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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
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
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 ```
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
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~
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。
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
TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。Tensorflow拥有多层级结构，可部
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
那怎么做归一化呢，方法比较简单，就是 （特征值 - 特征值最小者）/（特征值最大值 - 特征值最小者） 这样归一化后的值，范围在 [0,1]之间。 标签值是不需要做归一化的哦 放一下有修改的代码，以及训练的结果： ```python #做归一化,对列index是0到11的特征值做归一化
这里用的损失函数是采用均方差（Mean Square Error MES），还有一个是交叉熵（cross-entropy）这个tf都提供了方法，这样写：loss_function=tf.reduce_mean(tf.squre(y-pred))这里pred是一个节点，就是调用模型
从清华镜像下载python3的anaconda，然后安装anaconda，安装后，会用到他的prompt和jupyter notebook. 然后设置anaconda的源为清华镜像，安装tensorflow。可安装不带gpu的。教学够用了。这里版本是1.2. 安装好之后，做一个简
房价的tf2版本，有一些变化。 1是直接使用sklearn.preprocessing里的scale来做归一化，更简单便捷 2不是一股脑将数据全用于训练，划分了分别用于训练、验证、测试的数据 3损失函数，优化器方面，代码有变化，头疼~ 4对训练数据没有做打散的操作 代码如下： 最
No dashboards are active for the current data set. 特地重新训练了，记下来日志目录，都是创建TensorBoard还是错误，不知道怎么回事，求解
深度学习是机器学习算法的子类，其特殊性是有更高的复杂度。因此，深度学习属于机器学习，但它们绝对不是相反的概念。我们将浅层学习称为不是深层的那些机器学习技术。让我们开始将它们放到我们的世界中：这种高度复杂性基于什么？在实践中，深度学习由神经网络中的多个隐藏层组成。我们在《从神经元到
在深度学习的背景下，半监督学习通常指的是学习一个表示 h = f(x)。学习表示的目的是使相同类中的样本有类似的表示。无监督学习可以为如何在表示空间聚集样本提供有用线索。在输入空间紧密聚集的样本应该被映射到类似的表示。在许多情况下，新空间上的线性分类器可以达到较好的泛化 (Belkin
机器学习和深度学习的未来蕴含着无穷的可能！越来越多的机器人不仅用在制造业，而且在一些其他方面可以改善我们的日常生活方式。医疗行业也可能会发生变化，因为深度学习有助于医生更早地预测或发现癌症，从而挽救生命。在金融领域，机器学习和深度学习可以帮助公司甚至个人节省资金，更聪明地投资，更
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