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No dashboards are active for the current data set. 特地重新訓(xùn)練了，記下來日志目錄，都是創(chuàng)建TensorBoard還是錯誤，不知道怎么回事，求解
??????教程全知識點簡介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實現(xiàn)加法運算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)
長短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的RNN，主要是為了解決長序列訓(xùn)練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡單來說，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長的序列中有更好的表現(xiàn)。
雖然，當(dāng)數(shù)據(jù)很小時，深度學(xué)習(xí)算法表現(xiàn)不佳。這就是是深度學(xué)習(xí)算法需要大量數(shù)據(jù)才能完美理解的原因。但是，在這種情況下，我們可以看到算法的使用以及他們手工制作的規(guī)則。上圖總結(jié)了這一事實。硬件依賴通常，深度學(xué)習(xí)依賴于高端機器，而傳統(tǒng)學(xué)習(xí)依賴于低端機器。因此，深度學(xué)習(xí)要求包括GPU。這是它
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域， 特別是在NLP（深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究最熱潮激動人心的領(lǐng)域）中，模型的規(guī)模正在不斷增長。最新的GPT-3模型有1750億個參數(shù)。把它和BERT比較就像把木星比作蚊子一樣（好吧，不是字面意思）。深度學(xué)習(xí)的未來會更大嗎？ 按理來說，不會，GPT-3是非常有說
復(fù)雜一些，但仍然可以很高效而精確地實現(xiàn)。會介紹如何用反向傳播算法以及它的現(xiàn)代擴展算法來求得梯度。 和其他的機器學(xué)習(xí)模型一樣，為了使用基于梯度的學(xué)習(xí)方法我們必須選擇一個代價函數(shù)，并且我們必須選擇如何表示模型的輸出?，F(xiàn)在，我們重溫這些設(shè)計上的考慮，并且特別強調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情景。
復(fù)訓(xùn)練，選取出合適的a，LReLU的表現(xiàn)出的結(jié)果才比ReLU好。因此有人提出了一種自適應(yīng)地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)參數(shù)的PReLU。PReLU是LeakyRelu的改進，可以自適應(yīng)地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)參數(shù)。PReLU具有收斂速度快、錯誤率低的特點。PReLU可以用于反向傳播的訓(xùn)練，可以與其他層同時優(yōu)化。2
源自這樣一個視角，教員或者老師提供目標(biāo) y 給機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，指導(dǎo)其應(yīng)該做什么。在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，沒有教員或者老師，算法必須學(xué)會在沒有指導(dǎo)的情況下讓數(shù)據(jù)有意義。盡管無監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)并非完全沒有交集的正式概念，它們確實有助于粗略分類我們研究機器學(xué)習(xí)算法時遇到的問題。傳統(tǒng)地，人們將回歸，分類
有監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)，強化學(xué)習(xí)。強化學(xué)習(xí)說的非常厲害，適用于下棋和游戲這一類領(lǐng)域，基本邏輯是正確就獎勵，錯誤就懲罰來做一個學(xué)習(xí)。那么無監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用模式是什么呢？說出來之后你就會覺得無監(jiān)督學(xué)習(xí)沒有那么神秘了，那就是聚類。一個比較典型的例子就是超市里貨架商品擺放，
這就要求我們選擇一個迭代數(shù)值優(yōu)化過程，如梯度下降等。組合模型，損失函數(shù)和優(yōu)化算法來構(gòu)建學(xué)習(xí)算法的配方同時適用于監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。線性回歸實例說明了如何適用于監(jiān)督學(xué)習(xí)的。無監(jiān)督學(xué)習(xí)時，我們需要定義一個只包含 X 的數(shù)據(jù)集，一個合適的無監(jiān)督損失函數(shù)和一個模型。例如，通過指定如下
閉解。這就要求我們選擇一個迭代數(shù)值優(yōu)化過程，如梯度下降等。組合模型，損失函數(shù)和優(yōu)化算法來構(gòu)建學(xué)習(xí)算法的配方同時適用于監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。線性回歸實例說明了如何適用于監(jiān)督學(xué)習(xí)的。無監(jiān)督學(xué)習(xí)時，我們需要定義一個只包含 X 的數(shù)據(jù)集，一個合適的無監(jiān)督損失函數(shù)和一個模型。例如，通過指定
在深度學(xué)習(xí)的背景下，半監(jiān)督學(xué)習(xí)通常指的是學(xué)習(xí)一個表示 h = f(x)。學(xué)習(xí)表示的目的是使相同類中的樣本有類似的表示。無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以為如何在表示空間聚集樣本提供有用線索。在輸入空間緊密聚集的樣本應(yīng)該被映射到類似的表示。在許多情況下，新空間上的線性分類器可以達到較好的泛化 (Belkin
太快步子大了容易扯著蛋，也沒有必要。這里的用學(xué)習(xí)率/步長來描述這個節(jié)奏，如果梯度是2.5，學(xué)習(xí)率是0.01，那下一個嘗試的點是距離前一個點2.5*0.01=0.0025的位置。（梯度是固定的，還是每走一步都會變的呢？）個人認(rèn)為好的學(xué)習(xí)率，不應(yīng)該是一個固定值，而應(yīng)該是先大后小。也就
征,?}，用于對新數(shù)據(jù)做出預(yù)測模型可將樣本映射到預(yù)測標(biāo)簽，由模型的內(nèi)部參數(shù)定義，內(nèi)部參數(shù)通過學(xué)習(xí)得到具體到這里，參數(shù)就是 y=wx+b里的w和b，也叫權(quán)重和偏差？在監(jiān)督式學(xué)習(xí)中，機器學(xué)習(xí)算法通過以下方式構(gòu)建模型：檢查多個樣本并嘗試找出可最大限度的減少損失的模型。這一過程稱為經(jīng)驗風(fēng)
人工智能相關(guān)的課程，看了一下確實很不錯。課程名稱叫做《深度學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā) 基于tensorflow的實踐》。是一個入門級別的課程，不需要人工智能的基礎(chǔ)，不需要太多的數(shù)學(xué)知識，也不需要什么編程經(jīng)驗。我覺得很友好呀，所以現(xiàn)在開始學(xué)習(xí)并記錄一下第一講：導(dǎo)論第二講：環(huán)境搭建和Python快
基本概念深度學(xué)習(xí)是為了解決表示學(xué)習(xí)難題而被提出的。通過學(xué)習(xí)，簡單說一下這些深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本概念。表示學(xué)習(xí)（representation learning） 機器學(xué)習(xí)旨在自動地學(xué)到從數(shù)據(jù)的表示（representation）到數(shù)據(jù)的標(biāo)記（label）的映射。隨著機器學(xué)習(xí)算法的日趨
上，在過去的兩年時間里，谷歌已經(jīng)完全將深度學(xué)習(xí)嵌入進了谷歌翻譯中。事實上，這些對語言翻譯知之甚少的深度學(xué)習(xí)研究人員正提出相對簡單的機器學(xué)習(xí)解決方案，來打敗世界上最好的專家語言翻譯系統(tǒng)。文本翻譯可以在沒有序列預(yù)處理的情況下進行，它允許算法學(xué)習(xí)文字與指向語言之間的關(guān)系。谷歌翻譯利用的
深度學(xué)習(xí)區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的不同在于： (1)強調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點；(2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個新特征空間，從而使分類或預(yù)測更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，
