解15)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析16)Variational Autoencoder (VAE) - 变分自编码器17)Sparse Coding - 稀疏编码18)Random Projection - 随机投影19)Neighborhood Preserving Embedding (NPE) - 保持邻域结构的嵌入20)Curvilinear Component Analysis (CCA) - 曲线成分分析•Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析1)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析2)Eigenvector - 特征向量3)Eigenvalue - 特征值4)Covariance Matrix - 协方差矩阵。

原文摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。

这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域，例如药物发现和基因组学等。

深度学习能够发现大数据中的复杂结构。

它是利用BP算法来完成这个发现过程的。

BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数，这些内部参数可以用于计算表示。

深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。

机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能：从Web搜索到社会网络内容过滤，再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。

并且它越来越多地出现在消费品中，比如相机和智能手机。

机器学习系统被用来识别图片中的目标，将语音转换成文本，匹配新闻元素，根据用户兴趣提供职位或产品，选择相关的搜索结果。

逐渐地，这些应用使用一种叫深度学习的技术。

传统的机器学习技术在处理未加工过的数据时，体现出来的能力是有限的。

几十年来，想要构建一个模式识别系统或者机器学习系统，需要一个精致的引擎和相当专业的知识来设计一个特征提取器，把原始数据（如图像的像素值）转换成一个适当的内部特征表示或特征向量，子学习系统，通常是一个分类器，对输入的样本进行检测或分类。

特征表示学习是一套给机器灌入原始数据，然后能自动发现需要进行检测和分类的表达的方法。

深度学习就是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达。

通过足够多的转换的组合，非常复杂的函数也可以被学习。

对于分类任务，高层次的表达能够强化输入数据的区分能力方面，同时削弱不相关因素。

比如，一副图像的原始格式是一个像素数组，那么在第一层上的学习特征表达通常指的是在图像的特定位置和方向上有没有边的存在。

第二层通常会根据那些边的某些排放而来检测图案，这时候会忽略掉一些边上的一些小的干扰。

deep learning读后感
《Deep Learning》是一本关于深度学习的重要著作，作者是 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville。

这本书详细介绍了深度学习的基本原理、算法和应用，对于想要深入了解这一领域的人来说是一本非常好的参考书籍。

在阅读这本书的过程中，我深刻地感受到了深度学习的强大之处。

深度学习通过构建深层神经网络，可以自动地从大量数据中学习模式和特征，从而实现对复杂问题的处理和预测。

这种方法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都取得了非常显著的成果。

除了介绍深度学习的基本原理和算法，这本书还涵盖了深度学习的应用和实践，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等方面的应用。

这些应用案例让我更加深入地了解了深度学习的实际应用场景和价值。

《Deep Learning》是一本非常值得一读的书。

它不仅让我对深度学习的基本原理和算法有了更深入的了解，还让我对这一领域的应用和发展有了更全面的认识。

对于想要深入了解深度学习的人来说，这本书是一本非常好的参考书籍。

人工智能专业英语缩写术语
人工智能专业涉及许多英语缩写术语，以下是其中一些常见的缩写：
AI：人工智能（Artificial Intelligence）
NLP：自然语言处理（Natural Language Processing）
ML：机器学习（Machine Learning）
DL：深度学习（Deep Learning）
CNN：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）
RNN：循环神经网络（Recurrent Neural Network）
LSTM：长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）
DQN：深度Q网络（Deep Q-Network）
GAN：生成对抗网络（Generative Adversarial Network）
CRNN：卷积循环神经网络（Convolutional Recurrent Neural Network）
以上只是AI领域中的一部分缩写，随着技术的不断发展，新的术语和缩写也在不断涌现。

为了更好地理解和应用这些技术，建议查阅相关资料或咨询专业人士。

人工智能术语人工智能术语人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能行为的技术和方法。

它通过模拟人类的思维能力，使机器能够像人一样进行学习、推理、决策和解决问题。

以下是一些常见的人工智能术语。

1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种基于数据和模型的算法，通过分析和处理大量的数据来训练机器，使其能够自动地识别模式和规律，并做出相应的决策和预测。

2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一种特殊形式，其模型由多个神经网络层组成。

深度学习通过多层次的非线性变换，能够对复杂的数据进行更准确的建模和分析。

3. 神经网络（Neural Network）：神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的数学模型。

它由多个节点和连接组成，通过输入数据和权重的计算，进行信息传递和处理。

4. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：自然语言处理是研究人类语言的一门学科，旨在使计算机能够理解、分析和生成自然语言。

