从感知器到人工神经网络 在第8章，感知器里，我们介绍了感知器，一种线性模型用来做二元分类。感知器不是一个通用函数近似器；它的决策边界必须是一个超平面。上一章里面介绍的支持向量机，用核函数修正了感知器的不足，将特征向量有效的映射到更高维的空间使得样本成为线性可分的数据集。本章，我们将介绍人工神经网络（artificial neural networks，ANN），一种用于强大的非线性回归和分类模型，用新的策略来克服感知器的缺点。 如果把感知器比喻成一个神经元，那么人工神经网络，即神经网，就是一个大脑。人脑就是
正向传播：在开始的每一层上都有一个参数值w，初始的时候是随机的,前向带入的是每一个样本值。
今天我们一起学习下深度学习中如何避免过拟合，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：
第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了我们的第一个深度神经网络。 但它是一个非常浅的 DNN，只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？ 你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单：
该文介绍了如何使用深度学习实现图像分类。首先介绍了传统神经网络和深度学习的基本概念，然后介绍了如何使用深度学习模型进行图像分类。文章还讨论了训练过程中的超参数设置，包括隐层数量、每层神经元数量以及激活函数选择等，并给出了一个具体的例子，使用MNIST数据集进行训练和测试。
神经网络是从生物领域自然的鬼斧神工中学习智慧的一种应用。人工神经网络(ANN)的发展经历的了几次高潮低谷，如今，随着数据爆发、硬件计算能力暴增、深度学习算法的优化，我们迎来了又一次的ANN雄起时代，以深度学习为首的人工神经网络，又一次走入人们的视野。 感知机模型perception 不再处理离散情况，而是连续的数值，学习时权值在变化，从而记忆存储学到的知识 神经元输入：类似于线性回归z =w1x1+w2x2 +⋯ +wnxn= wT・x(linear threshold unit (LTU)) 神经元输出：
深度学习算法(第29期)----可视化自编码器和无监督预训练 今天我们一起学一下降噪自编码器和稀疏自编码器方面的知识。
训练一个非常大的深度神经网络可能会非常缓慢。 到目前为止，我们已经看到了四种加速训练的方法（并且达到更好的解决方案）：对连接权重应用良好的初始化策略，使用良好的激活函数，使用批量规范化以及重用预训练网络的部分。 另一个巨大的速度提升来自使用比普通渐变下降优化器更快的优化器。 在本节中，我们将介绍最流行的：动量优化，Nesterov 加速梯度，AdaGrad，RMSProp，最后是 Adam 优化。
神经网络由对数据执行操作的层或模块组成。torch.nn命名空间提供了构建神经网络所需的所有模块。PyTorch中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络本身也是一个模块，但它由其他模块（层）组成。这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。
来源：Deephub Imba本文约4300字，建议阅读10分钟本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解。 深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法，是基于使用策略梯度的Actor-Critic，本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解。 DDPG的关键组成部分是 Replay Buffer Actor-Critic neural network Explorati
深度学习算法(第26期)----深度网络中的自编码器 今天我们更进一步一起学一下栈式自编码器。
鸟类启发我们飞翔，牛蒡植物启发了尼龙绳，大自然也激发了许多其他发明。从逻辑上看，大脑是如何构建智能机器的灵感。这是启发人工神经网络（ANN）的关键思想。然而，尽管飞机受到鸟类的启发，但它们不必拍动翅膀。同样的，ANN 逐渐变得与他们的生物表兄弟有很大的不同。一些研究者甚至争辩说，我们应该完全放弃生物类比（例如，通过说“单位”而不是“神经元”），以免我们把我们的创造力限制在生物学的系统上。
第15章 自编码器 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang 校对：@飞龙 自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据（叫做编码）的人工神经网络（即，训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用（参见第 8 章）。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征检测器，它们可以用于无监督的深度神经网络预训练（正如我们在第 11 章中讨论过的）。最后，他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据；这
自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据的有效表示（叫做编码）的人工神经网络（即，训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用（参见第 8 章）。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征检测器，它们可以用于无监督的深度神经网络预训练（正如我们在第 11 章中讨论过的）。最后，他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据；这被称为生成模型。例如，您可以在脸部图片上训练自编码器，然后可以生成新脸部。
在写一些很小的机器学习项目的时候,我们往往希望training, testing和inference能共用一个入口main,但是不同的功能使用不同的input参数.当然如果三个功能对应三个.py脚本问题也不大,但是毕竟觉得不太优雅.这个时候就需要考虑如何让代码更加简单有条理.
