伯克利大学马毅教授:深度学习的第一性原理
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2021-05-05 08:22
大数据文摘授权转载自智源社区
作者:周寅张皓
深度学习的第一性原理
深度学习的第一性原理
Interpolation,我们寻找样本之间的相似关系,这体现为聚类或分类任务; Extrapolation,当获得第一个阶段任务的信息后,我们就可以对新的样本进行归类,判断未知样本的结构。 Representation,我们能够了解数据的信息,并建模描述它。
通过压缩来聚类和分类
通过压缩来聚类和分类
通过最大编码率降低来表示
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从优化编码率降低来构建深度网络
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从平移不变性得到卷积网络
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总结
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