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dGene)的相互作用等。其不依赖于专家定义的分子特征集，而是使用可调整到特定任务的学习特征。相关性质预测模型的性能优于更传统的QSAR方法。当应用于分子生成领域时，深度学习并不是随机扩展现有的分子，也不是使用一套规则来连接现有的分子片段，而是从现有的分子训练集中学习规则生成分子
之前好像有听人介绍说吴明辉的课程很不错，最近刚好在中国大学APP上看到他的一个人工智能相关的课程，看了一下确实很不错。课程名称叫做《深度学习应用开发 基于tensorflow的实践》。是一个入门级别的课程，不需要人工智能的基础，不需要太多的数学知识，也不需要什么编程经验。我觉得很
换成文本的技术。从早期的基于模板的方法到严格的统计模型，再到如今的深度模型，语音识别技术已经经历了几代的更迭。 图像识别图像识别是深度学习最成功的应用之一。深度学习在计算机视觉领域的突破发生在2012年，Hinton教授的研究小组利用卷积神经网络架构（AlexNet）大幅降低了ImageNet
运动控制和沟通。 4. 强化学习 强化学习是一种机器学习方法，模仿了生物神经元的奖励和惩罚机制。在强化学习中，忆阻器可以模拟神经元的学习过程。它们可以存储有关动作和奖励的信息，并根据不同的环境条件来改变其状态，从而实现智能体在不同情境下的适应性学习和决策。 5. 神经元模型
Networ）。AlexNet结合芯片GPU的功能和算法优势，大大超越了以前其他对ImageNet数据集中的图像进行分类的方法。它的出现再一次证明了神经网络的强大。此外，AlexNet是最早运用Dropout的算法之一，之后也成为了提高各类深度学习模型泛化能力的一项关键技术。AlexNet 所使用的架构，包含一系列卷积层、ReLU非线性（ReLU
物联网技术在工业领域的应用从大体上上讲确实是有助于实现智能制造，提高生产效率和降低成本。生产过程监控、设备维护、物料管理这些地方应该都可以加入物联网实现某种协同 ，大佬们有做过工业领域的物联网吗？ 这些协同应用对工业生产有没有产生巨大的影响和价值。
因此，云数据库是数据库技术的未来发展方向。云数据库应用在水利管理领域，能弥补基层水利管理中信息互通的短板，降低管理投入成本，优化管理结构。当今社会，数据库被广泛应用于生活的各个领域，服务于每个人的衣食住行，推动并见证着社会的文明与发展。随着信息时代的到来，信息技术高速发展，数据
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
到的安全警告是面向驾驶员的操作提醒，提示驾驶员进行适当的操作如踩油门、踩刹车和操作方向等，具体的安全警告涉及包含了下面多方面的内容： 1、盲区有车警告：提醒驾驶人员盲区有车，或者盲区很快将被另一同方向行驶的车辆占领。目前的盲区检测类的终端，能提供对应的预警及提醒，但是近距离的，还
及的出色结果。这也提升了研究人员扩展深度强化学习技术的信心，有望借鉴这个成果来解决包括围棋、Dota 2、Starcraft 2等等更复杂的任务。Atari游戏在之后也成为了强化学习研究的标准基准。早期的深度强化学习方法仅超过人类基本水平、学会7款游戏，但在后来几年时间里，基于这
未及的出色结果。这也提升了研究人员扩展深度强化学习技术的信心，有望借鉴这个成果来解决包括围棋、Dota 2、Starcraft 2等等更复杂的任务。Atari游戏在之后也成为了强化学习研究的标准基准。早期的深度强化学习方法仅超过人类基本水平、学会7款游戏，但在后来几年时间里，基于
及的出色结果。这也提升了研究人员扩展深度强化学习技术的信心，有望借鉴这个成果来解决包括围棋、Dota 2、Starcraft 2等等更复杂的任务。Atari游戏在之后也成为了强化学习研究的标准基准。早期的深度强化学习方法仅超过人类基本水平、学会7款游戏，但在后来几年时间里，基于这
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
数据都拿去训练了。 所以课程中，随机挑了一条训练数据来应用到模型里来使用。 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。
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
可视化还是比较重要的，因为数据能在图形上看到，会更直观，更符合人的认知思维。 这里先来展示一下loss的可视化。 用matplot将列表值画出来，调用非常简单 plt.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
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
这里谈到了独热编码one-hot，独热编码是用来表示标签数据的。前面已经知道了，标签数据很简单，就是表示0-9范围内的一个数字。 说实话独热编码有什么用处，真的还没有理解。还有什么欧式空间的概念啊，都很陌生。 看看代码吧。 ```python #独热编码示例。 x=[3,4] tf
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，除了公式的定义之外，用类比的方法讲的非常的简单易懂
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