NLP在机器翻译、语义分析等领域有广泛应用。

5. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是使计算机能够理解和解释图像和视频的技术。

它包括图像识别、目标检测、图像生成等任务，广泛应用于人脸识别、无人驾驶等领域。

6. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种通过试错和反馈来训练智能体的学习方法。

智能体根据环境的反馈，不断调整自己的行为，以达到最优的目标。

7. 数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是从大量数据中发现模式和知识的过程。

通过机器学习和统计分析等技术，数据挖掘可以帮助人们发现隐藏在数据中的规律和趋势。

8. 自动驾驶（Autonomous Driving）：自动驾驶是利用人工智能技术使汽车能够在没有人类驾驶的情况下自动行驶的技术。

深度学习的意思什么是深度学习深度学习（Deep Learning，DL）是指多层的人工神经网络和训练它的方法。

一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。

这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。

深度学习是从机器学习中的人工神经网络发展出来的新领域。

早期所谓的“深度”是指超过一层的神经网络。

但随着深度学习的快速发展，其内涵已经超出了传统的多层神经网络，甚至机器学习的范畴，逐渐朝着人工智能的方向快速发展。

深度学习的基本思想假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为：I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失，保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。

现在回到我们的主题Deep Learning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S （有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。

对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。

通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。

另外，前面是假设输出严格地等于输入，这个限制太严格，我们可以略微地放松这个限制，例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可，这个放松会导致另外一类不同的Deep Learning方法。

上述就是Deep Learning的基本思想。

深度学习和浅层学习浅层学习是机器学习的第一次浪潮。

20世纪80年代末期，用于人工神经网络的反向传播算法（也叫Back Propagation算法或者BP算法）的发明，给机器学习带来了希望，掀起了基于统计模型的机器学习热潮。

第一部分：Yann Lecun谈深度学习“用8个单词解释深度学习”IEEE Spectrum：这些天我们看到了许多关于深度学习的新闻。

在这些对深度学习的众多描述中，你最不喜欢哪一种？Yann LeCun：我最不喜欢的描述是“它像大脑一样工作”，我不喜欢人们这样说的原因是，虽然深度学习从生命的生物机理中获得灵感，但它与大脑的实际工作原理差别非常非常巨大。

将它与大脑进行类比给它赋予了一些神奇的光环，这种描述是危险的，这将导致天花乱坠的宣传，大家在要求一些不切实际的事情。

人工智能之前经历了几次寒冬就是因为人们要求了一些人工智能无法给与的东西。

Spectrum：因此，如果你是一名关注深度学习的记者，而且像所有新闻记者所做的那样，只用八个单词去描述它，你会说什么？LeCun：我需要考虑一下。

我想将会是“学着描绘世界的机器”（machines that learn to represent the world）。

可能另外一种描述是“端对端的机器学习”（end-to-end machine learning）。

这种理念是：在一个能够学习的机器中，每一个组件、每一个阶段都能进行训练。

Spectrum：你的编辑可能不大喜欢这样。

LeCun：是的，公众将无法理解我所表达的意思。

好吧，有另外一种方法。

你可以把深度学习看作是，通过整合大量能够基于相同方式训练的模块和组件来构建拥有学习能力的机器，比如说模式识别系统等。

因此，需要一个能够训练每个事物的单一原则。

但这又超过了八个字。

Spectrum：有哪些事情是深度学习系统可以做，而机器学习无法做到的？LeCun：这是个更好的问题。

之前的系统，我想我们可以称之为“肤浅的学习系统”，会受系统能计算的函数的复杂度的限制。

因此，如果你使用一个类似于“线性分类器”的肤浅学习算法来识别图像，你将需要从图像中提取出足够多的参数特征来提供给它。

但手动设计一个特征提取器非常困难，而且很耗时。

深度学习的流程通俗解释英文回答：Deep Learning Workflow.Deep learning is a subfield of machine learning that uses artificial neural networks to learn from data. The workflow of deep learning typically involves the following steps:1. Data collection: The first step is to collect the data that will be used to train the neural network. This data can be anything from images and videos to text and audio.2. Data preprocessing: Once the data has been collected, it needs to be preprocessed before it can be used to train the neural network. This preprocessing can involve removing noise from the data, normalizing the data, and splittingthe data into training and testing sets.3. Model architecture design: The next step is to design the architecture of the neural network. This involves choosing the number of layers in the network, the number of neurons in each layer, and the activation functions that will be used.4. Model training: Once the neural network architecture has been designed, it can be trained on the training data. This involves feeding the training data into the network and updating the network's weights so that it can learn to make accurate predictions.5. Model evaluation: Once the neural network has been trained, it can be evaluated on the testing data. This involves feeding the testing data into the network and measuring the accuracy of the network's predictions.6. Model deployment: Once the neural network has been evaluated and found to be accurate, it can be deployed into production. This involves deploying the network on a server or other device so that it can be used to make predictionson new data.中文回答：深度学习流程。

