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padding： 填充类型，string类型，只能是“SAME”或“VALID”其中之一，它决定了卷积方式是“一致性填充（SAME）”还是“有效填充（VALID）”。

美军编 制了一般分类测验（GCT），按知觉速度、推理能力、词语理 解、词语流畅、空间知觉、计算和记忆七种能力对军人进行评 价，提高了编制队伍的效率。

三叶草组织（Shamrock Organization）

[^177] • 池化层： 有些资料也将其称为子采样层或下采样层（Subsampling Layer）。

早期的图神经网络直接从空域（顶点上的信号）的角度出发，其理论依据是不动点理论（Fixed Point Theory）。

一方面是作为分类网络，softmax不能像度量学习（Metric Learning）一样显式的优化类间和类内距离，所以性能不会特别好。

图11-6 Caffe的图标 设计之初，Caffe仅仅关注计算机视觉领域的处理，因此，可将其视为一个面向图像处理的专用卷积神经网络（CNN）框架。

她展示的第一张图片是一个漂亮的女模特站在世界厕所组织（World Toilet Organization）的高科技坐便器旁边，她把这个组织称为“另一个WTO” [11] 。

在托管授权到期的那天——1948年5月14日，世界犹太复国主义组织（World

年，辛顿教授发表了一篇高引用论文 [^84] ，其中提到了一种在深度学习中广为使用的技巧： 丢弃学习（Dropout Learning） 。

年8月29日，中国互联网信息中心（CNNIC）发布了第54次《中国互联网络发展状况统计报告》。

此外，人们开始意识到图形处理单元（GPU）可以实现更多的并行性，与中央处理单元（CPU）相比，它可以更快地训练更大和更深的神经网络。

实验结果表明，NEZHA在微调几个具有代表性的中文任务时达到了非常高的性能，包括命名实体识别（人民日报NER）、句子匹配（LCQMC）、中文情感分类（ChnSenti）和自然语言推断（XNLI）。

独立分量分析是如何工作的 主分量分析（PCA）和独立分量分析（ICA）之间的比较。

按给定条件进行分类，强化学习可分为基于模型的强化学习（Model-Based RL）和无模型强化学习（Model-Free RL），以及主动强化学习（Active RL）和被动强化学习（Passive RL）。

如果信誉持有者在两个星期的投票期内没有报告指派给他们事件的结果，或者进行不诚实的报告，主成分分析法（PCA）会把懒惰的、不诚实的持有者的信誉重新分配给经常报告和诚实报告的持有者。

既然词向量的本质在于降维，那么就来回顾一下传统的数据降维技术，包括主成分分解（PCA）、奇异值分解（SDV）、tG分布领域嵌入算法（tGSNE）等。

主成分回归（PCR）和偏最小二乘回归（PLS）方法把p个自变量投影到 m 维空间（m 图 2-13 扰动项独立同分布 要验证该假设，最简单的办法是做残差与因变量的估计量的散点图，并根据散点的分布 做出判断。

（4）主成分节点（PrinComp） 【功能】主成分节点对变量解释和数据降维有非常大的帮助。

主要任务有图像分类（Classification）、物体检测（Object Detection）、图像分割（Segmentation）、物体跟踪（Tracking）及关键点检测。

在确定聚类的簇数量时，我们主要会用到肘部法则（Elbow Method），这是一种确定聚类算法最佳簇数（即K值）的经验方法。

DQN 的经验回放机制 DQN算法的主要做法是经验回放机制（Experience Replay），其将系统探索环境得到 的数据储存起来，然后随机采样样本更新深度神经网络的参数，如图16-1所示。

所以，在第十六章中，我们使用了 ps 与 top 来观察程序时，都会发现到很多的 {xxx}d 的程序， 呵呵！通常那就是一些 daemon 的程序啰！ 17.1.1 早期 System V 的 init 管理行为中 daemon 的主要分类 (Optio...

从前面的学习中，我们了解了DNN的一般结构、前向传播和反向传播机制，而CNN相较于DNN，其主要区别在于卷积层（Convolutional Layer），卷积层的存在使得神经网络具备更强的学习和特征提取能力。