机器学习原理和代码实现专辑

1. 往期文章推荐

1.【机器学习】图神经网络(NRI)模型原理和运动轨迹预测代码实现
2. 【机器学习】基于Gumbel-Sinkhorn网络的“潜在排列问题”求解
3. 【机器学习】基于Gumbel Top-k松弛技术的图形采样
4. 【机器学习】基于Softmax松弛技术的离散数据采样
5. 【机器学习】正则卷积群理论及Python代码实现
6. 【机器学习】深度概率模型(DPM)原理和文本分类实践
7. 【机器学习】基于稀疏识别方法的洛伦兹混沌系统预测
8. 【机器学习】Transformer框架理论详解和代码实现
9. 【机器学习】基于RoBERTa模型的句子嵌入实践
10.【机器学习】计算机图形和深度学习模型NeRF详解(2)
10. 【机器学习】使用Perceiver模型解决Transformer效率低下问题
11. 【机器学习】对大规模的文本数据进行多标签的分类处理
12. 【机器学习】基于顺序到顺序Transformer机器翻译
13. 【机器学习】计算机图形和深度学习模型NeRF详解(1)
14. 【机器学习】基于NeRF的3D动画渲染
15. 【机器学习】基于Transformer架构的移动设备图像分类模型MobileViT
16. 【深度学习】基于EANet模型的图像识别和分类技术
17. 【深度学习】基于注意力机制的多实例学习(MIL)图像分类
18. 【深度学习】基于深度离散潜在变量模型的变分推理

2.机器学习与深度学习简介

2.1.机器学习（Machine Learning, ML）

1. 定义与目标

• 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
• 专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
• 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

2. 方法

• 机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型，称为“训练数据”，以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。
• 机器学习算法分为多种类型，如监督学习、无监督学习和强化学习等。

3. 应用

• 机器学习算法广泛应用于各种领域，如电子邮件过滤、计算机视觉、自然语言处理等。
  

2.2.深度学习（Deep Learning, DL）

1. 定义与目标

• 深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层人工神经网络（ANN）来模拟人脑的学习过程。
• 深度学习的主要目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

2. 方法

• 深度学习使用多层人工神经网络，由输入和输出之间节点的几个“隐藏层”组成。
• 神经网络通过反向传播和梯度下降等方法进行训练，以优化网络参数。
• 深度学习中的“深度”一词表示用于识别数据模式的多层算法或神经网络。

3. 特点

• 深度学习具有高度的灵活性和自适应性，可以直接从原始数据中学习特征表示。
• 深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成效。

4. 应用

• 深度学习在自动驾驶、智能语音助手、医疗诊断等领域有着广泛的应用。
  

2.3.总结

• 深度学习和机器学习都是人工智能领域的重要分支，但深度学习是机器学习的一个子集，更加专注于使用多层神经网络进行复杂的数据分析和处理。
• 两者在方法、应用等方面存在联系和区别，但都致力于提高计算机的智能水平和解决现实问题的能力。