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1，玻爾茲曼機Boltzmann Machine是什么
2，深度信念網(wǎng)絡(luò)可以對已提特征進行分類嗎
3，keras怎么實現(xiàn)深度信念網(wǎng)絡(luò)
4，如何優(yōu)化深度信念網(wǎng)絡(luò)的隱含層個數(shù)
5，如何正確理解深度學(xué)習(xí)的概念
6，Spark 怎么讀文件名

1，玻爾茲曼機Boltzmann Machine是什么

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種

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玻爾茲曼機Boltzmann Machine是什么

2，深度信念網(wǎng)絡(luò)可以對已提特征進行分類嗎

可以啊，但是沒必要，卷積網(wǎng)本身就能夠自動智能的提取特征，你只要設(shè)計好網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，每個卷積提取多少個特征就行了。

或許可以。

深度信念網(wǎng)絡(luò)可以對已提特征進行分類嗎

3，keras怎么實現(xiàn)深度信念網(wǎng)絡(luò)

同問。。。

最近剛開始使用theano,經(jīng)驗不多，連個基本的模型都跑不通，于是去看了下Keras，源碼比較簡潔，可以當(dāng)作theano的示例教程來看，感受如下：1.文檔看似很全，每個layer是干啥的，每個參數(shù)是啥都寫了，但是不去讀代碼，

keras怎么實現(xiàn)深度信念網(wǎng)絡(luò)

4，如何優(yōu)化深度信念網(wǎng)絡(luò)的隱含層個數(shù)

我自己總結(jié)的：1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法隱含層的選取1.1 構(gòu)造法首先運用三種確定隱含層層數(shù)的方法得到三個隱含層層數(shù)，找到最小值和最大值，然后從最小值開始逐個驗證模型預(yù)測誤差，直到達到最大值。最后選取模型誤差最小的那個隱含層層數(shù)。該方法適用于雙隱含層網(wǎng)絡(luò)。1.2 刪除法單隱含層網(wǎng)絡(luò)非線性映射能力較弱，相同問題，為達到預(yù)定映射關(guān)系，隱層節(jié)點要多一些，以增加網(wǎng)絡(luò)的可調(diào)參數(shù)，故適合運用刪除法。1.3黃金分割法算法的主要思想：首先在[a,b]內(nèi)尋找理想的隱含層節(jié)點數(shù)，這樣就充分保證了網(wǎng)絡(luò)的逼近能力和泛化能力。為滿足高精度逼近的要求，再按照黃金分割原理拓展搜索區(qū)間，即得到區(qū)間[b,c]（其中b=0.619*（c-a）+a），在區(qū)間[b,c]中搜索最優(yōu)，則得到逼近能力更強的隱含層節(jié)點數(shù)，在實際應(yīng)用根據(jù)要求，從中選取其一即可。

搜一下：如何優(yōu)化深度信念網(wǎng)絡(luò)的隱含層個數(shù)

5，如何正確理解深度學(xué)習(xí)的概念

就是往深里學(xué)

現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域是一個很熱的概念，不過經(jīng)過各種媒體的轉(zhuǎn)載播報，這個概念也逐漸變得有些神話的感覺：例如，人們可能認為，深度學(xué)習(xí)是一種能夠模擬出人腦的神經(jīng)結(jié)構(gòu)的機器學(xué)習(xí)方式，從而能夠讓計算機具有人一樣的智慧；而這樣一種技術(shù)在將來無疑是前景無限的。那么深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上又是一種什么樣的技術(shù)呢？深度學(xué)習(xí)是什么深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中對模式（聲音、圖像等等）進行建模的一種方法，它也是一種基于統(tǒng)計的概率模型。在對各種模式進行建模之后，便可以對各種模式進行識別了，例如待建模的模式是聲音的話，那么這種識別便可以理解為語音識別。而類比來理解，如果說將機器學(xué)習(xí)算法類比為排序算法，那么深度學(xué)習(xí)算法便是眾多排序算法當(dāng)中的一種（例如冒泡排序），這種算法在某些應(yīng)用場景中，會具有一定的優(yōu)勢。深度學(xué)習(xí)的“深度”體現(xiàn)在哪里論及深度學(xué)習(xí)中的“深度”一詞，人們從感性上可能會認為，深度學(xué)習(xí)相對于傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法，能夠做更多的事情，是一種更為“高深”的算法。而事實可能并非我們想象的那樣，因為從算法輸入輸出的角度考慮，深度學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)的有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法的輸入輸出都是類似的，無論是最簡單的logistic regression，還是到后來的svm、boosting等算法，它們能夠做的事情都是類似的。正如無論使用什么樣的排序算法，它們的輸入和預(yù)期的輸出都是類似的，區(qū)別在于各種算法在不同環(huán)境下的性能不同。那么深度學(xué)習(xí)的“深度”本質(zhì)上又指的是什么呢？深度學(xué)習(xí)的學(xué)名又叫深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural networks ），是從很久以前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural networks）模型發(fā)展而來。這種模型一般采用計算機科學(xué)中的圖模型來直觀的表達，而深度學(xué)習(xí)的“深度”便指的是圖模型的層數(shù)以及每一層的節(jié)點數(shù)量，相對于之前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，有了很大程度的提升。深度學(xué)習(xí)也有許多種不同的實現(xiàn)形式，根據(jù)解決問題、應(yīng)用領(lǐng)域甚至論文作者取名創(chuàng)意的不同，它也有不同的名字：例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks）、深度置信網(wǎng)絡(luò)（deep belief networks）、受限玻爾茲曼機（restricted boltzmann machines）、深度玻爾茲曼機（deep boltzmann machines）、遞歸自動編碼器（recursive autoencoders）、深度表達（deep representation）等等。不過究其本質(zhì)來講，都是類似的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。既然深度學(xué)習(xí)這樣一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在以前就出現(xiàn)過了，為什么在經(jīng)歷過一次沒落之后，到現(xiàn)在又重新進入人們的視線當(dāng)中了呢？這是因為在十幾年前的硬件條件下，對高層次多節(jié)點神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模，時間復(fù)雜度（可能以年為單位）幾乎是無法接受的。在很多應(yīng)用當(dāng)中，實際用到的是一些深度較淺的網(wǎng)絡(luò)，雖然這種模型在這些應(yīng)用當(dāng)中，取得了非常好的效果（甚至是the state of art），但由于這種時間上的不可接受性，限制了其在實際應(yīng)用的推廣。而到了現(xiàn)在，計算機硬件的水平與之前已經(jīng)不能同日而語，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣一種模型便又進入了人們的視線當(dāng)中。

