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揭秘深度学习成功的数学原因:从全局最优性到学习表征不变性

近年来,深度学习大获成功,尤其是卷积神经网络(CNN)在图像识别任务上的突出表现。然而,由于黑箱的存在,这种成功一度让机器学习理论学家颇感不解。本文的目的正是要揭示深度学习成功的奥秘。通过围绕着深度学习的三个核心要素——架构、正则化技术和优化算法,并回顾近期研究,作者为深层网络的若干属性,如全局最优性、几何稳定性、学习表征不变性,提供了一个数学证明。 论文:Mathematics of Deep Learning 论文链接:https://arxiv.org/abs/1712.04741 摘要:近期深度架构用于表征学习和分类之后,识别系统的性能获得了巨大提升。然而,这一成功的数学原因依然不得而知。本文将回顾近期研究,为深层网络的若干属性,如全局最优性、几何稳定性、学习表征不变性,提供一个数学证明。 1. 引言 深层网络 [1] 是在输入数据

Spring Cloud Edgware新特性之六:Artifact ID变更

本博客由周立创作,采用 CC BY 3.0 CN 许可协议。可自由转载、引用,但需署名作者且注明文章出处。如转载至微信公众号,请在文末添加作者公众号二维码。 原文:http://www.itmuch.com/spring-cloud/edgware-new-artifact-id/ Spring Cloud是当前炙手可热的微服务开发框架。它的功能强大,组件丰富,设计优雅。目前Spring Cloud还在不断发展之中。 Spring Cloud即将发布Spring Cloud Edgware 版本。该版本解决了不少Bug,新增了不少新特性,本系列博客将为大家详细阐述在Spring Cloud Edgware中新增的特性。 严格来说,本篇并不是新特性,而是Edgware版本的一个改变——Edgware重命名了很多Starter的Artifact ID。虽然在Edgware版中,原Artifact ID依然可用,但一旦Spring Cloud Finchley 发布,老的Artifact ID将会废弃! 因此,学习本文还是很有意义的——至少能了解Spring Cloud的发展趋势。 以下是S...

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