当前位置：网站首页 » 观点 » 内容详情

深度学习理论权威发布_政治高度理论深度(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

深度学习理论

如何用这本书摆脱“调包侠”称号？ 𐟔 最近我发现了一本神书，真的是让我在朋友面前摆脱了“调包侠”的称号！这本书叫做《深度学习的数学理解》，是剑桥大学出版的，专门讲解深度学习中的数学原理。最让我惊喜的是，这本书写得特别通俗易懂，简直让人眼前一亮。 𐟓š 这本书的大部分内容其实源自两年前Reddit上一位大神发表的长文，当时还是免费的。后来剑桥大学出版社对这本书进行了润色和补充，正式出版了。所以现在买这本书需要付费，不过PDF版一共493页，内容相当丰富。 𐟓ˆ 这本书从数学而非计算机科学的视角来讲解深度学习方法，涵盖了深度学习中的概化、深度神经网络的表达能力、推进稀疏算法以及散射变换等主题。对于那些在人工智能、机器学习和数据分析领域奋斗的小伙伴们来说，这本书真的是宝藏！ 𐟓– 从我个人的体验来看，这本书特别适合那些正在研究生课程中学习深度学习理论的同学，或者是那些想要深入了解深度学习数学原理的学者。它既可以作为起点，也可以作为未来研究的宝贵参考文献。 𐟓ˆ 另外，这本书还提供了教师指南、图表、幻灯片等额外资源，真的是非常贴心。无论你是老师还是学生，都能从中受益匪浅。 𐟓 最后，值得一提的是，这本书的作者都是该领域的专家和领导者，他们的经验和方法都值得我们去学习和借鉴。总之，《深度学习的数学理解》真的是一本让我爱不释手的神书，强烈推荐给大家！

物理教育创新实践：12个前沿探索 𐟓Œ新高考模式下物理选考现状与教学应对策略选题思路：新高考模式改变了选科格局，物理选考情况复杂，需要教学调整。研究方法：通过问卷调研学生选考动机，访谈教师了解教学难题，分析选考数据找规律。 𐟓Œ物理趣味实验在中小学科普教育中的设计应用思路：科普需要趣味性，实验是很好的切入点。方法：利用生活材料自制实验教具，在中小学试点教学，观察学生兴趣变化、知识掌握情况。 𐟓Œ基于深度学习理论的物理课堂教学设计思路：打破浅层学习，让物理课堂更加深入。通过课堂观察、学生前后测成绩对比，用行动研究法优化设计，融入问题、情境激发深度思考。 𐟓Œ物理学科竞赛对师范生素养提升的多元影响因竞赛能锻炼师范生多能力。可追踪参赛学生成长，访谈感受，分析竞赛成果、教学实践表现评估素养提升。 𐟓Œ乡村中学物理实验教学困境与破局路径着眼乡村短板。实地走访查设备师资，与师生座谈找痛点，借鉴成功案例探索出路，真的好想帮乡村物理教学𐟘” 𐟓Œ跨学科融合视角下物理与数学建模教学结合点挖掘学科交融是趋势。梳理教材找交叉内容，合作教学，以案例分析、学生作业反馈找结合佳处。 𐟓Œ教育信息化 2.0 时代虚拟物理实验室的有效构建紧跟时代。调研需求，参考技术文档搭建平台，用试用反馈改进，助教学升级。 𐟓Œ物理史融入师范院校物理教学的实践研究学史铸魂增趣味。课堂嵌入史事，问卷测学生态度、知识理解，调整融入方式。 𐟓Œ高中物理新教材插图对概念理解辅助效能剖析新教材插图有巧思。分组对照实验，一组依图学，一组常规学，测试评估插图助力。 𐟓Œ多元智能理论指导下的物理个性化作业设计尊重差异。分析学生智能倾向，差异化布置，跟踪成绩、兴趣变化完善设计。 𐟓Œ线上线下混合式物理教学模式的优化探索疫情催生新模式。线上数据、线下课堂观察结合，问卷问体验，优化流程。 𐟓Œ物理学前沿科普短视频对激发中学生兴趣的作用科普要创新。制作视频投放，看播放量、评论，访谈中学生，挖掘兴趣激发点。 𐟓Œ中学物理实验操作技能评价体系革新研究旧体系待更新。参考标准、师生建议拟新指标，试点班级实操检验，让评价更科学𐟥𚊊𐟓Œ情境教学法在大学物理电磁学部分的实践运用情境助理解。电磁学创设多样情境，对比传统班成绩、课堂氛围，强化优势。

