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Cun等人在该思想的基础上，用误差梯度设计并训练卷积神经网络，在一些模式识别任务上得到优越的性能。至今，基于卷积神经网络的模式识别系统是最好的实现系统之一，尤其在手写体字符识别任务上表现出非凡的性能。 深度信任网络模型 DBN可以解释为贝叶斯概率生成模型，由多层随机隐变量组成，上
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
复杂一些，但仍然可以很高效而精确地实现。会介绍如何用反向传播算法以及它的现代扩展算法来求得梯度。 和其他的机器学习模型一样，为了使用基于梯度的学习方法我们必须选择一个代价函数，并且我们必须选择如何表示模型的输出。现在，我们重温这些设计上的考虑，并且特别强调神经网络的情景。
2.1.2 TensorFlow简介 TensorFlow是Google brain推出的开源机器学习库，与Caffe一样，主要用于深度学习的相关任务。与Caffe相比，TensorFlow的安装简单很多，一个pip命令就可以解决，新手也不会误入各种“坑”。 TensorF
com/data/forums/attachment/forum/202108/04/105156dxvyfdoaeoob1d2w.png) ```python #插播学习一下reshape,总体顺序还是不变，但切分点变了 import numpy as np int_array=np.array([i for
positives : 正样本被正确识别为正样本，飞机的图片被正确的识别成了飞机。 True negatives: 负样本被正确识别为负样本，大雁的图片没有被识别出来，系统正确地认为它们是大雁。 False positives: 假的正样本，即负样本被错误识别为正样本，大雁的图片被错误地识别成了飞机。
机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training
机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training
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。
开通文字识别服务 OCR服务提供的开通方式有以下两种，用户可以任选其一进行开通服务。 按需计费开通服务 进入文字识别官网主页，单击“立即使用”，进入文字识别控制台。 在“总览”页面，选择需要使用的服务，执行开通操作，默认的计费方式采用按需计费。 图1 服务开通 服务开通成功后，开通状态将显示为“已开通”。
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少是无所谓的然后就是怎么样来训练模型了训练模型就是一个不断迭代不断改进的过程首先是训练参数，也就是超参，一个是迭代次数train_epochs，这里设置为10，根据复杂情况，可能上万次都可能的。一个是学习率learning_rate，这里默认为0
JAX是一个似乎同时具备Pytorch和Tensorflow优势的深度学习框架。 JAX 是 Google Research 开发的机器学习库，被称为“在 GPU/TPU上运行的具有自动微分功能的Numpy”，该库的核心是类似 Numpy 的向量和矩阵运算。我个人认为，与
Model.zip') 至此基于深度学习算法的语音识别实践全部完成，整个流程下来体验还是很不错的！ 总结 整个流程用到了很多的华为云服务，例如OBS和ModelArts的NoteBook，功能非常强大，体验感很好，对深度学习算法的语音识别有了一定的了解，也对整个实践的过程有了
深度学习需要大量的数据集，但是现实是只有零星的数据，大家有什么收集数据的经验和经历，还有什么收集数据的好办法
差很大，会影响分类器的分类效果。假设小样本数据数量极少，如仅占总体的1%，则即使小样本被错误地全部识别为大样本，在经验风险最小化策略下的分类器识别准确率仍能达到99%，但由于没有学习到小样本的特征，实际分类效果就会很差。 SMOTE方法是基于插值的方法，它可以为小样本类合成新的样本，主要流程为： ①
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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
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
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
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