深度隐式监督

① 快说下什么是深度学习的监督学习

每天沉迷于学习，无法自拔，每一次只要稍微松懈一点点，内心就会有人不断的警告，如果你不努力学习的话，那么所有人都会把你踩在脚下。

② 深度中如何隐藏win7

1、桌面抄-计算机-组织-文件夹和搜索选项。
2、文件夹选项-查看-文件夹选项-隐藏文件和文件夹---将不显示隐藏文件、文件夹或驱动器修改为-显示隐藏文件、文件夹或驱动器，确定即可。
3、若要显示系统保护文件或者C盘的根目录文件，则将隐藏受保护的操作系统文件(推荐)前面的勾取掉，系统安全提示，选择是。
之后确定即可。

③ 深度隐藏文件如何显示！

打开Winrar 然后在复RAR中进入到c:\recycler目录制，然后点“添加”加入你要隐藏的文件或目录，并在添加向导的高级选项卡中设定个密码，并隐藏文件名，最后将WinRAR的路径再换回其他任意的
这样在回收站中并看不到文件，只有通过RAR可以看到，而且你还加密了，别人就算知道也打不开

④ 深度神经网络中最上面一个隐层到输出层之间的权重和偏移量如何计算

说的确定应该就是训练方法吧，神经网络的权值不是人工给定的。而是用训练版集（权包括输入和输出）训练，用训练集训练一遍称为一个epoch，一般要许多epoch才行，目的是使得目标与训练结果的误差(一般采用均方误差）小到一个给定的阈值。以上所说是有监督的学习方法，还有无监督的学习方法。

⑤ 深度学习与神经网络有什么区别

深度学习与神经网络关系

2017-01-10

最近开始学习深度学习，基本上都是zouxy09博主的文章，写的蛮好，很全面，也会根据自己的思路，做下删减，细化。

五、Deep Learning的基本思想

假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛说，这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法（信息处理不等式），设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。当然了，如果丢掉的是没用的信息那多好啊），保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。现在回到我们的主题Deep Learning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S（有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。

对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。

另外，前面是假设输出严格地等于输入，这个限制太严格，我们可以略微地放松这个限制，例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可，这个放松会导致另外一类不同的Deep Learning方法。上述就是Deep Learning的基本思想。

六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning）

浅层学习是机器学习的第一次浪潮。

20世纪80年代末期，用于人工神经网络的反向传播算法（也叫Back Propagation算法或者BP算法）的发明，给机器学习带来了希望，掀起了基于统计模型的机器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。人们发现，利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习统计规律，从而对未知事件做预测。这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统，在很多方面显出优越性。这个时候的人工神经网络，虽也被称作多层感知机（Multi-layer Perceptron），但实际是种只含有一层隐层节点的浅层模型。

20世纪90年代，各种各样的浅层机器学习模型相继被提出，例如支撑向量机（SVM，Support Vector Machines）、 Boosting、最大熵方法（如LR，Logistic Regression）等。这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点（如SVM、Boosting），或没有隐层节点（如LR）。这些模型无论是在理论分析还是应用中都获得了巨大的成功。相比之下，由于理论分析的难度大，训练方法又需要很多经验和技巧，这个时期浅层人工神经网络反而相对沉寂。

深度学习是机器学习的第二次浪潮。

2006年，加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在《科学》上发表了一篇文章，开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。这篇文章有两个主要观点：1）多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类；2）深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐层初始化”（layer-wise pre-training）来有效克服，在这篇文章中，逐层初始化是通过无监督学习实现的。

当前多数分类、回归等学习方法为浅层结构算法，其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。（多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数）

而为了克服神经网络训练中的问题，DL采用了与神经网络很不同的训练机制。传统神经网络（这里作者主要指前向神经网络）中，采用的是back propagation的方式进行，简单来讲就是采用迭代的算法来训练整个网络，随机设定初值，计算当前网络的输出，然后根据当前输出和label之间的差去改变前面各层的参数，直到收敛（整体是一个梯度下降法）。而deep learning整体上是一个layer-wise的训练机制。这样做的原因是因为，如果采用back propagation的机制，对于一个deep network（7层以上），残差传播到最前面的层已经变得太小，出现所谓的gradient diffusion（梯度扩散）。这个问题我们接下来讨论。

