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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
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
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
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~
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
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
什么是深度？深度就是简单的量变。神经网络到深度神经网络，就是每一层的节点搞多一点，层数也搞多一点。但是如果说网络越深，节点越多，表现能力就越好，这个我看未必，过犹未及嘛深度神经网络本身没再多讲，讲的是卷积神经网络就是CNN。这个是在60年代的时候，在研究猫的神经元时发现的，199
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。
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
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
也是一个操作系统软件。但与Windows不同的是，Linux是一套开放源代码程序的，并可以自由传播的类UNIX操作系统软件，随着信息技术的更新变化，Linux应用领域已趋于广泛。 1、IT服务器Linux系统应用领域 如今的IT服务器领域是Linux、UNIX、Windows三分
模型评估与部署 使用独立的测试集对模型进行评估，确保其在未见过的数据上的泛化性能。将训练好的模型部署到医学系统中，以实现对特定疾病的辅助诊断。 IV. 未来发展趋势 1. 强化学习在医学图像处理中的应用 随着强化学习的不断发展，其在医学图像处理中的应用将更加广泛。通过强化学习， 系统可
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
采用“注意力”的编码器-解码器网络 深度学习最卓越的成就大多体现在与视觉相关的任务中，并且由卷积神经网络驱动。虽然NLP研究已使用LSTM网络和编码器-解码器架构在语言建模和翻译方面取得了一定成功，但该领域也是直到注意力机制的出现才开始取得令人瞩目的成就。在处理语言时，每个
手可热的新概念，小米、TCL和华为纷纷提出AIoT战略，BAT在AI和IoT上双线布局，今年在全国各地举办的科技展会上也处处能看到AIoT的趋势。 2019年，AIOT的应用场景不断丰富，主要分布在智慧家居、智慧城市、智慧零售和智慧制造四大应用场景中。但随着乡村振兴战略的不断推进
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
Rust 做为一种全新的系统编程语言，最近几年在国内外的热度持续升温，并且逐渐的落实到实际应用中。3月27日，由华为、openEuler 、Netwarps、开源中国和 Rust 中文社区联合主办的 Rust Meetup 将在深圳举行。此次 Meetup 将围绕 Rust 语言无栈协程、Rust
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 ```
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
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