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0那一節(jié)開始看起，環(huán)境呢就不用自己搭建了，直接用modelarts里的開發(fā)環(huán)境Notebook里的jupyterLab，免費(fèi)使用只是每小時會停止一下，對于學(xué)習(xí)來說沒有關(guān)系?；靖拍睿瑃ensorflow=tensor張量 + flow 流張量具體是啥意思之前不是很明白，只知道張力的概念，比如在亞
runtimeONNX Runtime是一種跨平臺深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理機(jī)加速器，與深度學(xué)習(xí)框架，可以兼容TensorFlow、Keras和PyTorch等多種深度學(xué)習(xí)框架。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一種用于表示深度學(xué)習(xí)模型的開放格式，ONNX定義了一組
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子集，它通過接收大量數(shù)據(jù)并試圖從中學(xué)習(xí)來模擬人腦。在IBM對該術(shù)語的定義中，深度學(xué)習(xí)使系統(tǒng)能夠“聚集數(shù)據(jù)，并以令人難以置信的準(zhǔn)確性做出預(yù)測。” 然而，盡管深度學(xué)習(xí)令人難以置信，但I(xiàn)BM尖銳地指出，它無法觸及人腦處理和學(xué)習(xí)信息的能力。深度學(xué)習(xí)和 DNN（深度
權(quán)重。自下上升的非監(jiān)督學(xué)習(xí)就是從底層開始，一層一層地往頂層訓(xùn)練。采用無標(biāo)定數(shù)據(jù)（有標(biāo)定數(shù)據(jù)也可）分層訓(xùn)練各層參數(shù)，這一步可以看作是一個無監(jiān)督訓(xùn)練過程，這也是和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別最大的部分，可以看作是特征學(xué)習(xí)過程。具體的，先用無標(biāo)定數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一層，訓(xùn)練時先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)，這層可以看
訓(xùn)練模型跑出來了后，要使用，但是我們沒有數(shù)據(jù)了，因?yàn)閿?shù)據(jù)都拿去訓(xùn)練了。 所以課程中，隨機(jī)挑了一條訓(xùn)練數(shù)據(jù)來應(yīng)用到模型里來使用。 這樣是不好的，因?yàn)榫拖?span id="okm0yuo" class='cur'>學(xué)習(xí)訓(xùn)練時將考試題都讓你做過一遍，再讓你考試就不公平了，類似于作弊了。 應(yīng)該是考你運(yùn)用學(xué)到的知識，來做沒做過的題。 那比較好的做法呢，是有一些數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)分一分，
了橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)以及聯(lián)邦強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法及對應(yīng)的框架。端側(cè)推理、遷移學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)屬于端云協(xié)同的不同階段1 編程簡單MindSpore函數(shù)式可微分編程架構(gòu)可以讓用戶聚焦模型算法數(shù)學(xué)原生表達(dá)。資深的深度學(xué)習(xí)開發(fā)者都體會過手動求解的過程，不僅求導(dǎo)過程復(fù)雜，結(jié)果
等優(yōu)化器會自動調(diào)整每個參數(shù)的學(xué)習(xí)率，因此初始學(xué)習(xí)率可以設(shè)得較?。ㄈ?0.001），由優(yōu)化器動態(tài)調(diào)整。4. 什么時候可以用大學(xué)習(xí)率？雖然大多數(shù)情況下學(xué)習(xí)率遠(yuǎn)小于1，但也有一些例外：• 學(xué)習(xí)率預(yù)熱（Warmup）：訓(xùn)練初期使用較小的學(xué)習(xí)率（如 0.0001），逐步增大• 學(xué)習(xí)率搜索（LR Range
雖然隨機(jī)梯度下降仍然是非常受歡迎的優(yōu)化方法，但其學(xué)習(xí)過程有時會很慢。動量方法 (Polyak, 1964) 旨在加速學(xué)習(xí)，特別是處理高曲率、小但一致的梯度，或是帶噪聲的梯度。動量算法積累了之前梯度指數(shù)級衰減的移動平均，并且繼續(xù)沿該方向移動。動量的效果。動量的主要目的是解決兩個問題：Hessian
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
