深度学习彻底改变了机器学习和人工智能，在几个标准基准上取得了超人的表现。众所周知，深度学习模型训练效率低;它们通过多次处理数以百万计的训练数据来学习，并且需要强大的计算资源来同时并行处理大量数据，而不是顺序处理。深度学习模型也存在非预期失效模式;他们可能会被愚弄，做出错误的预测。 在本文中，我们研究了提高深度学习模型训练效率和鲁棒性的方法。在学习视觉语义嵌入的背景下，我们发现优先学习更多的信息训练数据可以提高收敛速度和提高测试数据的泛化性能。我们形式化了一个简单的技巧，称为硬负挖掘，作为学习目标函数的修改，没有计算开销。接下来，我们在深度学习的通用优化方法中寻求优化速度的改进。我们展示了对训练数据采样的冗余感知修改提高了训练速度，并开发了一种检测训练信号多样性的有效方法，即梯度聚类。最后，我们研究了深度学习中的对抗鲁棒性，以及在不使用额外数据训练的情况下实现最大对抗鲁棒性的方法。对于线性模型，我们证明保证最大的鲁棒性实现只有通过适当的选择优化器，正则化，或架构。

图上的机器学习方法在许多应用中已经被证明是有用的，因为它们能够处理一般结构化数据。高斯马尔可夫随机场(GMRFs)框架提供了一种原则性的方法，利用图的稀疏性结构来定义高斯模型。本文在深度GMRF的多层结构基础上，针对一般图提出了一种灵活的GMRF模型，该模型最初只针对格点图提出。通过设计一种新型的层，我们使模型能够缩放到大的图。该层的构造允许使用变分推理和现有的软件框架的图神经网络进行有效的训练。对于高斯似然，潜在场可用接近精确的贝叶斯推断。这允许进行预测，并伴随不确定性估计。在大量的合成和真实数据集上的实验验证了所提出的模型的有效性，在这些实验中，它比其他贝叶斯和深度学习方法都要好。

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This book is for engineers, data analysts, and data scientists, interested in deep learning, and those looking to explore and implement advanced algorithms with PyTorch. Knowledge of machine learning is helpful but not mandatory. Knowledge of Python programming is expected.

对抗性鲁棒性工具箱（ART）v1.5 对抗性鲁棒性工具箱（ART）是用于机器学习安全性的Python库。 ART提供的工具使开发人员和研究人员可以针对逃避，中毒，提取和推理的对抗性威胁捍卫和评估机器学习模型和应用程序。 ART支持所有流行的机器学习框架（TensorFlow，Keras，PyTorch，MXNet，scikit-learn，XGBoost，LightGBM，CatBoost，GPy等），所有数据类型（图像，表格，音频，视频等）和机器学习任务（分类，对象检测，语音识别，生成，认证等）。 了解更多 --- ----- -， --- 该图书馆正在不断发展中。 欢迎反馈，错误报告和贡献

Match-LSTM和答案指针（Wang和Jiang，ICLR 2016） 此仓库尝试在同一张纸上重现2016年论文中的match-lstm和answer指针实验。 许多预处理锅炉代码来自Stanford CS224D。 代码的内容在qa_model.py中。 为了使代码正确，我不得不修改tensorflow的原始注意力机制实现。 给定一组段落，运行train.py训练模型，并运行qa_answer.py生成答案。 请通过与我联系以获取更多信息。 该代码还充当示例代码，展示了如何将tensorflow的注意力机制连接在一起。 截至2017年8月13日，此类示例在任何地方都不可用。 预处理

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