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最近接了一个图像识别的项目，公司配的笔记本电脑只是GT840M 2G显存，只能跑跑LeNet、MobileNet v2、NASNet Mobile这些小模型。效果虽然过得去，但是每个EPOCH几十分钟，真的让人心急死，都懒得去调参数。干脆用华为云深度学习服务，测试一下。华为云DLS的版本：keras
鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
Notebook（文件后缀名为“ipynb”），打开该文件后会出现一个Notebook Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
1.1.3 深度学习在介绍深度学习之前首先需要了解下神经网络，神经网络是机器学习算法中的一个重要分支，通过叠加网络层模拟人类大脑对输入信号的特征提取，根据标签和损失函数的不同，既可以做分类任务，又可以做回归任务。我们知道在机器学习的大部分算法中，特征提取一般都是手动构造的，这部分
7116229.png) 观察箭头的方向，代表了处理的流程。通过线性回归模型和生物神经元的类比，可以将线性模型称作一个只包含一个神经元的神经网络。 同样的，logistic模型也可以用来进行类比，下图代表的就是预估y等于1的概率的处理过程： ，巧了，也是w-grad。 所以无论w的初始值是在哪边，$w=w-\nabla_wRSS(w)$ 都可以让w朝着RSS变小的方向移动。RSS最小的地方，就是我们寻找的地方，因为在这个地方预测值和真实值的差异最小，也就是说预测值最接近真实值。
1659794730122414008.png) 可以看到logistic模型找到的线，有一个右下角的原点预测错误。4个当中1个错误。这个是情理之中，别说机器，让你只画一条决策线，能进行正确的预测划分，你也画不出来。 但是如果可以让你画2条线，那就没什么问题。那么对机器来说，又应该怎么做呢？
练数据。 先要对自变量进行`标准化`，对因变量进行`中心化`。 标准化后所有自变量的均值是0，方差是1。中心化后因变量的均值是0。 这样做可以让梯步下降法的数值更加稳定，更容易找到合适的初始值和学习步长。 一个标准化的方法就是让数据的每一列减去该列的均值，然后除以该列的样本标准差（$sd(x)$）:
预训练嵌入（如手套）可以放入神经网络中，从有效地将单词映射到值的有意义实体开始。不太明显的是，竞争也可以刺激知识增长。首先，生成性对抗网络借用复合学习范式，从根本上使两个神经网络相互对立。生成器的目标是欺骗鉴别器，而鉴别器的目标不是被欺骗。对抗性学习可以刺激模型，通常是不同类型
7/1658883526687508822.png) 矩阵的基本运算就是加减乘除。加减法如果这两个矩阵的维度是一样的，就非常好理解。矩阵也可以和行向量进行加减，要求行向量的列数和矩阵的列数是一样的。 矩阵的乘法，如果两个矩阵的维度一样，也非常好理解，这种叫做`逐点相乘`（element-wise
ad,ndigits=3))) 自变量：0.5 因变量：0.8 权重：0.2 预测值：0.1 差值：0.245 梯度：-0.35 ``` 可以看到预测值和真实值的差值在变小（0.32 > 0.245），也就是在向着不断的收敛的方向。
之前学了一个深度学习应用开发，学了一段时间，后来就没学了。 确实是"靡不有初，鲜克有终"，现在不愿意再继续之前的学。我又找了一本书从头开始，这本书的名字是深度学习入门与TensorFlow实践>。 `数（scalar）`是一个数字。 简直是废话。 不过这才刚开始嘛。 多个数字有序
引入这两个算法。神经网络的目的是建立输入层与输出层之间的关系，进而利用建立的关系得到预测值。通过增加隐藏层，神经网络可以找到输入层与输出层之间较复杂的关系。深度学习是拥有多个隐藏层的神经网络，在神经网络中，我们通过正向传播算法得到预测值，并通过反向传播算法得到参数梯度，然后利用梯
如果太小，算法会收敛的很慢。 如果太大，容易造成算法不收敛，甚至发散。 自变量的标准化，和因变量的中心化，是建立深度学习模型常用的数据预处理方法。 他们的好处，是不仅可以让梯度下降法的数值表现的更加稳定，还有助于我们找到合适的初始值和步长。 
