亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

《淺層與深度》是一系列講義，提供了對神經網絡和機器學習的通俗易懂的介紹。然而，一開始就很明顯，這些筆記無法完全覆蓋這個快速變化和不斷發展的領域。這些講義主要關注經典的機器學習技術，偏重于分類和回歸。其他學習范式和許多最新的發展，例如深度學習，要么沒有涉及，要么只是簡要提及。

比爾（Biehl）認為，對該領域的基礎知識有扎實的了解至關重要，特別是對那些希望探索機器學習世界并且抱有超越僅將某些軟件包應用于某些數據集的雄心的人來說。因此，《淺層與深層》強調基本概念和理論背景。這也涉及深入探討神經網絡的歷史和前史，在那里為大多數最近的發展奠定了基礎。這些筆記旨在揭開機器學習和神經網絡的神秘面紗，同時不失對它們令人印象深刻的力量和多功能性的欣賞。

這些講義的副標題是“對神經網絡和傳統機器學習的偏見介紹”，原因是顯而易見的。盡管目標是提供一個易于接觸的領域介紹，但從一開始就明確了它不會成為一個全面、完整的概述。重點是經典機器學習，許多最新的發展無法涵蓋。個人而言，我最早接觸神經網絡是在我作為物理學家的早期生涯。那時，閱讀少量論文，或許稍后閱讀一本好書[HKP91]就足以保持最新狀態并能夠為大難題貢獻一份力量。我是否夸大其詞，有點懷舊？可能。但情況肯定發生了很大變化。如今，大量的出版物使得篩選相關信息和跟上發展成為難題。這些筆記中的主題選擇在很大程度上是由我自己的研究興趣和早期經歷決定的。這對于最初關注簡單的感知器，正如曼弗雷德·奧珀所說的神經網絡研究的氫原子[Opp90]，絕對是真的。此外，這本文本的主要內容是關于淺層系統的監督學習，特別是分類，這反映了我在該領域的主要興趣。這些筆記可能被視為老派，肯定會被一些時尚的忠實追隨者所認為[Dav66]。誠然，文本沒有涉及最新的發展，例如深度學習及其應用。然而，在我謙虛的看法中，在探索機器學習世界并且有著超越僅將某些軟件包應用于某些數據集的雄心之前，擁有對基礎知識的扎實背景知識是無價的。

這本書的目的是幫助你在Python生態系統中編寫更高效的應用程序。所謂更高效，我的意思是你的代碼將使用更少的CPU周期、更少的存儲空間和更少的網絡通信。本書對性能問題采取了全面的方法。我們不僅討論了純Python中的代碼優化技術，還考慮了廣泛使用的數據庫的高效使用，如NumPy和pandas。因為在某些情況下Python的性能不足，所以當我們需要更高的速度時，我們也會考慮使用Cython。與這種全面的方法相一致，我們還討論了硬件對代碼設計的影響：我們分析了現代計算機架構對算法性能的影響。我們還研究了網絡架構對效率的影響，并探討了使用GPU計算進行快速數據分析的用法。 這本書的章節基本上是獨立的，你可以跳到對你來說重要的任何章節。話雖如此，這本書分為四個部分。第一部分，基礎方法（第1-4章），涵蓋了入門材料。 ■ 第1章介紹了這個問題，并解釋了為什么我們必須關注計算和存儲的效率。它還介紹了本書的方法，并為根據你的需求瀏覽它提供了建議。 ■ 第2章涵蓋了原生Python的優化。我們還討論了Python數據結構、代碼分析、內存分配和延遲編程技術的優化。 ■ 第3章討論了Python中的并發和并行，并介紹了如何最好地利用多進程和多線程（包括使用線程進行并行處理時的限制）。這一章還涉及了異步處理作為一種高效處理多個并發請求的方式，這種請求的工作量低，典型的是網絡服務。 ■ 第4章介紹了NumPy，這是一個允許你高效處理多維數組的庫。NumPy是所有現代數據處理技術的核心，因此，它被視為一個基本庫。這一章分享了特定的NumPy技術來開發更高效的代碼，如視圖、廣播和數組編程。 第二部分，硬件（第5和6章），主要關注如何從常用硬件和網絡中提取最大效率。

