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的梯度消失問題。tanh函數(shù)也有梯度消失問題。ReLU(Rectified Linear Unit）函數(shù)出現(xiàn)和流行的時間都比較晚，但卻是深度學(xué)習(xí)常用的激活函數(shù)。它非常簡單： ReLU(x)=max(x,0) 是一個折線函數(shù)，所有負的輸入值都變換成0，所有非負的輸入值，函數(shù)值都等于
欠擬合、過擬合的總結(jié)如下:接下來是TensorFlow框架部分，之前有個帖子 基于TensorFlow 2建立深度學(xué)習(xí)的模型 - 快速入門 cid:link_0然后會使用它來建立線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型敬請期待
??????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)
線性回歸模型相當于下面的簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它沒有隱藏層、輸出層只有1個節(jié)點，激活函數(shù)是線性函數(shù)。使用 tf.keras.models.Sequential()構(gòu)建模型使用 model.compile() 設(shè)置優(yōu)化方法、損失函數(shù)、評價指標 （損失函數(shù)的值即 訓(xùn)練誤差；評價指標的值即
因變量的常見數(shù)據(jù)類型有三種：定量數(shù)據(jù)、二分類定性數(shù)據(jù)和多分類定性數(shù)據(jù)。輸出層激活函數(shù)的選擇主要取決于因變量的數(shù)據(jù)類型。MNIST數(shù)據(jù)集是機器學(xué)習(xí)文獻中常用的數(shù)據(jù)。因變量（0~9）用獨熱碼表示，比如數(shù)字8的獨熱碼為（0 0 0 0 0 0 0 0 1 0）數(shù)字2的讀熱碼為（0 0 1
下面用之前的廣告數(shù)據(jù)，來建立線性回歸模型，看看tensorflow2的一般建模過程。import numpy as np #1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：裝載廣告數(shù)據(jù) def loadDataSet(): x=[];y=[] f=open('./Ad.csv')
正向傳播（Forward Propagation FP）算法指輸入值通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到輸出值的方法。正向傳播算法的計算圖如下：$sigma$表示sigmoid函數(shù)，也就是激活函數(shù)。包含損失函數(shù)的計算圖如下：得到$l_2$，通過$l$計算損失函數(shù)L，其中$l$表示求解損失函數(shù)的運算。
Code輕量和簡潔。VS Code不僅支持Jupyter筆記本的基本操作，還可以將筆記本導(dǎo)出為Python文件，并且在編寫Jupyter代碼時和Python一樣，也能用上智能提示（IntelliSense）等功能。安裝配置在VS Code中使用Jupyter筆記本非常方便，只需安裝擴展商店中的官方P
“connection timeout”，它就能報警。 安全入侵檢測 正常登錄日志和暴力破解登錄日志的模式完全不一樣，深度學(xué)習(xí)可以幫我們發(fā)現(xiàn)異常頻率和異常來源。 系統(tǒng)崩潰預(yù)測 通過長期學(xué)習(xí)，模型能捕捉“異常前兆”日志，比如 JVM 的 GC 打印頻率異常、CPU load 的異常波動，提前發(fā)出預(yù)警。
術(shù)語來模擬人類大腦。1956年，F(xiàn)rankRosenblatt發(fā)明了最早的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-權(quán)重加權(quán)感知機Perceptron，它可以通過權(quán)值調(diào)整輸出，模擬人類學(xué)習(xí)過程。1960年，MinskyandPapert的“Perceptrons”認為此類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有許多限制（如無法解決復(fù)雜分類任
在實際中訓(xùn)練誤差常常偏小, 不是模型真實誤差的好的估計值。這是因為如果考試題目是我們做過的作業(yè)題，那么我們更容易得高分。所以我們要有一些測試數(shù)據(jù)是不要參加模型訓(xùn)練的，需要擱置在一旁，直到模型完全建立好，再用來計算模型的測試誤差。模型的預(yù)測效果較差，經(jīng)常是由于兩類問題導(dǎo)致的。那就是
組件學(xué)習(xí)組件學(xué)習(xí)不僅使用一個模型的知識，還使用多個模型的知識。人們相信，通過獨特的信息組合或輸入（包括靜態(tài)和動態(tài)），深度學(xué)習(xí)可以比單一模式更深入地理解和表現(xiàn)。遷移學(xué)習(xí)是組件學(xué)習(xí)的一個非常明顯的例子?；谶@一思想，對類似問題預(yù)先訓(xùn)練的模型權(quán)重可用于對特定問題進行微調(diào)。為了區(qū)分不同類
runtimeONNX Runtime是一種跨平臺深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理機加速器，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
的程序可能無法直接在鯤鵬平臺運行。鯤鵬開發(fā)套件可以幫助開發(fā)者掃描分析源碼/軟件包，識別修改點，協(xié)助開發(fā)者完成軟件遷移。 使用鯤鵬開發(fā)套件，對源代碼/軟件包進行分析掃描，識別修改點，快速將軟件遷移到至鯤鵬平臺鯤鵬代碼遷移工具是一款可以簡化客戶Linux應(yīng)用遷移到基于鯤鵬916/鯤鵬
