标量(0D 张量) 仅包含一个数字的张量叫作标量(scalar,也叫标量张量.零维张量.0D 张量).在Numpy 中,一个float32 或float64 的数字就是一个标量张量(或标量数组).你可以用ndim 属性 来查看一个Numpy 张量的轴的个数.标量张量有0 个轴(ndim == 0).张量轴的个数也叫作 阶(rank).下面是一个Numpy 标量. >>> import numpy as np >>> x = np.array(12) >>&g…

神经网络剖析   训练神经网络主要围绕以下四个方面: 层,多个层组合成网络(或模型) 输入数据和相应的目标 损失函数,即用于学习的反馈信号 优化器,决定学习过程如何进行   如图 3-1 所示:多个层链接在一起组成了网络,将输入数 据映射为预测值.然后损失函数将这些预测值与目标进行比较,得到损失值,用于衡量网络预 测值与预期结果的匹配程度.优化器使用这个损失值来更新网络的权重.  …

人工智能 什么是人工智能.机器学习与深度学习(见图1-1)?这三者之间有什么关系?…

Keras 重要特性 相同的代码可以在 CPU 或 GPU 上无缝切换运行. 具有用户友好的 API,便于快速开发深度学习模型的原型. 内置支持卷积网络(用于计算机视觉).循环网络(用于序列处理)以及二者的任意组合. 支持任意网络架构:多输入或多输出模型.层共享.模型共享等.这也就是说, Keras能够构建任意深度学习模型,无论是生成式对抗网络还是神经图灵机     Keras 有三个后端实现:  TensorFlow 后端.Theano 后端和微软认知工具包( CNTK, Microsoft…

MNIST 数据集 包含60 000 张训练图像和10 000 张测试图像,由美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,即MNIST 中 的NIST)在20 世纪80 年代收集得到.   类和标签 在机器学习中,分类问题中的某个类别叫作类(class).数据点叫作样本(sample).某 个样本对应的类叫作标签(label).…

电影评论分类:二分类问题   加载 IMDB 数据集 from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)   将整数序列编码为二进制矩阵(One-hot编码) import numpy as np def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000): resul…

深度学习读书笔记之RBM 声明: 1)看到其他博客如@zouxy09都有个声明,老衲也抄袭一下这个东西 2)该博文是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 3)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 4)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢.…

- 通常机器学习,目的是,找到一个函数,针对任何输入:语音,图片,文字,都能够自动输出正确的结果. - 而我们可以弄一个函数集合,这个集合针对同一个猫的图片的输入,可能有多种输出,比如猫,狗,猴子等,而我们通过提供大量的training data给这个函数集合,对集合里的各种函数组合的输出进行比对,最后选出一个能输出最佳结果(结果是猫)的组合,那么因为这个组合已经很能够很准确的识别猫,所以这个组合就能用来检测图片里是否是猫. - 具体来说,下面第一张图,某一个点为一个函数,而整个网络机构为函数集…

深度学习课程笔记(一)CNN 解析篇 相关资料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html 首先提到 Why CNN for Image ? 综合上述三个特点,我们可以看到图像识别有如下的特色: =================================== 分割线 ======================================================= 以上就是整体上来感受下深度神经网络,接下…

深度学习word2vec笔记之算法篇 声明:  本文转自推酷中的一篇博文http://www.tuicool.com/articles/fmuyamf,若有错误望海涵 前言 在看word2vec的资料的时候,经常会被叫去看那几篇论文,而那几篇论文也没有系统地说明word2vec的具体原理和算法,所以老衲就斗胆整理了一个笔记,希望能帮助各位尽快理解word2vec的基本原理,避免浪费时间. 当然如果已经了解了,就随便看看得了. 一． CBOW加层次的网络结构与使用说明 Word2vec总共有两种类…