■ 第5章涵蓋了Cython，這是一個超集Python，可以生成非常高效的代碼。Python是一個高級的解釋型語言，因此，它不是為硬件優化的。有幾種語言，如C或Rust，是設計來在硬件層面盡可能高效的。Cython屬于這類語言：雖然它非常接近Python，但它編譯成C代碼。生成最高效的Cython代碼需要注意代碼如何映射到高效的實現。在這一章中，我們學習如何創建高效的Cython代碼。

■ 第6章討論了現代硬件架構對設計高效Python代碼的影響。考慮到現代計算機的設計方式，一些反直覺的編程方法可能比預期的更高效。例如，在某些情況下，處理壓縮數據可能比處理未壓縮數據更快，即使我們需要支付解壓縮算法的代價。這一章還涵蓋了CPU、內存、存儲和網絡對Python算法設計的影響。我們討論NumExpr，一個可以通過使用現代硬件架構的屬性使NumPy代碼更高效的庫。

第三部分，現代數據處理的應用和庫（第7和8章），看看在現代數據處理中使用的典型應用和庫。 ■ 第7章集中討論如何盡可能高效地使用pandas，這是Python中使用的數據幀庫。我們將看到與pandas相關的技術來優化代碼。與本書中的大多數章節不同，這一章是基于之前的章節建立的。pandas是基于NumPy的，所以我們將從第4章中學到的內容中提取，并發現與NumPy相關的技術來優化pandas。我們還探討如何使用NumExpr和Cython優化pandas。最后，我介紹Arrow，這是一個庫，它可以用來提高處理pandas數據幀的性能。 ■ 第8章研究數據持久性的優化。我們討論Parquet，一個可以高效處理列式數據的庫，以及Zarr，它可以處理非常大的磁盤數組。我們還開始討論如何處理比內存大的數據集。 第四部分，高級主題（第9和10章），處理兩個最后的、非常不同的方法：使用GPU和使用Dask庫。 ■ 第9章看看如何使用圖形處理單元(GPUs)來處理大數據集。我們將看到GPU計算模型——使用許多簡單的處理單元——非常適合處理現代數據科學問題。我們使用兩種不同的方法來利用GPU。首先，我們將討論提供與你所知的庫類似的接口的現有庫，如CuPy作為NumPy的GPU版本。其次，我們將討論如何從Python生成運行在GPU上的代碼。 ■ 第10章討論Dask，這是一個允許你編寫并行代碼的庫，它可以擴展到許多機器——無論是在本地還是在云中——同時提供與NumPy和pandas類似的熟悉接口。

最近，語義技術和人工智能（AI）的結合為構建能夠識別更精確結果的智能系統提供了新的技術。語義人工智能在知識圖譜中處于這一創新發展的前沿，通過圖形映射或基于語料庫的本體學習，揭示了機器學習在擴展知識圖譜中的作用。通過符號AI和統計AI的結合，如基于機器學習的實體提取、文本挖掘方法、語義知識圖譜和相關推理能力，確保高效的結果。本書是首次探索語義人工智能和知識圖譜的著作。內容涵蓋了從神經符號AI、可解釋AI和深度學習到知識發現與挖掘，以及知識表示與推理等多個主題。作為對人工智能和數據挖掘領域的研究人員和初學者學者的重要貢獻，本書是對語義人工智能在知識圖譜中的開創性探索。

本文以擬合優度為例，重點研究了分布測試中的一些具體問題。特別是，它的目的并不是對該領域的所有題目提供一個全面的摘要;但將提供獨立的證明和主要結果的推導，試圖突出統一的技術。

//ccanonne.github.io/survey-topics-dt.html 內容目錄

Contents

What is this survey?

Who is this for? 1. Where can I get it? 1. How do I cite it? 1. Are there solutions to the exercises? 1. I have a question! Actually, more of a comment. 1. About the author

引用和轉述第一章: 本綜述是對分布測試中一些主題的介紹和詳細概述，分布測試是理論計算機科學的一個領域，屬于屬性測試的范疇，位于計算學習、統計學習和假設測試、信息論和機器學習理論的交叉點。 關于這個主題，你可能還想閱讀其他一些資源，首先是Ronitt Rubinfeld的這個簡短的介紹性調查，或者是我自己的另一個調查。這本書與前幾本書的不同之處在于:(1)更近;(2)更具體，專注于一個問題子集，并將它們作為指導示例，而不是描繪盡可能廣泛的風景(但要從遠處看);(3)更詳細，包括證明和推導;當然，我不能保證我成功了;但這就是目的，結果由你來判斷。