事實(shí)上，提出“深度學(xué)習(xí)”概念的Hinton教授加入了google，而Alpha go也是google家的。在一個新興的行業(yè)，領(lǐng)軍人才是多么的重要??！ 總結(jié)：人工智能是一個很老的概念，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集，深度學(xué)習(xí)又是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子集。機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)都是需要大量數(shù)據(jù)
上一節(jié)訓(xùn)練不出結(jié)果，都是nan的原因找到了，就是因?yàn)樘卣鲾?shù)據(jù)沒有做歸一化，那歸一化是個什么概念呢？這里有一個很好的例子，做一道菜，準(zhǔn)備好材料鴨、筍、....鹽、醬油...水，再加上烹飪火候，可以做出一道菜。上面做菜的每一個要素，都可以看做一個特征變量，而重量可以看做是特征變量的值，比如鴨肉xxg
在1904年的時候，生物學(xué)家了解了神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)然后在1945年的時候發(fā)明了神經(jīng)元模型。那么這個神經(jīng)元的模型真的可以模擬生物的神經(jīng)功能嗎，個人覺得有點(diǎn)奇妙，不過動物植物本來都是很奇妙的存在。所謂的全連接層，就是說某層的一個節(jié)點(diǎn)，和他上一層的所有節(jié)點(diǎn)都有連接。就像連接的邊長不同，每條
這里談到了獨(dú)熱編碼one-hot，獨(dú)熱編碼是用來表示標(biāo)簽數(shù)據(jù)的。前面已經(jīng)知道了，標(biāo)簽數(shù)據(jù)很簡單，就是表示0-9范圍內(nèi)的一個數(shù)字。 說實(shí)話獨(dú)熱編碼有什么用處，真的還沒有理解。還有什么歐式空間的概念啊，都很陌生。 看看代碼吧。 ```python #獨(dú)熱編碼示例。 x=[3,4] tf
可視化還是比較重要的，因?yàn)閿?shù)據(jù)能在圖形上看到，會更直觀，更符合人的認(rèn)知思維。 這里先來展示一下loss的可視化。 用matplot將列表值畫出來，調(diào)用非常簡單 plt.plot(loss_list) 橫坐標(biāo)是列表中的索引，縱坐標(biāo)是列表值，也就是loss值。 可以看到，曲線在收斂了
供的值是特征還是目標(biāo)。通俗地說，無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指從不需要人為注釋樣本的分布中抽取信息的大多數(shù)嘗試。該術(shù)語通常與密度估計相關(guān)，學(xué)習(xí)從分布中采樣，學(xué)習(xí)從分布中去噪，需要數(shù)據(jù)分布的流形，或是將數(shù)據(jù)中相關(guān)的樣本聚類。 一個經(jīng)典的無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)是找到數(shù)據(jù)的 “最佳”表示。“最佳
機(jī)器學(xué)習(xí)的主要挑戰(zhàn)是我們的算法必須能夠在先前未觀測的新輸入上表現(xiàn)良好，而不只是在訓(xùn)練集上效果好。在先前未觀測到的輸入上表現(xiàn)良好的能力被稱為泛化(generalization)。通常情況下，當(dāng)我們訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時，我們可以訪問訓(xùn)練集，在訓(xùn)練集上計算一些度量誤差，被稱為訓(xùn)練誤差(training
機(jī)器學(xué)習(xí)的主要挑戰(zhàn)是我們的算法必須能夠在先前未觀測的新輸入上表現(xiàn)良好，而不只是在訓(xùn)練集上效果好。在先前未觀測到的輸入上表現(xiàn)良好的能力被稱為泛化(generalization)。通常情況下，當(dāng)我們訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時，我們可以訪問訓(xùn)練集，在訓(xùn)練集上計算一些度量誤差，被稱為訓(xùn)練誤差(training
些偏導(dǎo)數(shù)等于零，解方程得到b和w的估計值。但是這個方法只適合少數(shù)結(jié)構(gòu)比較簡單的模型（比如線性回歸模型），不能求解深度學(xué)習(xí)這類復(fù)雜模型的參數(shù)。 所以下面介紹的是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法：`梯度下降法`。其中有三個不同的變體：隨機(jī)梯度下降法、全數(shù)據(jù)梯度下降法、和批量隨機(jī)梯度下降法。
科技公司通過基于GAN的深度學(xué)習(xí)開發(fā)了一種名為“自動全身模型生成人工智能”的技術(shù)，他們完全是由人工智能虛擬而成，時尚品牌或廣告代理商因而可以不用支付模特酬勞，也不用負(fù)擔(dān)拍攝相關(guān)的人員、場地、燈光、設(shè)備、甚至是餐飲等成本，這意味著人工智能已經(jīng)完全可以取代人類模特拍攝時尚宣傳廣告了。
還有一個是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)，幾乎是個黑箱模型。現(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
