检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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~
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
长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
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。
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
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
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
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
4-8096个样本。学习率从梯度下降算法的角度来说，通过选择合适的学习率，可以使梯度下降法得到更好的性能。学习率，即参数到达最优值过程的速度快慢，当你学习率过大，即下降的快，很容易在某一步跨过最优值，当你学习率过小时，长时间无法收敛。因此，学习率直接决定着学习算法的性能表现。可
4-8096个样本。学习率从梯度下降算法的角度来说，通过选择合适的学习率，可以使梯度下降法得到更好的性能。学习率，即参数到达最优值过程的速度快慢，当你学习率过大，即下降的快，很容易在某一步跨过最优值，当你学习率过小时，长时间无法收敛。因此，学习率直接决定着学习算法的性能表现。可
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
runtimeONNX Runtime是一种跨平台深度学习训练和推理机加速器，与深度学习框架，可以兼容TensorFlow、Keras和PyTorch等多种深度学习框架。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种用于表示深度学习模型的开放格式，ONNX定义了一组
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
深度学习是机器学习的一个子集，它通过接收大量数据并试图从中学习来模拟人脑。在IBM对该术语的定义中，深度学习使系统能够“聚集数据，并以令人难以置信的准确性做出预测。” 然而，尽管深度学习令人难以置信，但IBM尖锐地指出，它无法触及人脑处理和学习信息的能力。深度学习和 DNN（深度
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