這本書提出和調研歸一化技術與深度分析訓練深度神經網絡。此外，作者還提供了針對特定任務設計新的規范化方法和網絡體系結構的技術細節。歸一化方法可以提高深度神經網絡(DNNs)的訓練穩定性、優化效率和泛化能力，已成為大多數先進DNN體系結構的基本組成部分。作者為闡述、理解和應用規范化方法提供了指導方針。這本書是理想的讀者致力于發展新的深度學習算法和/或其應用程序，以解決計算機視覺和機器學習任務中的實際問題。這本書也作為資源的研究人員，工程師，和學生誰是新的領域和需要了解和訓練DNN。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-14595-7

機器學習的對抗性魯棒性綜述了該課題的最新進展，介紹了對抗性攻擊、防御和驗證的常用算法。章節涵蓋了對抗性攻擊、驗證和防御，主要關注圖像分類應用程序，這是對抗性魯棒性社區考慮的標準基準。其他部分討論了圖像分類以外的對抗例子，測試時間攻擊以外的其他威脅模型，以及對抗魯棒性的應用。對于研究人員，本書提供了一個全面的文獻綜述，總結了該領域的最新進展，可以作為一個很好的參考，進行未來的研究。此外，本書還可以作為研究生課程的教材，講授對抗魯棒性或可信賴機器學習。雖然機器學習(ML)算法在許多應用中取得了顯著的性能，但最近的研究表明，它們對對抗性擾動缺乏魯棒性。魯棒性的缺乏給實際應用(如自動駕駛汽車、機器人控制和醫療保健系統)的ML模型帶來了安全問題。

//www.elsevier.com/books/adversarial-robustness-for-machine-learning/chen/978-0-12-824020-5

隨著機器學習理論和算法的最新進展，高容量和可擴展模型的設計，如神經網絡、豐富的數據集和充足的計算資源，機器學習(ML)，或更廣泛地說，人工智能(AI)，已經以前所未有的速度改變了我們的行業和社會。當我們期待著機器學習技術帶來的積極影響時，我們往往會忽視潛在的負面影響，這可能會帶來相當大的道德擔憂，甚至由于法律法規和災難性的失敗而帶來挫折，特別是對于關鍵任務和高風險的決策任務。因此，除了準確性，值得信賴的機器學習是基于機器學習的技術實現和發展的最后一個里程碑。值得信賴的機器學習包含了一系列基本主題，如對抗魯棒性、公平性、可解釋性、問責性和倫理。

這本書的重點是實現對機器學習算法、模型和系統的評估、改進和利用對抗魯棒性的努力，以實現更好、更值得信任的版本。利用不受信任的機器學習作為漏洞，為有意的一方創造無人看管的入口，操縱機器預測，同時避開人類的注意，以獲得自己的利益。無論一個人在ML中的角色是什么，作為模型開發人員、利益相關者還是用戶，我們相信每個人都必須了解機器學習的對抗魯棒性，就像在開車前了解自己車輛的性能和限制一樣。對于模型開發人員，我們提倡對您自己的模型和系統進行主動的內部魯棒性測試，以進行錯誤檢查和降低風險。對于利益相關者，我們主張承認產品和服務可能存在的弱點，并以前瞻性的方式進行誠實和徹底的風險和威脅評估，以防止收入/聲譽損失和對社會和環境的災難性破壞。對于使用機器學習副產品的用戶，我們主張積極了解其安全使用的局限性，并了解可能的誤用。這些與對抗魯棒性相關的方面，以及可用的技術和工具，在本書中進行了闡述。

一般來說，對抗魯棒性集中在機器學習中最壞情況性能的研究，而標準機器學習實踐則關注平均性能，例如對測試數據集的預測精度。最壞情況分析的概念是由確保機器學習對訓練環境和部署場景的變化進行魯棒和準確預測的必要性激發的。具體來說，這種變化可能是由自然事件(例如，由于不同的光照條件導致的數據漂移)或惡意嘗試(例如，旨在妥協并獲得基于機器學習的系統/服務控制權的黑客)引起的。因此，與其問“機器學習在給定數據集/任務上的表現如何?”，在對抗性魯棒性中，我們問“如果數據集或模型可以經歷不同的可量化水平的變化，機器學習的魯棒性和準確性如何?”這種干預過程通常涉及在機器學習中引入虛擬對手以進行魯棒性評估和改進，這是對抗性機器學習的關鍵因素。