ai常见英文术语1. Artificial Intelligence (AI) - 人工智能2. Machine Learning - 机器学习3. Deep Learning - 深度学习4. Neural Networks - 神经网络5. Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理6. Computer Vision - 计算机视觉7. Robotics - 机器人技术8. Reinforcement Learning - 强化学习9. Data Mining - 数据挖掘10. Data Analytics - 数据分析11. Predictive Analytics - 预测分析12. Big Data - 大数据13. Cloud Computing - 云计算14. Internet of Things (IoT) - 物联网15. Virtual Reality (VR) - 虚拟现实16. Augmented Reality (AR) - 增强现实17. Algorithm - 算法18. Regression - 回归19. Classification - 分类20. Clustering - 聚类21. Decision Tree - 决策树22. Random Forest - 随机森林23. Support Vector Machines (SVM) - 支持向量机24. Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络25. Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络26. Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络27. Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络28. Natural Language Generation (NLG) - 自然语言生成29. Chatbot - 聊天机器人30. Speech Recognition - 语音识别。

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列一、概述Artificial Intelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。

虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生―自我‖的意识。

是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开了这两者，它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人。

图灵（图灵，大家都知道吧。

计算机和人工智能的鼻祖，分别对应于其著名的―图灵机‖和―图灵测试‖）在1950 年的论文里，提出图灵试验的设想，即，隔墙对话，你将不知道与你谈话的，是人还是电脑。

这无疑给计算机，尤其是人工智能，预设了一个很高的期望值。

但是半个世纪过去了，人工智能的进展，远远没有达到图灵试验的标准。

这不仅让多年翘首以待的人们，心灰意冷，认为人工智能是忽悠，相关领域是―伪科学‖。

但是自2006 年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。

图灵试验，至少不是那么可望而不可及了。

至于技术手段，不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。

这个算法就是，Deep Learning。

借助于Deep Learning 算法，人类终于找到了如何处理―抽象概念‖这个亘古难题的方法。

2012年6月，《纽约时报》披露了Google Brain项目，吸引了公众的广泛关注。

这个项目是由著名的斯坦福大学的机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家JeffDean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为―深度神经网络‖（DNN，Deep Neural Networks）的机器学习模型（内部共有10亿个节点。

这一网络自然是不能跟人类的神经网络相提并论的。

要知道，人脑中可是有150多亿个神经元，互相连接的节点也就是突触数更是如银河沙数。

曾经有人估算过，如果将一个人的大脑中所有神经细胞的轴突和树突依次连接起来，并拉成一根直线，可从地球连到月亮，再从月亮返回地球），在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。

利用深度学习算法进行语言翻译的实现教程要使用深度学习算法进行语言翻译，可以使用神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）模型。

以下是一个简单的实现教程：
1.数据准备：首先需要准备一组中英文平行语料作为训练数据。

可以
从互联网上获取已有的中英文翻译对，或者自己手动创建一些中英文短句
作为训练数据。

2. 数据预处理：对准备好的中英文语料进行数据预处理，包括分词、去除标点符号等操作。

可以使用现有的中文分词工具（如jieba）对中文
文本进行分词处理。

3. 构建神经网络模型：使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）构建神经机器翻译模型。

可以选择使用Transformer等先进的
模型架构。

4.训练模型：将预处理好的中英文语料输入到神经机器翻译模型中进
行训练。

可以选择使用GPU加速训练过程以提高训练效率。

5.评估模型：在训练过程中，可以使用验证集对模型进行评估，评估
指标可以包括BLEU分数等。

6.模型部署：训练完成后，可以将训练好的神经机器翻译模型部署到
生产环境中进行实际的中文翻译。

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列目录：一、概述二、背景三、人脑视觉机理四、关于特征4.1、特征表示的粒度4.2、初级（浅层）特征表示4.3、结构性特征表示4.4、需要有多少个特征？五、Deep Learning的基本思想六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning）七、Deep learning与Neural Network八、Deep learning训练过程8.1、传统神经网络的训练方法8.2、deep learning训练过程九、Deep Learning的常用模型或者方法9.1、AutoEncoder自动编码器9.2、Sparse Coding稀疏编码9.3、Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机9.4、Deep BeliefNetworks深信度网络9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络十、总结与展望十一、参考文献和Deep Learning学习资源接上注：下面的两个Deep Learning方法说明需要完善，但为了保证文章的连续性和完整性，先贴一些上来，后面再修改好了。

