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MNIST數(shù)據(jù)集來自于NIST 美國國家標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)研究所。 找學(xué)生和工作人員手寫的。 規(guī)模：訓(xùn)練集55000，驗(yàn)證集5000，測試集10000。大小約10M。 數(shù)據(jù)集可以在網(wǎng)站上去下載，同時(shí)tf自己里面已經(jīng)集成了這個(gè)數(shù)據(jù)集。 在notebook里試試： ```python %matplotlib inline
張量的常用操作在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，我們往往將待處理的數(shù)據(jù)規(guī)范化為特定維度的張量。列如，在不進(jìn)行批處理時(shí)，彩**像可以看成一個(gè)三維張量——圖像的三個(gè)顏色通道（紅，綠，藍(lán)），圖像的高和圖像的寬，視頻可以看成一個(gè)四維張量——視頻的時(shí)間幀方向，每一幀圖像的顏色通道，高和寬，三維場景可以看成一個(gè)四
還有一個(gè)是vggnet，他的問題是參數(shù)太大。深度學(xué)習(xí)的問題：1面向任務(wù)單一，依賴于大規(guī)模有標(biāo)簽數(shù)據(jù)，幾乎是個(gè)黑箱模型?，F(xiàn)在人工智能基本由深度學(xué)習(xí)代表了，但人工智能還有更多。。。然后就開始講深度學(xué)習(xí)的開發(fā)框架。先整了了Theano，開始于2007年的加拿大的蒙特利爾大學(xué)。隨著ten
年的國際跳棋，1997年的國際象棋，以及2016年的圍棋。從這個(gè)難易程度也可以看出，圍棋是最強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)性思維的，所以 AI想要戰(zhàn)勝人類也是最難的。第一講到這里就結(jié)束了，第二講看了一點(diǎn)，其中關(guān)于人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)概念，除了公式的定義之外，用類比的方法講的非常的簡單易懂
矩陣是二維數(shù)組，其中的每一個(gè)元素被兩個(gè)索引而非一個(gè)所確定。我們通常會(huì)賦予矩陣粗體的大寫變量名稱，比如A。如果一個(gè)實(shí)數(shù)矩陣高度為m，寬度為n，那么我們說A ∈ R m*n。我們在表示矩陣中的元素時(shí)，通常使用其名稱以不加粗的斜體形式，索引用逗號間隔。比如，A1;1 表示A
能會(huì)說“令∈N 表示元素的數(shù)目”向量，一個(gè)向量是一列數(shù)。這些數(shù)是有序排序的。通過次序中的索引，我們可以確定每個(gè)單獨(dú)的數(shù)。通常我們賦予向量粗體的小寫變量名稱，比如x.向量中的元素可以通過帶腳標(biāo)的斜體表示。向量x的第一個(gè)元素是x1，第二個(gè)元素是x2，等等。我們也會(huì)注明儲(chǔ)存在向量中的元
深度學(xué)習(xí)是支撐人工智能發(fā)展的核心技術(shù)，云服務(wù)則是深度學(xué)習(xí)的主要業(yè)務(wù)模式之一。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺（以下簡稱OMAI平臺）即是在上述前提下誕生的平臺軟件。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺是具備深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、推理服務(wù)等能力的一站式平臺軟件。OMAI平臺以支持高性能計(jì)算技術(shù)和大規(guī)模分
信息進(jìn)一步優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)。 通過多層處理，逐漸將初始的“低層”特征表示轉(zhuǎn)化為“高層”特征表示后，用“簡單模型”即可完成復(fù)雜的分類等學(xué)習(xí)任務(wù)。由此可將深度學(xué)習(xí)理解為進(jìn)行“特征學(xué)習(xí)”（feature learning）或“表示學(xué)習(xí)”（representation
學(xué)習(xí)方法——深度前饋網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法——深度信念網(wǎng)、深度玻爾茲曼機(jī)，深度自編碼器等。深度學(xué)習(xí)的思想：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是通過構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)，對目標(biāo)進(jìn)行多層表示，以期通過多層的高層次特征來表示數(shù)據(jù)的抽象語義信息，獲得更好的特征魯棒性。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
