麗莎老師講機(jī)器人之基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率算法

機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別？

簡單來說，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)在實(shí)現(xiàn)人工智能時(shí)中需要人工輔助（半自動(dòng)），而深度學(xué)習(xí)使該過程完全自動(dòng)化 三者關(guān)系： 舉個(gè)例子：通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法來識(shí)別水果是橘子還是蘋果，需要人工輸入水果的特征數(shù)據(jù)，生成一定的算法模型，進(jìn)而可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)具有這些特征的水果的類型，而深度學(xué)習(xí)則能自動(dòng)的去發(fā)現(xiàn)特征進(jìn)而判斷。

怎樣計(jì)算地基的深度?

應(yīng)該是基礎(chǔ)埋深一般是需由地質(zhì)資料來確定的,初步計(jì)算可在冰凍線下每層0.3米計(jì)算.

基坑深度怎么計(jì)算

1首先，要確認(rèn)基坑深度，先要確認(rèn)現(xiàn)場(chǎng)的原土標(biāo)高是多少，現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)的不同點(diǎn)處的標(biāo)高為準(zhǔn)，然后選取與你基坑相符的測(cè)定點(diǎn)的標(biāo)高。 2其次，根據(jù)施工圖基礎(chǔ)的底標(biāo)高確定相對(duì)±0.000的開挖深度。 3最后，相對(duì)開挖深度后，根據(jù)確認(rèn)的現(xiàn)場(chǎng)原土標(biāo)高，如果原土標(biāo)高是正數(shù)，那就加上標(biāo)高值。如果原土標(biāo)高為負(fù)數(shù)，那就減去原土標(biāo)高值。

深度學(xué)習(xí)算法是什么？

深度學(xué)習(xí)算法是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對(duì)諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。? 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。 區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： (1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn)。 (2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間，從而使分類或預(yù)測(cè)更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，利用大數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)特征，更能夠刻畫數(shù)據(jù)豐富的內(nèi)在信息。

深度學(xué)習(xí)有哪些算法？

只有簡單的了解： 常見的深度學(xué)習(xí)算法有三種：來卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。具體的需要自己去鉆研了

賽爾號(hào)麗莎布布坦率性格和回避特性刷什么學(xué)習(xí)力

特攻 and 體力

房屋地基的深度是如何算的？

根據(jù)本地區(qū)的凍土深度，如果地基承載力好的話，基礎(chǔ)只要在凍土以下就行。

基坑開挖深度怎么算

基坑開挖深度跟絕對(duì)標(biāo)高沒有關(guān)系，開挖深度為±0.000減去基坑底標(biāo)高再減去±0.000到自然地平的深度即可，主要是知道自然地平