八、Deep learning训练过程

8.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络

BP算法作为传统训练多层网络的典型算法，实际上对仅含几层网络，该训练方法就已经很不理想。深度结构（涉及多个非线性处理单元层）非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。

BP算法存在的问题：

（1）梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小；

（2）收敛到局部最小值：尤其是从远离最优区域开始的时候（随机值初始化会导致这种情况的发生）；

（3）一般，我们只能用有标签的数据来训练：但大部分的数据是没标签的，而大脑可以从没有标签的的数据中学习；

8.2、deep learning训练过程

如果对所有层同时训练，时间复杂度会太高；如果每次训练一层，偏差就会逐层传递。这会面临跟上面监督学习中相反的问题，会严重欠拟合（因为深度网络的神经元和参数太多了）。

2006年，hinton提出了在非监督数据上建立多层神经网络的一个有效方法，简单的说，分为两步，一是每次训练一层网络，二是调优，使原始表示x向上生成的高级表示r和该高级表示r向下生成的x'尽可能一致。方法是：

1）首先逐层构建单层神经元，这样每次都是训练一个单层网络。

2）当所有层训练完后，Hinton使用wake-sleep算法进行调优。

将除最顶层的其它层间的权重变为双向的，这样最顶层仍然是一个单层神经网络，而其它层则变为了图模型。向上的权重用于“认知”，向下的权重用于“生成”。然后使用Wake-Sleep算法调整所有的权重。让认知和生成达成一致，也就是保证生成的最顶层表示能够尽可能正确的复原底层的结点。比如顶层的一个结点表示人脸，那么所有人脸的图像应该激活这个结点，并且这个结果向下生成的图像应该能够表现为一个大概的人脸图像。Wake-Sleep算法分为醒（wake）和睡（sleep）两个部分。

1）wake阶段：认知过程，通过外界的特征和向上的权重（认知权重）产生每一层的抽象表示（结点状态），并且使用梯度下降修改层间的下行权重（生成权重）。也就是“如果现实跟我想象的不一样，改变我的权重使得我想象的东西就是这样的”。

2）sleep阶段：生成过程，通过顶层表示（醒时学得的概念）和向下权重，生成底层的状态，同时修改层间向上的权重。也就是“如果梦中的景象不是我脑中的相应概念，改变我的认知权重使得这种景象在我看来就是这个概念”。

deep learning训练过程具体如下：

1）使用自下上升非监督学习（就是从底层开始，一层一层的往顶层训练）：

采用无标定数据（有标定数据也可）分层训练各层参数，这一步可以看作是一个无监督训练过程，是和传统神经网络区别最大的部分（这个过程可以看作是feature learning过程）：

具体的，先用无标定数据训练第一层，训练时先学习第一层的参数（这一层可以看作是得到一个使得输出和输入差别最小的三层神经网络的隐层），由于模型capacity的限制以及稀疏性约束，使得得到的模型能够学习到数据本身的结构，从而得到比输入更具有表示能力的特征；在学习得到第n-1层后，将n-1层的输出作为第n层的输入，训练第n层，由此分别得到各层的参数；

2）自顶向下的监督学习（就是通过带标签的数据去训练，误差自顶向下传输，对网络进行微调）：

基于第一步得到的各层参数进一步fine-tune整个多层模型的参数，这一步是一个有监督训练过程；第一步类似神经网络的随机初始化初值过程，由于DL的第一步不是随机初始化，而是通过学习输入数据的结构得到的，因而这个初值更接近全局最优，从而能够取得更好的效果；所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。

⑥ 有监督和无监督学习都各有哪些有名的算法和深度学习

• 深度学习

• 编辑

• 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器回就是一种深度学习结构。深答度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1]

• 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1]

• 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。[2]