【月之暗面引入华为AI专家刘征瀛，字节错失人才探索o1新方向？】刘征瀛，曾在华为诺亚方舟实验室及字节跳动大模型团队受邀，最终选择加入创新科技公司月之暗面，引领o1方向探索。他本科毕业于北京大学元培学院，获物理数学双学位，后于巴黎萨克雷大学获自动化深度学习博士学位。在数学与AI交叉领域有深厚研究功底，发表多篇AI for Math论文。加入月之暗面后，他将带领团队继续前沿探索，为公司技术实力和未来发展注入新活力。 #刘征瀛##月之暗面#AI基础理论

𐟚€ 代码优化与模型训练全攻略 𐟚€ 𐟌Ÿ 人工智能与代码优化 𐟌Ÿ 我们提供全方位的人工智能服务，包括代码改进、模型优化、增加模块等。无论是Python代码的调试还是机器学习模型的训练，我们都能帮你搞定。 𐟔砦补ž‹优化与微调 𐟔犩€š过深度学习理论的支持，我们可以对模型进行优化和微调，提升其性能。无论是图像处理还是自然语言处理，我们都能为你提供专业的指导。 𐟓Š 数据处理与预测 𐟓Š 我们专注于时间序列分析，能够处理复杂的机器学习数据。通过预测模型和微调技术，我们可以帮助你预测未来的趋势和模式。 𐟒ᠧŽ異ƒ配置与代码解读 𐟒ኦ— 论是Pytorch、Tensorflow还是其他深度学习框架，我们都能帮你配置好环境。同时，我们也能为你解读和调试代码，确保你的项目顺利进行。 𐟚€ 创新点与小技巧 𐟚€ 我们鼓励创新，并提供一些小技巧来提升模型的性能。无论是残差网络还是其他创新点，我们都能为你带来实质性的改进。 𐟓š 理论与实践相结合 𐟓š 我们不仅提供理论支持，还能帮你进行实际项目的开发。从数据预处理到模型训练，我们都能为你提供全方位的服务。 𐟑袀𐟒𛠤𘓤𘚥›⩘Ÿ与技术支持 𐟑袀𐟒𛊦ˆ‘们的团队由经验丰富的专业人士组成，能够为你提供专业的技术支持。无论是远程编程还是现场指导，我们都能满足你的需求。 𐟌Ÿ 深度学习与计算机视觉 𐟌Ÿ 我们专注于深度学习和计算机视觉领域，提供目标检测、语义分割等项目的辅导。通过优化算法和模型，我们可以帮助你提升项目的性能。

学习金字塔与阅读金字塔：深度学习之道 𐟓š 𐟌Ÿ 学习金字塔理论： 1946年，美国学者埃德加ⷦˆ𔥰”提出了“学习金字塔”理论。之后，美国缅因州国家训练实验室也通过实验发布了“学习金字塔”报告。报告指出，人的学习分为被动学习和主动学习两个层次。被动学习：包括听讲、阅读、视听、演示，这些活动对学习内容的平均留存率为5%、10%、20%和30%。主动学习：通过讨论、实践、教授给他人，将被动学习的内容留存率提升到50%、75%和90%。 𐟓š 阅读金字塔：阅读金字塔是学习金字塔在阅读领域的应用。通过阅读不同层次的内容，我们可以更深入地理解和掌握知识。浅层阅读：如快速浏览、摘要阅读，留存率较低。深层阅读：如精读、研究性阅读，留存率较高。 𐟒ᠦ补ž‹价值：学习金字塔和阅读金字塔展示了不同学习深度和层次之间的对比。通过采用更深层次的学习方式，我们可以在学习和阅读过程中获得更多的成长。 𐟓– 模型来源：书籍：《认知觉醒：开启自我改变的原动力》作者：周岭通过学习金字塔和阅读金字塔，我们可以更好地提高学习力，掌握更多知识，实现自我提升。