深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念

從一個(gè)輸入中產(chǎn)生一個(gè)輸出所涉及的計(jì)算可以通過一個(gè)流向圖(flow graph)來表示：流向圖是一種能夠表示計(jì)算的圖，在這種圖中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)基本的計(jì)算并且一個(gè)計(jì)算的值(計(jì)算的結(jié)果被應(yīng)用到這個(gè)節(jié)點(diǎn)的孩子節(jié)點(diǎn)的值)?？紤]這樣一個(gè)計(jì)算集合，它可以被允許在每一個(gè)節(jié)點(diǎn)和可能的圖結(jié)構(gòu)中，并定義了一個(gè)函數(shù)族。輸入節(jié)點(diǎn)沒有孩子，輸出節(jié)點(diǎn)沒有父親。 這種流向圖的一個(gè)特別屬性是深度(depth)：從一個(gè)輸入到一個(gè)輸出的最長路徑的長度。 傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠被看做擁有等于層數(shù)的深度(比如對(duì)于輸出層為隱層數(shù)加1)。SVMs有深度2(一個(gè)對(duì)應(yīng)于核輸出或者特征空間，另一個(gè)對(duì)應(yīng)于所產(chǎn)生輸出的線性混合)。 需要使用深度學(xué)習(xí)解決的問題有以下的特征： 深度不足會(huì)出現(xiàn)問題。 人腦具有一個(gè)深度結(jié)構(gòu)。 認(rèn)知過程逐層進(jìn)行，逐步抽象。 深度不足會(huì)出現(xiàn)問題 在許多情形中深度2就足夠表示任何一個(gè)帶有給定目標(biāo)精度的函數(shù)。但是其代價(jià)是：圖中所需要的節(jié)點(diǎn)數(shù)(比如計(jì)算和參數(shù)數(shù)量)可能變的非常大。理論結(jié)果證實(shí)那些事實(shí)上所需要的節(jié)點(diǎn)數(shù)隨著輸入的大小指數(shù)增長的函數(shù)族是存在的。 我們可以將深度架構(gòu)看做一種因子分解。大部分隨機(jī)選擇的函數(shù)不能被有效地表示，無論是用深的或者淺的架構(gòu)。但是許多能夠有效地被深度架構(gòu)表示的卻不能被用淺的架構(gòu)高效表示。一個(gè)緊的和深度的表示的存在意味著在潛在的可被表示的函數(shù)中存在某種結(jié)構(gòu)。如果不存在任何結(jié)構(gòu)，那將不可能很好地泛化。 大腦有一個(gè)深度架構(gòu) 例如，視覺皮質(zhì)得到了很好的研究，并顯示出一系列的區(qū)域，在每一個(gè)這種區(qū)域中包含一個(gè)輸入的表示和從一個(gè)到另一個(gè)的信號(hào)流(這里忽略了在一些層次并行路徑上的關(guān)聯(lián)，因此更復(fù)雜)。這個(gè)特征層次的每一層表示在一個(gè)不同的抽象層上的輸入，并在層次的更上層有著更多的抽象特征，他們根據(jù)低層特征定義。 需要注意的是大腦中的表示是在中間緊密分布并且純局部：他們是稀疏的：1%的神經(jīng)元是同時(shí)活動(dòng)的。給定大量的神經(jīng)元，仍然有一個(gè)非常高效地(指數(shù)級(jí)高效)表示。 認(rèn)知過程逐層進(jìn)行，逐步抽象 人類層次化地組織思想和概念； 人類首先學(xué)習(xí)簡單的概念，然后用他們?nèi)ケ硎靖橄蟮模?工程師將任務(wù)分解成多個(gè)抽象層次去處理； 學(xué)習(xí)/發(fā)現(xiàn)這些概念(知識(shí)工程由于沒有反省而失敗？)是很美好的。對(duì)語言可表達(dá)的概念的反省也建議我們一個(gè)稀疏的表示：僅所有可能單詞/概念中的一個(gè)小的部分是可被應(yīng)用到一個(gè)特別的輸入(一個(gè)視覺場(chǎng)景)。

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么？

| 機(jī)器學(xué)習(xí)的算法流程 | 1、數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備 2、探索性地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 3、數(shù)據(jù)預(yù)處理 4、數(shù)據(jù)分割 5、機(jī)器學(xué)習(xí)算法建模 6、選擇機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù) 7、評(píng)價(jià)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況如何 首先我們要研究的是數(shù)據(jù)問題，數(shù)據(jù)集是構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型流程的起點(diǎn)，進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析是為了獲得對(duì)數(shù)據(jù)的初步了解。探索性數(shù)據(jù)分析方法簡單來說就是去了解數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，搞清楚數(shù)據(jù)的分布。主要注重?cái)?shù)據(jù)的真實(shí)分布，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的可視化，使分析者能一目了然看出數(shù)據(jù)中隱含的規(guī)律，從而得到啟發(fā)，以此幫助分析者找到適合數(shù)據(jù)的模型。 數(shù)據(jù)預(yù)處理，其實(shí)就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、數(shù)據(jù)整理或普通數(shù)據(jù)處理。指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種檢查和校正過程，以糾正缺失值、拼寫錯(cuò)誤、使數(shù)值正?；?標(biāo)準(zhǔn)化以使其具有可比性、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)(如對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換)等問題。 | 深度學(xué)習(xí)的算法流程 | 深度學(xué)習(xí)優(yōu)化了數(shù)據(jù)分析，建模過程的流程也是縮短了，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一了原來機(jī)器學(xué)習(xí)中百花齊放的算法。 1、數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備 2、數(shù)據(jù)預(yù)處理 3、數(shù)據(jù)分割 4、定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 5、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí)不需要我們自己去提取特征，而是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高維抽象學(xué)習(xí)，減少了特征工程的構(gòu)成，在這方面節(jié)約了很多時(shí)間。 但是同時(shí)因?yàn)橐肓烁由?、更?fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)，所以調(diào)參工作變得更加繁重啦。例如：定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)、確認(rèn)損失函數(shù)、確定優(yōu)化器，最后就是反復(fù)調(diào)整模型參數(shù)的過程。