什么是深度學(xué)習(xí) 要理解什么是深度學(xué)習(xí)，人們首先需要理解它是更廣泛的人工智能領(lǐng)域的一部分。簡而言之，人工智能涉及教計(jì)算機(jī)思考人類的思維方式，其中包括各種不同的應(yīng)用，例如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)。 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，它使計(jì)算機(jī)在沒有明確編程的情況下能夠更好地完成
就是洗牌，我們打牌，一局結(jié)束后需要洗牌后再開始下一局的 這里介紹了pandas庫，處理常規(guī)大小的數(shù)據(jù)文件，會(huì)很方便，基于BSD協(xié)議的庫。 可以自動(dòng)轉(zhuǎn)換為numpy的多維數(shù)組。 下面是代碼 ```python %matplotlib notebook import tensorflow
老師給了我們個(gè)任務(wù)，用mindSpore完成一個(gè)深度學(xué)習(xí)，求大佬指路，站內(nèi)有什么方便的教程。要求不能是花卉識別、手寫體數(shù)字識別、貓狗識別，因?yàn)檫@些按教程已經(jīng)做過了（然而我還是不會(huì)mindSpore）。盡量簡單，我們只要是個(gè)深度學(xué)習(xí)就能完成任務(wù)。
我們可以使用最大似然估計(jì)找到對于有參分布族 p(y | x; θ) 最好的參數(shù)向量 θ。我們已經(jīng)看到，線性回歸對應(yīng)于分布族p(y | x; θ) = N (y; θ?x, I).通過定義一族不同的概率分布，我們可以將線性回歸擴(kuò)展到分類情況中。如果我們有兩個(gè)類，類 0 和類 1，那么我們只需要指定這兩類之一的概率。類
Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一個(gè)變體。他保留了 LSTM 劃重點(diǎn)，遺忘不重要信息的特點(diǎn)，在long-term 傳播的時(shí)候也不會(huì)被丟失。
一、指紋識別簡介 21世紀(jì)是信息化時(shí)代,在這個(gè)特殊的時(shí)代,我們的生活中電子設(shè)備越來越多，比如，筆記本電腦, ATM取款機(jī),考勤系統(tǒng),門禁系統(tǒng)和各種智能卡,網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)上銀行,人人網(wǎng)賬號等,都需要驗(yàn)證身份。對個(gè)人身份識別技術(shù)的要求不斷提高,如果沒有安全可靠和快捷的身份識別技術(shù)
深度學(xué)習(xí)界在某種程度上已經(jīng)與更廣泛的計(jì)算機(jī)科學(xué)界隔離開來，并且在很大程度上發(fā)展了自己關(guān)于如何進(jìn)行微分的文化態(tài)度。更一般地，自動(dòng)微分（automatic di?erentiation）領(lǐng)域關(guān)心如何以算法方式計(jì)算導(dǎo)數(shù)。這里描述的反向傳播算法只是自動(dòng)微分的一種方法。它是一種稱為反向模式累加（reverse
float32) x_test=tf.cast(scale(x_test),dtype=tf.float32) #None代表未知，因?yàn)槲覀?span id="im9t4k1" class='cur'>可以一次帶入一行樣本，也可以一次帶入多行樣本 #x=tf.placeholder(tf.float32,[None,12],name="X") #y=tf
23.9 22. 11.9] ,shape= (506,) ```python #數(shù)據(jù)就已經(jīng)讀進(jìn)來了 #None代表未知，因?yàn)槲覀?span id="l4yv4b6" class='cur'>可以一次帶入一行樣本，也可以一次帶入多行樣本 x=tf.placeholder(tf.float32,[None,12],name="X") y=tf.placeholder(tf
com/data/forums/attachment/forum/202108/04/105156dxvyfdoaeoob1d2w.png) ```python #插播學(xué)習(xí)一下reshape,總體順序還是不變，但切分點(diǎn)變了 import numpy as np int_array=np.array([i for
池化操作可以有很多層。類似這樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)何愷明在論文中將其稱為普通網(wǎng)絡(luò)(Plain Network）。普通網(wǎng)絡(luò)解決不了退化問題，因此需要在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上做出創(chuàng)新。何愷明給出的創(chuàng)新在于給網(wǎng)絡(luò)之間添加一個(gè)捷徑(Shortcuts)或跳躍連接(Skip Connection)，可以讓捷徑之
