参考文献:<Tensorflow:实战Google深度学习框架> [一]深度学习简介 1.1 深度学习定义 Mitchell对机器学习的定义:任务T上,随着经验E的增加,效果P也可以随之增加,那么程序可以在经验中学习. 传统机器学习算法的问题:无法从数据中习得更好的特征表达,从而无法有效的利用越来越多的数据 难点:如何数字化的表达现实世界中的实体:将非结构化的内容结构化:从实体中提取特征. 传统机器学习与深度学习的对比 1.2 深度学习历史 深度学习三阶段: 一.仿生机器学习: 1943年神经…

1 人工智能.机器学习.深度学习的关系 “人工智能” 一词最早是再20世纪50年代提出来的. “ 机器学习 ” 是通过算法,使用大量数据进行训练,训练完成后会产生模型 有监督的学习 supervised learning 无监督的学习 unsupervised learning 增强式学习 reinforcement learning 已经应用领域:推荐引擎.定向广告.需求预测.垃圾邮件过滤.医学诊断.自然语言处理.搜索引擎.证券分析.视觉识别.语音识别.手写识别等 “ 深度学习 ” 是机器学习…

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L…

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识…

# React文档翻译系列(三)JSX简介 先来看一下下面的变量声明: ``` const element = Hello world! ``` 这种有趣的标签语法既不是字符串也不是HTML. 这种形式被称作JSX,他是Javascript的一种扩展语法.我们推荐在React中使用这种形式来描述UI该是什么样子的.JSX可能会让你想起某种模板语言,但是它具有Javascript的全部功能. JSX会生产出React"元素".我们将在[下一部分](https://facebook.git…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 这本书我老老实实从头到尾看了一遍(实际上是看到第9章,刚看完,后面的实在看不下去了,但还是会坚持看的),所有的代码都是手敲了一遍.这本书对于想TensorFlow入门的小伙伴来说,可以看到第8章了解一下循环神经网络的原理,第8章最后的例子举的真的是很烂,用循环神经网络去预测sin函数曲线,我是真的佩服这种例子都能想得出来.循环神经网络,不应该找一个经典的,与时间有关的具有时间累积效应的例子之类的吗,比如说钢材随时间的损坏…

一.深度学习的发展历程 深度学习的起源阶段 深度学习的发展阶段 深度学习的爆发阶段 二.深度学习的应用 自然语言处理 语音识别与合成 图像领域 三．参考文献   一.深度学习的发展历程 作为机器学习最重要的一个分支,深度学习近年来发展迅猛,在国内外都引起了广泛的关注.然而深度学习的火热也不是一时兴起的,而是经历了一段漫长的发展史.接下来我们简单了解一下深度学习的发展历程. 深度学习的起源阶段 1943年,心里学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮兹发表论文<神经活动中内在思想的逻辑演算>[1],提出了M…

一些废话,也可能不是废话.可能对,也可能不对. 机器学习的定义:如果一个程序可以在任务T上,随着经验E的增加,效果P也可以随之增加,则称这个程序可以在经验中学习. “程序”指的是需要用到的机器学习算法,算法的效果除了依赖于训练数据,也依赖于从数据种提取的特征. 也可以说机器学习的是特征和任务之间的关联. 深度学习是机器学习的一个分支,它除了可以学习特征和任务之间的关联之以外,还能自动从简单特征中提取更加复杂的特征. 目前大家所熟知的“深度学习”基本上是深层神经网络的一个代名词. 总的来说,人工智…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 一．反向传播算法简介 二．前馈计算的过程 第一层隐藏层的计算 第二层隐藏层的计算 输出层的计算 三．反向传播的计算 计算偏导数 四．参考文献 一．反向传播算法 反向传播算法[1](Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识,在这一小节里,我们会较为详细的介绍这一重点知识. 我…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 导读 MNIST数据集 数据处理 单层隐藏层神经网络的实现 多层隐藏层神经网络的实现 导读 就像我们在学习一门编程语言时总喜欢把"Hello World!"作为入门的示例代码一样,MNIST手写数字识别问题就像是深度学习的"Hello World!".通过这个例子,我们将了解如何将数据转化为神经网络所需要的数据格式,以及如何使用TensorF…