大家好，感謝邀請，今天來為大家分享一下layers怎么讀的問題，以及和layers英文的一些困惑，大家要是還不太明白的話，也沒有關系，因為接下來將為大家分享，希望可以幫助到大家，解決大家的問題，下面就開始吧！
什么是深度學習，怎么學習深度學習
深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。
深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網絡是第一個真正多層結構學習算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。
深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。
同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分.不同的學習框架下建立的學習模型很是不同.例如，卷積神經網絡(Convolutionalneuralnetworks，簡稱CNNs)就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網(DeepBeliefNets，簡稱DBNs)就是一種無監督學習下的機器學習模型。
把學習結構看作一個網絡，則深度學習的核心思路如下:
①無監督學習用于每一層網絡的pre-train;
②每次用無監督學習只訓練一層，將其訓練結果作為其高一層的輸入;
③用監督學習去調整所有層；
深度學習在大數據集上的表現比其他機器學習(ML)方法都要好(稍后將討論例外情況)。這些又如何轉化為現實生活中的情形呢?深度學習更適合無標記數據，因而它并不局限于以實體識別為主的自然語言處理(NLP)領域。[1]
怎么理解生成模型VAE
VAE，即Auto-encodingvariationalbayes是13年由Kingma,DiederikP.,andMaxWelling.提出的。
論文地址：https://arxiv.org/abs/1312.6114
想要深刻理解VAE背后的原理需要一定的數學基礎，其中涉及到變分推理和貝葉斯等。本文的重點放在對VAE的思想的理解上，重點并不是怎么去做公式的推導和解釋。
首先，VAE是結合了神經網絡和貝葉斯思想做的變分推理。那神經網絡，在這其中起到什么作用呢？
我們知道我們可以通過增加神經網絡的復雜結構，來增強神經網絡的非線性擬合功能。因此可以用神經網絡去逼近一些比較復雜的函數，這些函數如果不用神經網絡逼近的話，可能非常復雜，甚至無法以非常顯形的方式建模出來（要知道，只有一部分自然界中的規律能讓我們用數學公式抽象地表達出來）。
我們再來繼續看，VAE中哪一步需要神經網絡的幫助？
VAE是生成模型，先不看VAE。簡單地說，如果我們想要生成一個數據，可以通過什么樣的方式做到呢？如下圖所示，比如，我們輸入一個向量[1,0,0,0]，想讓它經過神經網絡后生成一張貓的圖片，我們不斷訓練這個網絡去減小生成的圖像和原始圖像的平均平方誤差。那么訓練完后，這個圖像的信息就被保留在了網絡的參數中。
按照這個想法，我們再向網絡輸入[0,1,0,0]代表狗，讓網絡能生成一個狗的圖片。基于這個思想，我們可以上升一個層次擴展下去，我們可以不輸入獨熱編碼，而是輸入實數值向量，從而能用更低維度的向量，編碼更多的圖片。例如可以輸入[3.3,4.5,2.1,9.8]代表貓，輸入[3.4,2.1,6.7,4.2]代表狗。這個已知的初始向量就對應了VAE中提到的概念latentvariable。而上述得到的網絡叫做解碼器，因為給網絡輸入一個指定的向量，就能把這個向量通過網絡解碼得到與編碼向量對應的一張圖片。但這么做的前提是，你已經知道在latentvariable這個集合中，怎樣的向量輸給網絡能生成貓，怎樣的向量輸給網絡能生成狗。如果你不知道這個latentvariable，你會怎么辦，你只能去試，比如隨機選一個latentvariable向量輸進網絡，看結果會不會是你想要的貓或者狗，但這種做法實在是一言難盡，一點不像是搞科研的人干的事情。
因此，我們需要一個編碼器，能夠把輸入的圖像進行編碼，而這個編碼的結果不再是規律不可循的了，而是服從我們指定的簡單的分布，這個編碼的結果服從的分布，一方面是基于輸入數據的，因此它也具備了能被解碼器解碼回去的能力。另一方面，它服從一種簡單的我們能夠掌握的分布，因此我們能夠有規律可循的生成一個latentvariable，把這個latentvariable輸入給解碼器，就能生成一張圖片。我們把latentvariable記作Z（Z是可以有很多分量，同時它的分量也可以是一個多維向量，總之Z可以是一個多維的向量），而Z的這個分布我們可以記作q（Z）。
