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这个房价预测的例子基本就结束了，下面是用TensorBoard来将算法，和模型训练过程的一些信息进行可视化。可视化是一件有意见的工作，有助于信息的理解和推广。可视化在modelarts的老版的训练作业下，是收费的，但这个服务在新版的训练作业里已经没有了，也行是因为这个可视化服务的使用不
MNIST数据集来自于NIST 美国国家标准和技术研究所。 找学生和工作人员手写的。 规模：训练集55000，验证集5000，测试集10000。大小约10M。 数据集可以在网站上去下载，同时tf自己里面已经集成了这个数据集。 在notebook里试试： ```python %matplotlib
从人的角度来看，12个特征比1个特征要复杂了很多， 但对计算机来说，无所谓。 在tf里，12元的线性回归方程的实现，比1元的线性方程的实现，代码上也只是多了一点点复杂度而已。 这就是计算机的优势。 只是最后训练的结果，为什么都是nan，像老师说的，脸都黑了哦~ 这次先到这里，请听下回分解~
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
pandas用来处理文件很方便，shuffle就是洗牌，我们打牌，一局结束后需要洗牌后再开始下一局的 这里介绍了pandas库，处理常规大小的数据文件，会很方便，基于BSD协议的库。 可以自动转换为numpy的多维数组。 下面是代码 ```python %matplotlib notebook
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
先定义训练数据的占位符，定义了2个，1个是特征值x，1个是标签值y然后定义模型函数，这个函数有3个参数，1个就是上面说的x，还有2个是参数，分别是w和b，就是2个参数斜率和位移而上面的2个参数，要用tf.Variable来声明来创建变量，它是会变的，在训练中学习到的，所以给它的初值是多
对患者病历的快速而准确的记录。我们将使用深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM），以展示语音识别在医疗领域的实际应用。 技术原理 语音识别技术 语音识别技术在医疗领域的应用主要通过将医生的口头输入转化为文字，实现病历记录自动化。深度学习模型，尤其是循环神经网络（RNN）和转
一个基础的例子，但它展示了深度学习在处理NLP任务中的潜力。随着模型复杂度的增加和数据量的扩大，深度学习模型的性能可以得到显著提升。 这篇文章提供了一个深度学习在文本情感分析中的应用案例，包括环境准备、数据准备、文本向量化、模型构建、训练和评估等步骤，适合对NLP感兴趣的初学者或实践者。
函式：执行特定任务的代码块，可以重复调用。Python在金融投资领域的应用是多方面的，从数据获取到策略执行，Python提供了一整套解决方案。对于希望进入量化交易领域的投资者来说，掌握Python是一项宝贵的技能。随着技术的不断进步，Python在金融领域的应用将会更加广泛和深入
riminator）进行一前一后的训练。判别器经过训练来分辨真实图像和生成图像，而生成器的目标就是生成一些能够骗过判别器的样本。随着训练的深入，判别器识别伪造物体的能力会提高，但生成器也会越来越狡猾，并渐渐生成看起来更逼真的样本。第一代GAN生成的图像分辨率低，模糊不清，并且训练
上一节训练不出结果，都是nan的原因找到了，就是因为特征数据没有做归一化，那归一化是个什么概念呢？这里有一个很好的例子，做一道菜，准备好材料鸭、笋、....盐、酱油...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
说道：矩阵运算，是机器学习的基本手段，必须要掌握。 所以后面有线性代数、矩阵运算的基本介绍。 标量是一个特殊的向量（行向量、列向量），向量是一个特殊的矩阵；这样说来，标量，也是一个特殊的矩阵，一行一列的矩阵。 看代码吧 ```python import numpy as np ```
层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。[1] 深度学习在搜索技术，数
深度学习模型在油田数据挖掘中的应用 在油田勘探和开发过程中，数据的分析和挖掘起着关键的作用。随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型在油田数据挖掘中的应用正变得越来越重要。本文将介绍深度学习模型在油田数据挖掘中的应用，并展示一个相关的应用案例。 1. 深度学习模型简介 深度学
自然语言处理（NLP）是人工智能中的一个活跃领域，深度学习模型在其中扮演了重要角色。 简介 NLP涉及到机器理解和生成自然语言。深度学习模型，尤其是循环神经网络（RNN）和Transformer模型，已经在文本分类、机器翻译、问答系统等多个领域取得了显著成果。 循环神经网络基础
后者比较死板，因为门槛高而被初学者所诟病。这个有点像敏捷和瀑布式的开发的区别。原来的1.x课件会保留，因为有助于底层原理的理解，而2.0的课件也会更新。这样的处理非常好，与时俱进，很负责任。并且建议先看2.0的编程基础那一节。
izer()然后开始迭代训练，训练的内容，是每次将样本逐个输入模型，进行梯度下降优化操作。这里为了演示，每轮迭代后绘制出模型曲线（这里有点不清楚的地方，是将样本输入模型？还是训练得到了模型？我觉得是前者，训练得到的只是参数值，模型不是训练出来的）训练代码：for xs,ys in
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