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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
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
虽然随机梯度下降仍然是非常受欢迎的优化方法，但其学习过程有时会很慢。动量方法 (Polyak, 1964) 旨在加速学习，特别是处理高曲率、小但一致的梯度，或是带噪声的梯度。动量算法积累了之前梯度指数级衰减的移动平均，并且继续沿该方向移动。动量的效果。动量的主要目的是解决两个问题：Hessian
本质上即为每个类别创建一个输出通道。因为上图有5个类别，所以网络输出的通道数也为5，如下图所示：如上图所示，预测的结果可以通过对每个像素在深度上求argmax的方式被整合到一张分割图中。进而，我们可以轻松地通过重叠的方式观察到每个目标。argmax的方式也很好理解。如上图所示，每
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
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确定），使得方差的主坐标和 z 相关的新表示空间的基对齐。虽然相关性是数据元素间依赖关系的一个重要范畴，但我们对于能够消除特征依赖更复杂形式的表示学习也很有兴趣。对此，我们需要比简单线性变换能做到更多的工具。
样本，网络可以学习到输入与输出之间的非线性关系，并用于预测未知数据。 让我们以一个实例来说明神经网络在测井曲线预测中的应用。假设我们有一组包含测井曲线数据的数据集，其中包括电阻率、自然伽马射线和孔隙度等测井曲线。我们的目标是根据已有的测井曲线数据来预测未来的测井曲线值。 首先，我
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 ```
可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人
卷积操作就是filter矩阵跟filter覆盖的图片局部区域矩阵对应的每个元素相乘后累加求和。
Dropout（Dropout）(Srivastava et al., 2014) 提供了正则化一大类模型的方法，计算方便但功能强大。在第一种近似下，Dropout可以被认为是集成大量深层神经网络的实用Bagging方法。Bagging涉及训练多个模型，并在每个测试样本上评估多个
在Bagging的情况下，每一个模型在其相应训练集上训练到收敛。在Dropout的情况下，通常大部分模型都没有显式地被训练，因为通常父神经网络会很大，以致于到宇宙毁灭都不可能采样完所有的子网络。取而代之的是，在单个步骤中我们训练一小部分的子网络，参数共享会使得剩余的子网络也能有好
cTo() 函数绘制如下的平滑曲线 绘制平滑曲线的关键是控制点的计算，sp 为线段的起始点，ep 为线段的终点，c1，c2 为贝塞尔曲线的控制点，其坐标计算如下 下面就用个简单的程序介绍怎么绘制平滑曲线，主要部分为 for 循环里控制点 c1,
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
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~
落了很长时间没学，捡起来继续。编号也忘了从哪里接上，就从20开始吧。 前面弄完了一元线性回归，现在是波士顿房价预测-多元线性回归。 数据方面，12+1共13个指标，506行数据。 前面12个是多个维度的数据，维度还是比较全面的，是输入值/特征。 比如：城镇人均犯罪率、师生比例、住宅比例、边界是否为河流等
终于进了一步，看到了MNIST手写数字识别，使用一个神经元。 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。
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