本書旨在提供對抗性魯棒性的整體概述，涵蓋機器學習的生命周期，從數據收集，模型開發，到系統集成和部署。內容為機器學習的對抗魯棒性研究提供了一套全面的研究技術和實用工具。本書涵蓋了以下四個研究重點在對抗魯棒性:(i)攻擊-尋找機器學習的失敗模式;(ii)防御——加強和保護機器學習;核證-制定可證明的穩健性業績保證;和(iv)應用——基于對抗性魯棒性研究發明新的用例。

我們將本書各部分的內容總結如下。在第1部分中，我們介紹了本書的初步內容，將對抗性魯棒性與對抗性機器學習聯系起來，并提供了有趣的發現來激勵對抗性魯棒性。在第2部分中，我們介紹了不同類型的對抗攻擊，對攻擊者在機器學習生命周期、目標機器學習系統知識、數字和物理空間的實現以及數據模態中的能力進行了不同的假設。在第3部分中，我們介紹了量化神經網絡可證明魯棒性水平的認證技術。在第4部分中，我們將介紹用于提高機器學習對對抗性攻擊的魯棒性的防御。最后，在第5部分中，我們介紹了幾個從機器學習的對抗魯棒性研究中獲得靈感的新應用。

這本書把邊緣智能分為AI for edge(智能使能邊緣計算)和AI on edge(人工智能on edge)。重點討論了如何通過有效的AI技術為邊緣計算中的關鍵問題提供最優解決方案，并討論了如何在邊緣上構建AI模型，即模型訓練和推理。這本書從更廣闊的視野和視角為邊緣計算的這個新的跨學科領域提供了見解。作者討論了邊緣計算的機器學習算法以及該技術的未來需求和潛力。作者還解釋了核心概念、框架、模式和研究路線圖，為邊緣智能的潛在未來研究計劃提供了必要的背景。

本書的目標讀者包括學者、研究學者、工業專家、科學家和在物聯網(IoT)或邊緣計算領域工作的研究生，希望添加機器學習來增強他們的工作能力。

本書探討了以下主題: 邊緣計算、邊緣計算AI硬件、邊緣虛擬化技術 邊緣智能和深度學習的應用、訓練和優化 用于邊緣計算的機器學習算法 討論了未來邊緣計算的需求

使用軟件會暴露容易受到攻擊并造成嚴重后果的漏洞。雖然存在許多不同的漏洞，但其后果分為少數幾類。本文解釋了攻擊機器學習 (ML) 漏洞的后果如何歸入這些相同類別。然后將這些后果與特定于 ML 的攻擊、它們發生的上下文以及已建立的緩解它們的方法保持一致。這些防御性對策可以支持系統 ML 元素的安全性，并更大程度地保證使用 ML 的系統將按計劃運行。

本文提供了一種系統方法來解決使用 ML 的系統的攻擊、后果和緩解措施。它解釋了 ML 技術生命周期中的每一個問題，清楚地解釋了要擔心什么、何時擔心以及如何減輕它，同時假設對 ML 細節了解很少。

描述了軟件系統通常面臨的損害類型，并將它們與采用機器學習的系統所特有的公認后果類別聯系起來。然后，我們解釋導致這些后果的攻擊向量。然后，我們在最廣泛的類別中描述 ML 本身，包括從開始到部署和執行的生命周期。然后，我們確定生命周期中存在哪些漏洞，這些漏洞允許威脅對系統發起針對 ML 的攻擊。然后，我們通過不同的示例對 ML 漏洞、攻擊和緩解措施進行更深入的檢查。

了解 ML 系統的生命周期（其中漏洞存在于生命周期中）以及攻擊利用這些漏洞可能造成的損害，可以對采用 ML 所產生的風險進行明智的評估。我們對 ML 漏洞、攻擊和緩解措施的討論利用了 NISTIR 8269 文件中中開發的分類法。主要出發點在于將這些概念映射到我們在第 6 節中闡述的 ML 生命周期以及我們對 ML 安全性的系統方法的討論。

這篇書冊以技術型的方式介紹了神經網絡結構的三種最常見形式:前饋、卷積和循環。對于每個網絡，它們的基本構建模塊都有詳細說明。然后，完整地推導出反向傳播算法的前向傳遞和更新規則。

//arxiv.org/abs/1709.01412