这个获奖，很不容易。这个诺贝尔物理学奖，实至名归。人工神经元网络，最早起源于1949年。1960年代火过，后面就被抛弃了，停滞不前了。 1982年，Hopfield让它重新火了起来。1983年，Hinton和他的学生跟上了，直到2006年，进一步提出“深度学习理论”，由此蓬勃发展。 Hinton之前已经获得过图灵奖，号称计算机界诺贝尔奖。他目前是唯一的诺贝尔奖与图灵奖的双料得主。人家的科学研究，完全不是短期功利性的。这方面，中美差异太大了点。

[LG] Towards a Categorical Foundation of Deep Learning: A Survey 网页链接本论文综述了利用范畴论提升深度学习理论基础和解决复现性问题的多种方法，尤其强调了参数光学、算法对齐以及函子学习在保持结构和提升效率方面的优势，并指出了图解方法在提高可解释性和可重复性方面的潜力，但同时也指出该领域仍存在许多挑战。

理想为啥能用700人智驾团队干掉了华为7000人智驾团队？随着本周理想汽车端到端版本全量推送，加上华为的ADS3.0，目前市场上已经有两家国产新能源实现端对端，成为智能驾驶top2。理想汽车为啥能在短期内实现追赶华为，并开始领跑？很多网友觉得智能驾驶研发团队人越多越好，其实在深度学习神经网络人工智能这块，并不是人越多越好，举个例子，山姆奥特曼领导的这个chatGPT团队，它的核心研发团队只有87人。端对端实际上就是完全使用深度学习的方法进行大模型训练，输入输出之间只使用一个模型，提高可靠性的同时大大降低if then这种代码模式的复杂性。基于transformer引入注意力机制的深度学习架构的突破是这场各行业大模型大爆发的前提。我在多个场合说过，智能驾驶目前只有时间差，没有代际差，现在就是开卷考试，transformer深度学习理论是公开的，就看谁在训练场景、算力竞争和算法改进这块能有效投入。注意是有效投入，不是大力投入。所谓大力出奇迹，在编程领域是不存在的。三个臭皮匠，真顶不上一个诸葛亮。理想汽车智驾团队提出的快+慢理论，对整个行业有没有借鉴意义，仍有待观察。但，毫无疑问，理想智驾团队目前确实是效率更高，跑的更快的一支。「理想汽车」「理想汽车超话」

机器学习刷题神器！ 𐟔 探索一个名为Deep-ML的平台，它为数据科学家、机器学习工程师和深度学习研究者提供了丰富的代码挑战。这个平台涵盖了从线性代数到机器学习再到深度学习的各种难度级别和类别，让你在解决问题的同时，也能深入理解相关概念。 𐟓š 这里的题目设置非常吸引人，例如，你需要手动编写函数来实现决策树、sigmoid函数或神经网络的反向传播。每一道题目下方都提供了相应的理论和公式，帮助你更好地理解相关概念，真正实现了边学边刷题的乐趣。 𐟒ᠥ𐝨𘀤𘋨🙤𘪥𙳥𐯼Œ你会发现它不仅仅是一个刷题工具，更是一个深入学习机器学习算法的好帮手。无论你是初学者还是资深专家，Deep-ML都能满足你的需求，让你在编程的同时，不断提升自己的理论知识。

如何在英语阅读中实现深度学习 𐟓š 深度学习是培养学生核心素养的关键方法。本文基于深度学习的理论，结合实际教学案例，探讨了如何在英语阅读教学中实现深度学习。以下是具体策略：解读单元内容，明确教学目标 𐟎斥…ˆ，教师需要深入解读教材内容，明确教学目标。通过分析文本的结构和主题，确定学生需要掌握的语言知识和文化背景。联想已有经验，建构结构化知识 𐟌 在教学过程中，教师可以通过引导学生联想已有的知识经验，帮助他们建构结构化的知识体系。例如，通过对比不同文本中的相似之处，加深学生对语言规律的理解。深度加工语篇，发展高阶思维 𐟧 教师可以通过对语篇的深度加工，培养学生的高阶思维能力。例如，通过分析文本中的逻辑关系和作者的观点，引导学生进行批判性思考。批判语篇内容，表达独立思想 𐟒슥œ訋𑨯�…读教学中，教师可以通过批判语篇内容的方式，培养学生的独立思想。例如，通过讨论文本中的价值观和道德观，引导学生形成自己的观点。迁移所学知识，形成创新成果 𐟎芦•™师可以通过将所学知识迁移到实际生活中，培养学生的创新能力。例如，通过将文本中的知识点应用到实际问题中，引导学生进行创新思考。反思学习过程，评价学习成效 𐟓Š 最后，教师可以通过反思学生的学习过程，评价他们的学习成效。例如，通过分析学生的学习记录和作业完成情况，了解他们的学习进度和效果。通过以上策略，教师可以在英语阅读教学中实现深度学习，培养学生的核心素养和创新能力。