⑦ 什么是深度隐藏怎样查看深度隐藏的文件

给文件加上“系统”属性就是所谓的“深度隐藏”
想要看到的话，需要修改两个设专置：属
1、打开任一文件夹---工具---文件夹选项，弹出选项卡
2、在“查看”卡里，找到“隐藏文件和文件夹”选择下边的“显示所有文件和文件夹”一项，然后再找到“隐藏受保护的操作系统文件”，把前边的勾去掉，确定
这样的话，就可以看到系统中包括“深度隐藏”文件在内的任何文件了

⑧ 如何设置和显示深度隐藏的文件

打开你需要隐藏的文件的位置。选定文件，单击右键--属性。在出现的对话框的最下面【属专性】的隐藏前的方框打上【属勾】，依次【应用】--【确定】。
在最上面找到【工具】--【文件夹选项】。打开【文件夹选项】后，选择【查看】，在高级设置处找到并选择【隐藏文件和文件夹】下面的【不显示隐藏文件、文件夹或驱动器】，确定。这样需要隐藏的文件就设置成功了。

⑨ 什么是深度学习与机器视觉

深度学习和机器学习的区别是，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经中国络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经中国络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信中国（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。 深度学习的概念源于人工神经中国络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度学习的概念由Hinton等人于二00陆年提出。基于深度置信中国络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经中国络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 机器学习(Machine Learning, ML)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，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。 比如，Langley（一99陆) 定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。（Machine learning is a science of the artificial. The field's main objects of study are artifacts, specifically algorithms that improve their performance with experience.'） Tom Mitchell的机器学习(一99漆)对信息论中的一些概念有详细的解释,其中定义机器学习时提到，“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。（Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through experience.） Alpaydin（二00四）同时提出自己对机器学习的定义，“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”（Machine learning is programming computers to optimize a performance criterion using example data or past experience.） 尽管如此，为了便于进行讨论和估计学科的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义， 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机，电子计算机，中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。 机器能否象人类一样能具有学习能力呢？一959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。四年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了三年，这个程序战胜了美国一个保持吧年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。 机器的能力是否能超过人的，很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。 机器学习有下面几种定义： “机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。 “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。 “机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。” 一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. 机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用

⑩ windows怎样深度隐藏一个文件夹,用CMD都无法看到的那种,我不要第三方软件设置

在Windows中 “\”符号是路径的分隔符，比如“C:\Windows\System.exe”的意思是C分区的Windows文件夹中的System. exe文件。如果文件名中有“\”符号会怎么样呢？假如“damojinghong\”是一个文件夹的名字，这个文件夹位于“F：\”，它的路径就是“F：\ damojinghong\”，当我们试图要访问时，Windows会认为我们要打开的文件是F分区下的名为“damojinghong”的文件夹，而非 “damojinghong\”文件夹，这样Windows就无法准确打开改文件夹，并且会返回一个错误信息，因为以上路径并不存在。建立目录，绕道而行：但是我们无法直接在系统建立“damojinghong\”文件夹，系统会提示“文件名不能包含‘\’符号”，看来只好采取其他办法来创建“特殊”文件夹了。在“运行”栏中执行“CMD”命令，打开命令提示符窗口，用md命令建立文件夹，现以在E盘根目录建立damojinghong.文件夹为例。键入md E:\damojinghong..\ 注意，有2个点，还有斜杠，这是关键！ 现在，打开资源管理器，可看到E盘下建立了一个名为“damojinghong.”的文件夹，不过这个文件夹既不能打开也不能删除。不能打开是因为它的实际路径是“E:\damojinghong..\”（由于是我们自己创建的，可以确定它的实际路径），但是在资源管理器中，它的文件名变成了“damojinghong.”，这样试图打开它时，系统实际上尝试打开的是“E:\damojinghong.\”，这当然是不能打开的。系统认为该文件夹并不存在，所以会报错，不能删除也是基于此原因。既然这样的文件夹在Windows下不会被删除，那么就大可放心地将黑客工具或重要文件保存其中了。 这类文件夹在资源管理器中不能被打开，但是可以通过 “运行”栏来开启，前提是知道该文件夹的真实路径。比如本例便可通过在“运行”栏中键入“E:\damojinghong..\”后按回车键来打开这个文件夹。删除操作，轻松自如：最后再来说说这类文件夹的删除方法。则在cmd中键入rd E:\damojinghong..\就可以删除了。