【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章 自编码器
本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 关联权重 当自编码器整齐地对称时，就像我们刚刚构建的那样，一种常用技术是将解码器层的权重与编码器层的权重相关联。 这样减少了模型中的权重数量，加快了训练速度，并限制了过度拟合的风险。 不幸的是，使用fu...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 ——第12章 设备和服务器上的分布式TensorFlow（上）
本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 在第 11 章，我们讨论了几种可以明显加速训练的技术：更好的权重初始化，批量标准化，复杂的优化器等等。 但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 ——第12章 设备和服务器上的分布式TensorFlow（下）
并行运行 当 TensorFlow 运行图时，它首先找出需要求值的节点列表，然后计算每个节点有多少依赖关系。 然后 TensorFlow 开始求值具有零依赖关系的节点（即源节点）。 如果这些节点被放置在不同的设备上，它们显然会被并行求值。 如果它们放在同一个设备上，它们将在不同的线程中进行求值，因此...
【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络（上）
第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了我们的第一个深度神经网络。 但它是一个非常浅的 DNN，只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？ 你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接来连接。 这不会...
【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络（中）
梯度裁剪 减少梯度爆炸问题的一种常用技术是在反向传播过程中简单地剪切梯度，使它们不超过某个阈值（这对于递归神经网络是非常有用的；参见第 14 章）。 这就是所谓的梯度裁剪。一般来说，人们更喜欢批量标准化，但了解梯度裁剪以及如何实现它仍然是有用的。 在 TensorFlow 中，优化器的minimiz...
【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络（下）
训练稀疏模型 所有刚刚提出的优化算法都会产生密集的模型，这意味着大多数参数都是非零的。 如果你在运行时需要一个非常快速的模型，或者如果你需要它占用较少的内存，你可能更喜欢用一个稀疏模型来代替。 实现这一点的一个微不足道的方法是像平常一样训练模型，然后摆脱微小的权重（将它们设置为 0）。 另一个选择是...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 附录 C、SVM 对偶问题
为了理解对偶性，你首先得理解拉格朗日乘子法。它基本思想是将一个有约束优化问题转化为一个无约束优化问题，其方法是将约束条件移动到目标函数中去。让我们看一个简单的例子，例如要找到合适的 x 和 y 使得函数 最小化，且其约束条件是一个等式约束。使用拉格朗日乘子法，我们首先定义一个函数，称为拉格朗日函数。...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（下）
时间差分学习与 Q 学习 具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么（它不知道T），并且它不知道奖励会是什么（它不知道R）。它必须经历每一个状态和每一次转变并且至少知道一次奖励，并且如果要对转移概率进行合理的估计，就必须经历多次。 时间差分学习（T...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（中）
评价行为：信用分配问题 如果我们知道每一步的最佳动作，我们可以像通常一样训练神经网络，通过最小化估计概率和目标概率之间的交叉熵。这只是通常的监督学习。然而，在强化学习中，智能体获得的指导的唯一途径是通过奖励，奖励通常是稀疏的和延迟的。例如，如果智能体在 100 个步骤内设法平衡杆，它怎么知道它采取的...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章 自编码器（中）
关联权重 当自编码器整齐地对称时，就像我们刚刚构建的那样，一种常用技术是将解码器层的权重与编码器层的权重相关联。 这样减少了模型中的权重数量，加快了训练速度，并限制了过度拟合的风险。 不幸的是，使用fully_connected()函数在 TensorFlow 中实现相关权重有点麻烦；手动定义层实际...
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