专栏内容推荐

1396 x 778 · jpeg
什么是深度学习? - melons - 博客园
素材来自:cnblogs.com

3853 x 2735 · jpeg
Communicatie
素材来自:deontwikkelplek.nl
1097 x 793 · png
深度学习-理论学习关键示意图_深度学习示意图-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1138 x 854 · png
深度学习-理论学习关键示意图_深度学习示意图-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
330 x 495 · jpeg
深度学习理论与实战（基础篇） - 李理 | 豆瓣阅读
素材来自:read.douban.com

1920 x 1080 · jpeg
深度学习(deep learning)发展史
素材来自:blog.geohey.com

1119 x 843 · png
深度学习-理论学习关键示意图_深度学习示意图-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1280 x 960 · jpeg
一天搞懂深度学习--李宏毅教程分享 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 330 · jpeg
《深度学习的理论基础与学习机制》，讲稿下载！_研究_过程_知识
素材来自:sohu.com

1080 x 995 · png
数据分析与建模，机器学习与深度学习代码实现_仿真分析,付费答疑_仿真秀
素材来自:fangzhenxiu.com
1099 x 825 · png
深度学习-理论学习关键示意图_深度q学习示意图-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

800 x 800 · jpeg
清华大学出版社-图书详情-《深度学习理论与应用》
素材来自:tup.tsinghua.edu.cn
1080 x 810 · jpeg
深度学习入门理论简介_word文档在线阅读与下载_免费文档
素材来自:mianfeiwendang.com

1080 x 810 · jpeg
深度学习理论与实践，161页ppt，纽约大学Micah Goldblum讲授-轻识
素材来自:qinglite.cn
1254 x 951 · png
深度学习理论基础-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

3150 x 2087 · jpeg
科学网—深度对比学习综述 - 欧彦的博文
素材来自:blog.sciencenet.cn
1102 x 654 · jpeg
深度学习(一):走进机器学习与深度学习理论部分 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1000 x 1271 · jpeg
清华大学出版社-图书详情-《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》
素材来自:tup.tsinghua.edu.cn
1148 x 809 · png
深度学习-理论学习关键示意图_深度学习示意图-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 419 · jpeg
2022年时深度学习理论的综合总结 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
3333 x 2066 · jpeg
【深度学习入门到精通系列】神经进化 (NeuroEvolution) - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 808 · jpeg
深度学习专项课程精炼图笔记 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1292 x 823 · png
深度学习理论基础-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1716 x 1060 · png
深度学习 | Alex LEE's Blog
素材来自:saili.science
473 x 680 · png
【新书】《深度学习理论原理》，Facebook、MIT等联合发表，阐述理解神经网络的一种有效理论方法 - 智源社区
素材来自:hub.baai.ac.cn

500 x 656 · jpeg
深度学习理论与实战：基础篇-图书 - 博文视点
素材来自:broadview.com.cn
1152 x 505 · jpeg
深度学习框架发展 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

962 x 708 · jpeg
科学网—深度学习基本原理 - 徐明昆的博文
素材来自:blog.sciencenet.cn
720 x 433 · png
semi-continuous（半连续性） - 程序员大本营
素材来自:pianshen.com

1054 x 868 · jpeg
[Day06] 深度學習的種類 - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天
素材来自:ithelp.ithome.com.tw
865 x 486 · png
焦李成院士：下一代深度学习的思考与若干问题 - 智源社区
素材来自:hub.baai.ac.cn

1256 x 971 · png
深度学习理论基础-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1192 x 790 · jpeg
深度学习在推荐系统中的应用 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1926 x 987 · png
CNN Archives - Michael's Bioinformatics Blog
素材来自:michaelchimenti.com

1790 x 1286 · jpeg
深度学习模型部署的那些事儿 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)

深度学习理论权威发布_政治高度 理论深度(2024年12月精准访谈)

深度学习理论权威发布_政治高度理论深度(2024年12月精准访谈)