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本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍机器学习基本概念简介、深度学习基本概念简介。
水，再加上烹饪火候，可以做出一道菜。上面做菜的每一个要素，都可以看做一个特征变量，而重量可以看做是特征变量的值，比如鸭肉xxg,(特征变量是鸭肉，值是xxg)笋xxg,...盐xxg,水xxg，这里特征变量的值是有量级的差异的，比如水和盐来说吧，水可以50g位为单位去加减来调
)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。深度学习又分为卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNN）和深度置信网（Deep
学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。深度学习的思想：深度神经网络的基本思想是通过构建多层网络，对目标进行多层表示，以期通过多层的高层次特征来表示数据的抽象语义信息，获得更好的特征鲁棒性。深度学习应用
信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。 通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”（feature learning）或“表示学习”（representation
什么是深度学习 要理解什么是深度学习，人们首先需要理解它是更广泛的人工智能领域的一部分。简而言之，人工智能涉及教计算机思考人类的思维方式，其中包括各种不同的应用，例如计算机视觉、自然语言处理和机器学习。 机器学习是人工智能的一个子集，它使计算机在没有明确编程的情况下能够更好地完成
深度学习是支撑人工智能发展的核心技术，云服务则是深度学习的主要业务模式之一。OMAI深度学习平台（以下简称OMAI平台）即是在上述前提下诞生的平台软件。OMAI深度学习平台是具备深度学习算法开发、模型训练、推理服务等能力的一站式平台软件。OMAI平台以支持高性能计算技术和大规模分
一种数据结构，具体来说是多维数组（通过.numpy()来得到）。我的理解它的表现形式可以是，一个单独的数/标量，或一个一维数组/向量，一个二维数组/矩阵，或三维四维多维等等。形式上来统一化，可以叫做：0阶张量/标量/Scalar, 1阶张量/向量/vector, n阶张量/n维数
scatter(x_data,y_data)画上帝视角已学习到的的线性函数直线：plt.plot(x_data,2*x_data+1.0,color='red',linewidth=3)今天先到这里了。另外发现jupyter里面可以TAB代码补全，可以有很多快捷键方便操作，以前是我孤陋寡闻井底之蛙了
还有一个是vggnet，他的问题是参数太大。深度学习的问题：1面向任务单一，依赖于大规模有标签数据，几乎是个黑箱模型。现在人工智能基本由深度学习代表了，但人工智能还有更多。。。然后就开始讲深度学习的开发框架。先整了了Theano，开始于2007年的加拿大的蒙特利尔大学。随着ten
本节我们就来了解下使用深度学习识别滑动验证码的方法。 1. 准备工作 我们这次主要侧重于完成利用深度学习模型来识别验证码缺口的过程，所以不会侧重于讲解深度学习模型的算法，另外由于整个模型实现较为复杂
想的改进和提纯。 我们当然也可以用梯度下降来训练诸如线性回归和支持向量机之类的模型，并且事实上当训练集相当大时这是很常用的。从这点来看，训练神经网络和训练其他任何模型并没有太大区别。计算梯度对于神经网络会略微复杂一些，但仍然可以很高效而精确地实现。会介绍如何用反向传播算法以及它的现代扩展算法来求得梯度。
机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training
机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training
plot(loss_list) 横坐标是列表中的索引，纵坐标是列表值，也就是loss值。 可以看到，曲线在收敛了，还有下降空间，但是空间越来越小，抠一点出来也越来越难， 所以我就适可而止，跑10轮就不跑了。 代码如下： ```python plt.plot(loss_list) ```
虽然，当数据很小时，深度学习算法表现不佳。这就是是深度学习算法需要大量数据才能完美理解的原因。但是，在这种情况下，我们可以看到算法的使用以及他们手工制作的规则。上图总结了这一事实。硬件依赖通常，深度学习依赖于高端机器，而传统学习依赖于低端机器。因此，深度学习要求包括GPU。这是它
在1904年的时候，生物学家了解了神经元的结构然后在1945年的时候发明了神经元模型。那么这个神经元的模型真的可以模拟生物的神经功能吗，个人觉得有点奇妙，不过动物植物本来都是很奇妙的存在。所谓的全连接层，就是说某层的一个节点，和他上一层的所有节点都有连接。就像连接的边长不同，每条
年的国际跳棋，1997年的国际象棋，以及2016年的围棋。从这个难易程度也可以看出，围棋是最强调系统性思维的，所以 AI想要战胜人类也是最难的。第一讲到这里就结束了，第二讲看了一点，其中关于人工智能机器学习概念，除了公式的定义之外，用类比的方法讲的非常的简单易懂
安装好之后，做一个简单的验证，就是打开notebook，然后导入tf再打印版本号就可以了.这里好像没有提到，要先安装python，所以我理解anaconda安装包里面已经包含了python环境然后是第三讲python的基础，这一讲可以先跳过。第四讲的开头插入了一个课程导学，说明tensorflow2
太快步子大了容易扯着蛋，也没有必要。这里的用学习率/步长来描述这个节奏，如果梯度是2.5，学习率是0.01，那下一个尝试的点是距离前一个点2.5*0.01=0.0025的位置。（梯度是固定的，还是每走一步都会变的呢？）个人认为好的学习率，不应该是一个固定值，而应该是先大后小。也就
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