6，Spark 怎么讀文件名

Apache Spark 本身 1.MLlibAMPLabSpark最初誕生于伯克利 AMPLab實驗室，如今依然還是AMPLab所致力的項目，盡管這些不處于Apache Spark Foundation中，但是依然在你日常的github項目中享有相當(dāng)?shù)牡匚弧L BaseSpark本身的MLLib位于三層ML Base中的最底層，MLI位于中間層，ML Optimizer則處于最為抽象的頂層。2.MLI3.ML Optimizer (又稱 Ghostface)Ghostware這個項目在2014年就開始進行了，不過從未對外公布。在這39個機器學(xué)習(xí)庫中，這是唯一一個霧件，之所以能囊括在這列表中，全憑著AMPLab與ML Base的地位支撐。ML Base之外4.Splash這是近期2015年6月的一個項目，在運行隨機梯度下降（SGD）時這套隨機學(xué)習(xí)算法聲稱在性能上比Spark MLib中快了25%-75%。這是AMPLab實驗室的sp標記項目，因此值得我們?nèi)ラ喿x。5.Keystone MLKML將端到端的機器學(xué)習(xí)管道引進到了Spark中，但在近期Spark版本中管道已經(jīng)趨于成熟。同樣也承諾具有一些計算機視覺能力，我曾經(jīng)在博客中也提到過這也存在一些局限。6.Velox作為一個服務(wù)器專門負責(zé)管理大量機器學(xué)習(xí)模型的收集。7.CoCoA通過優(yōu)化通信模式與shuffles來實現(xiàn)更快的機器學(xué)習(xí)，詳情可見這篇論文的描述《高效通信分布式雙坐標上升》。框架GPU-based8.DeepLearning4j我曾經(jīng)的一則博客有進行說明《DeepLearning4J 增加了Spark gpu的支持》。9.Elephas全新的概念，這也是我寫這篇博客的初衷。它提供了一個接口給Keras。Non-GPU-based10.DistML模式并行下而并非數(shù)據(jù)并行的參數(shù)服務(wù)器（正如 Spark MLib）。11.Aerosolve來自Airbnb，用于他們自動化定價。12. Zen邏輯斯諦回歸、隱含狄利克雷分布（LDA）、因子分解機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、受限玻爾茲曼機。13.Distributed Data Frame與Spark DataFrame類似，但是引擎是不可知的（例如在未來它將運行在引擎上而不是Spark）。其中包括了交叉驗證和外部機器學(xué)習(xí)庫的接口。其他機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的接口14. spark-corenlp封裝了斯坦福CoreNLP。15. Sparkit-learn給Python Scikit-learn的接口。16. Sparkling Water給的接口。17. hivemall-spark封裝了Hivemall,，在Hive中的機器學(xué)習(xí)。18. spark-pmml-exporter-validator可導(dǎo)出預(yù)測模型標記語言（PMML），一種用于傳遞機器學(xué)習(xí)模型的行業(yè)標準的XML格式。附加組件：增強MLlib中現(xiàn)有的算法。19. MLlib-dropout為Spark MLLib 增加dropout能力?；谝韵逻@篇論文進行的實現(xiàn)，《Dropout：一個簡單的方法來防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的過擬合》。20.generalized-kmeans-clustering為K-Means算法增加任意距離函數(shù)。21. spark-ml-streaming可視化的流式機器學(xué)習(xí)算法內(nèi)置于Spark MLlib。算法監(jiān)督學(xué)習(xí)22. spark-libFM因子分解機。23. ScalaNetwork遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs）。24. dissolve-struct基于上文中提到的高性能Spark通信框架CoCoA下的支持向量機（SVM）。25. Sparkling Ferns基于以下這篇論文進行的實現(xiàn)，《通過使用隨機森林與隨機蕨算法的圖像分類技術(shù)》。26. streaming-matrix-factorization矩陣分解推薦系統(tǒng)。