检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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。也就是先大步快速的到达底部附近，再小步寻找最底部。学习率是学习开始之前就设置的，叫超参
y=wx+b里的w和b，也叫权重和偏差？在监督式学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度的减少损失的模型。这一过程称为经验风险最小化损失函数有L1，L2。L1是绝对值，L2是均方误差MSE，那么2个场景做损失比较时会有L1一样，L2不一样的情况本来是
J 本身。训练深度模型的优化算法通常也会包括一些针对机器学习目标函数的特定结构进行的特化。通常，代价函数可写为训练集上的平均，如J(θ) = E(x,y)∼pˆdata L(f(x; θ), y),中 L 是每个样本的损失函数，f(x; θ) 是输入 x 时所预测的输出，pˆdata
种客户端语言下的安装和运行。截至版本1.12.0，绑定完成并支持版本兼容运行的语言为C和Python，其它（试验性）绑定完成的语言为JavaScript、C++、Java、Go和Swift，依然处于开发阶段的包括C#、Haskell、Julia、Ruby、Rust和Scala
1.2 深度学习框架目前大部分深度学习框架都已开源，不仅提供了多种多样的接口和不同语言的API，而且拥有详细的文档和活跃的社区，因此设计网络更加灵活和高效。另外，几乎所有的深度学习框架都支持利用GPU训练模型，甚至在单机多卡和分布式训练方面都有很好的支持，因此训练模型的时间也大大
深度学习是目前人工智能最受关注的领域，但黑盒学习法使得深度学习面临一个重要的问题：AI能给出正确的选择，但是人类却并不知道它根据什么给出这个答案。本期将分享深度学习的起源、应用和待解决的问题；可解释AI的研究方向和进展。
数据不是收集的，是自己生成的，好吧~一个简单的例子学习用的没关系%matplotlib inline这个是为了让在jupyter在浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1的随机数据，数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1
在深度学习时代，谷歌、Facebook、百度等科技巨头开源了多款框架来帮助开发者更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。而这些大公司也花费了很大的精力来维护 TensorFlow、PyTorch 这样庞大的深度学习框架。除了这类主流框架之外，开发者们也会开源一些小而精的框架或者库。比如今年
n阶张量/n维数组流，表示张量数据流动/计算的过程。每一个张量有一个唯一的类型，运算的类型不匹配会报错，比如int和float32运算就不行，这个是比较严格的，可以先通过tf.cast()做类型转换常量定义的时候是可以按需求做类型自动转换、reshape的但是变量的定义中，类型还是根据初值来定的，而设定的需求类型并没有生效：v2=tf
深度学习服务是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务、DLS视频教程，可帮助您快速了解DLS。
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tens
这样是不好的，因为就像学习训练时将考试题都让你做过一遍，再让你考试就不公平了，类似于作弊了。 应该是考你运用学到的知识，来做没做过的题。 那比较好的做法呢，是有一些数据，把这些数据分一分， 大部分做训练、一小部分做验证、再分一小部分做测试。 下面是模型应用，也就是预测的代码 ```python
看看，是和图灵相关的三次浪潮就是三个时代，三盘棋。分别是1962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
点之间的最短路径。例如，在迷宫游戏中，我们可以使用广度优先搜索来找到从起点到终点的最短路径。网络分析：广度优先搜索可以用于分析社交网络或互联网中的关系。例如，寻找两个人之间的最短社交路径或确定网页之间的相关性。生成树和图的连通性：广度优先搜索可以用于生成树的构建和判断图的连通性。
先探索一下tf2里读取出的数据。 每张图片的数据化表示是28*28=784个数值，每个数值的类型是numpy.uint8，uint8的取值范围是0-255, 这个可能就是所谓的256位图吧？ 每张图片会有自己的标签，就是表示这张图片是数字0-9中的哪个。 另外用reshape重整了一下图像，比较有趣
什么有这样的效果，我们是不知道的。 在深度学习中就不一样了，我们必须掌握好数学这个画笔，用它规划出我们想要的神经网络。而对于颜料来说，各种深度学习框架已经提供了我们所需的各种颜料。我们要做的，就是利用不同的颜料，在空白的纸上，一笔一划画出我们所需的网络。 深度学习改变了传统互
长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
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整，但是盐不可以，如果盐以50g为单位去调整，那马上咸死，这道菜就废了，只能以1g为单位去调整。反过来，水量如果以1g去调整，那人都烦死了。而归一化后，水和盐就处于同一个量级，不会发生
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
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