9.3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限制波尔兹曼机假设有一个二部图，每一层的节点之间没有链接，一层是可视层，即输入数据层（v)，一层是隐藏层(h)，如果假设所有的节点都是随机二值变量节点（只能取0或者1值），同时假设全概率分布p(v,h)满足Boltzmann 分布，我们称这个模型是Restricted BoltzmannMachine (RBM)。

下面我们来看看为什么它是Deep Learning方法。

首先，这个模型因为是二部图，所以在已知v的情况下，所有的隐藏节点之间是条件独立的（因为节点之间不存在连接），即p(h|v)=p(h1|v)…p(h n|v)。

ai术语表AI术语表一、人工智能简介人工智能（Artificial Intelligence，AI），是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能的科学与技术。

它旨在开发出能够感知、理解、学习和决策的智能系统。

人工智能已经渗透到各个领域，包括医疗、金融、交通、教育等，极大地改变了人们的生活和工作方式。

二、机器学习机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的一个重要分支，通过让计算机从数据中学习和提取模式，使其具备自主学习能力。

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。

通过机器学习算法的训练和优化，计算机可以从大量数据中发现规律和模式，实现自主决策和预测。

三、深度学习深度学习（Deep Learning，DL）是机器学习的一个分支，其核心是神经网络模型。

通过构建多层神经网络，深度学习可以对数据进行高级抽象和分析，实现更复杂的任务。

深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破，为人工智能的发展带来了巨大的推动力。

四、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能中的一个重要领域，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。

NLP涉及到语音识别、文本分析、机器翻译等技术，可以帮助计算机与人类进行自然而流畅的交流。

随着深度学习的发展，自然语言处理取得了突破性的进展，使得机器能够更准确地理解和生成自然语言。

五、计算机视觉计算机视觉（Computer Vision，CV）是人工智能的一个重要领域，研究如何使计算机能够感知和理解图像和视频。

计算机视觉可以实现图像识别、目标检测、人脸识别等功能，广泛应用于安防监控、无人驾驶、医学影像等领域。

随着深度学习的发展，计算机视觉取得了巨大的进步，使计算机在图像处理方面具备了超越人类的能力。

六、推荐系统推荐系统（Recommendation System）是一种利用人工智能技术为用户推荐个性化内容的系统。

深度学习（DeepLearning）算法简介Comments from Xinwei: 最近的一个课题发展到与深度学习有联系，因此在高老师的建议下，我仔细看了下深度学习的基本概念，这篇综述翻译自，与大家分享，有翻译不妥之处，烦请各位指正。

查看最新论文Yoshua Bengio, Learning Deep Architectures for AI, Foundations and Trends in Machine Learning, 2(1), 2009深度(Depth)从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图(flow graph)来表示：流向图是一种能够表示计算的图，在这种图中每一个节点表示一个基本的计算并且一个计算的值(计算的结果被应用到这个节点的孩子节点的值)。

考虑这样一个计算集合，它可以被允许在每一个节点和可能的图结构中，并定义了一个函数族。

输入节点没有孩子，输出节点没有父亲。

对于表达的流向图，可以通过一个有两个输入节点和的图表示，其中一个节点通过使用和作为输入(例如作为孩子)来表示；一个节点仅使用作为输入来表示平方；一个节点使用和作为输入来表示加法项(其值为)；最后一个输出节点利用一个单独的来自于加法节点的输入计算SIN。

这种流向图的一个特别属性是深度(depth)：从一个输入到一个输出的最长路径的长度。

传统的前馈神经网络能够被看做拥有等于层数的深度(比如对于输出层为隐层数加1)。

SVMs有深度2(一个对应于核输出或者特征空间，另一个对应于所产生输出的线性混合)。

深度架构的动机学习基于深度架构的学习算法的主要动机是：不充分的深度是有害的；大脑有一个深度架构；认知过程是深度的；不充分的深度是有害的在许多情形中深度2就足够(比如logical gates, formal [threshold] neurons, sigmoid-neurons, Radial Basis Function [RBF] units like in SVMs)表示任何一个带有给定目标精度的函数。