實際上，真實世界的過程應該是這樣的，比如對于一張動物圖片，決定它是一個貓還是一個狗，應該是由很多隱含變量的，比如圖片中的動物眼睛、鼻子、嘴、耳朵都是什么樣的、而且這個變量之間往往不是相互獨立的，是錯綜復雜的關系，這個真實世界中的latentvariable的分布我們記作p（Z）。真實世界生成一種張圖片的過程應該是：
我們先在p（Z）中選在一個編碼向量，在根據這個編碼向量生成圖片。就是因為真實的先驗概率p（Z）實在不好捕捉和發現，我們才利用VAE中的encoder去編碼一個q（Z），這個q（Z）的意義就是為了去逼近近似p（Z），能完成p（Z）的功能，即采樣之后能生成一張圖片的功能。
因此，我們就能理解VAE中的loss函數的組成了，一方面，是圖片的重構誤差，我們可以用平均平方誤差來度量，另一方面。我們可以用KL散度來度量我們的q（Z）分布和p（Z）分布的差異。
最后，我們給出利用VAE生成手寫數字的結果：
感興趣的同學也可以看一下，下面的有關VAE的更詳細的論文：
http://lanl.arxiv.org/pdf/1606.05908v2
SpaceVim如何完善
設置SpaceVim選項
原先，在老版本的SpaceVim中，默認的配置文件是init.vim。在init.vim文件內，我們可以通過letg:spacevim_*這樣的語句來設置SpaceVim選項。而在新版的SpaceVim中，我們采用了toml作為默認配置文件，如果不熟悉toml語法的，可以先閱讀一下toml的基本語法，當然不讀也沒關系，toml已經是最簡單的配置文件格式了。所有的SpaceVim選項配置在一個字典里，key為原先的選項名去除g:spacevim_前綴：
g:spacevim_enable_guicolors->enable_guicolors
這一選項的值可為true或者false，于是，寫入配置即是[options]enable_guicolors=false
一些其他選項，有的值是數字，有的是字符串，字符串的格式和vimscript類似，可以用單引號，也可以用雙引號，比如：
[options]enable_guicolors=false
snippet_engine="neosnippet"
statusline_separator='arrow'
sidebar_width=30
啟用/禁用模塊
SpaceVim內置了很多模塊，每一個模塊由一些插件和相關配置組成，用于提供一些特定的功能，比如提供模糊搜索的模塊，提供版本控制的模塊，以及提供語言開發支持的語言模塊。
啟用或者禁用模塊，需要遵循一定的語法結構，并且配到layers列表內，比如我現在需要啟用shell模塊，設置模塊選項
default_position和default_height,這兩個選項分別控制這shell窗口打開位置和高度[[layers]]name="shell"default_position="top"default_height=30
如果要禁用一個模塊，需要增添一個選項enable,并賦值false，默認這個是true。比如，我需要禁用shell模塊，
可以這么寫,禁用模塊時，除了enable這選項，其他選項可寫可不寫，因為已經不會生效當然如果為了快速啟用/禁用模塊，可以保持其他選項不變。[[layers]]
name="shell"enable=false
添加自定義插件
自定義插件配置語法和模塊有點類似，將需要配置的插件，配置進custom_plugins列表。比如，我需要添加2個插件，
可以參考以下語法：[[custom_plugins]]
name="lilydjwg/colorizer"merged=0
[[custom_plugins]]name="tpope/vimscriptease"merged=0on_cmd="Scriptnames"
大家可以看到，在添加自定義插件時，我們支持很多選項，這歸功于dein,dein支持多種選項。
自定義快捷鍵及插件配置
最后，我們來說下，如果添加自定義配置，和自定義快捷鍵。在使用toml配置SpaceVim時，我們提供了兩個選項，位于[options]下：bootstrap_before和bootstrap_after,這兩個選項接受一個字符串最為值，該字符串值得是一個vim方法名。顧名思義，你可以通過這兩個選項定義兩個vim方法，分別在載入配置時，和vim啟動后被調用，在方法內，你可以加入一些vim腳本，比如快捷鍵，比如插件的選項。
希望對你有所幫助！
OK，關于layers怎么讀和layers英文的內容到此結束了，希望對大家有所幫助。