1 安装erlang 下载地址：http://www.erlang.org/downloads 博主这里采用的是otp_src_19.1.tar.gz (200MB+)
Softmax回归可以算是多分类问题logistic回归，它和神经网络的最大区别是没有隐含层。理论上只要隐含节点足够多，即时只有一个隐含层的神经网络也可以拟合任意函数，同时隐含层越多，越容易拟合复杂结构。为了拟合复杂函数需要的隐含节点的数目，基本上随着隐含层的数量增多呈指数下降的趋势，也就是说层数越多，神经网络所需要的隐含节点可以越少。层数越深，概念越抽象，需要背诵的知识点就越少。在实际应用中，深层神经网络会遇到许多困难，如过拟合、参数调试、梯度弥散等。
感知机接受多个输入信号，输出一个信号，x1,x2是输入信号，y是输出信号，w1，w2是权重，输出y=x1w1+x2w2,当这个总和超过了某个界限值时，才会输出1。这也被称为“神经元被激活”。这里将这个界限值称为阈值，用θ表示
在我之前为 PyTorch 撰写的文章《Active Learning with PyTorch》中，我介绍了主动学习的构建模块。如果你不熟悉主动学习，你可以从这里开始了解，也可以看看我关于两种主动学习——不确定性抽样和多样性抽样的文章，以及相关的主动学习技术来将知识串联起来：
之前在colab上成功安装好了paddlepaddle，现在记录下手写数字识别，按照百度官网的代码，先记录下来以后再看。
在前面一篇文章《一步步提高手写数字的识别率(1)》中，我们使用Softmax回归实现了一个简单的手写数字识别程序，在MNIST数据集上的准确率大约为92%。这是一个线性模型，其特点是简单易用，但拟合能力不强。而深度神经网络在线性模型的基础上引入隐藏层，并增加非线性激活函数，使得拟合复杂函数的能力大大增强。
深度学习算法(第27期)----栈式自编码器 今天我们一起学一下如何高效的训练自编码器。
机智的机器在学习，就像机智的你现在在学习一样，当你在看这篇文章的时候，你就是在学习，学习的材料（数据）就是这篇文章。学习的结果就是你了解了卷积神经网络是个什么鬼。同理可得，机器在学习（也可以叫训练机器，想想运动员怎么训练）的时候，它的眼里看着的就是数据（数字，图像，文本，音频，视频。。。），学习的结果就是数据中有哪些内容，它的各种结构，特征是什么样子的。 说句题外话，我开通这个公众号，其实不求粉丝有多少，阅读量有多少，讲道理，这几天我感觉把自己写的东西，发到群里，朋友圈确实需要勇气，如果打扰到谁了，这里说声
深度学习算法(第30期)----降噪自编码器和稀疏自编码器及其实现 今天我们一起学一下变分自编码器及其实现方面的知识。
上一章我们通过学习线性回归例子入门了深度学习，同时也熟悉了PaddlePaddle的使用方式，那么我们在本章学习更有趣的知识点卷积神经网络。深度学习之所以那么流行，很大程度上是得益于它在计算机视觉上得到非常好的效果，而在深度学习上几乎是使用卷积神经网络来提取图像的特征的。在PaddlePaddle上如何定义一个卷积神经网络，并使用它来完成一个图像识别的任务呢。在本章我们通过学习MNIST图像数据集的分类例子，来掌握卷积神经网络的使用。
> 正文共6912个字，4张图，预计阅读时间18分钟。 Wide & Deep 模型是谷歌在 2016 年发表的论文中所提到的模型。在论文中，谷歌将 LR 模型与 深度神经网络 结合在一起作为 Google Play 的推荐获得了一定的效果。在这篇论文后，Youtube，美团等公司也进行了相应的尝试并公开了他们的工作（相关链接请看本文底部） 官方提供的 Wide & Deep 模型的（简称，WD 模型）教程 都是使用 TensorFlow （简称，TF ）自带的函数来做的特征工程，并且模型也进行了封装，
今天继续看 TensorFlow Mechanics 101： https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/mechanics 完整版教程可以看中文版tutorial： http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_tf.html 这一节讲了使用 MNIST 数据集训练并评估一个简易前馈神经网络（feed-forward neural network） input，outp
TensorBoard是tensorFlow中的可视化界面，可以清楚的看到数据的流向以及各种参数的变化，本文基于一个案例讲解TensorBoard的用法。
原文 | https://blog.csdn.net/youmumzcs/article/details/79684634
首先，我们要在电脑里装一个tf2.0的虚拟环境（我的电脑是mac，windows和linux类似）。这里使用anaconda的命令：
[1]Tensorflow实战Google深度学习框架: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0
本文介绍了如何使用 TensorFlow-3.0 和 Keras 在 Python 中构建一个简单的全连接神经网络，用于 MNIST 手写数字识别任务。首先，作者介绍了如何下载和安装 TensorFlow-3.0 和 Keras，然后描述了如何使用两个隐藏层实现一个具有 128 个神经元和 10 个输出节点的全连接神经网络。接下来，作者演示了如何将训练数据集划分为训练、验证和测试数据集，并使用交叉熵损失函数和梯度下降优化器进行训练。最后，作者使用测试数据集评估了模型的准确率。整个代码的 GitHub 地址为 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist。
embedding大家都不陌生，在我们的模型中，只要存在离散变量，那么一般都会用到embedding操作。今天这篇，我们将按以下的章节来介绍TF中的embedding操作。
欢迎来到AI for Social Good系列，将重点关注人工智能（AI）与流行的开源工具，技术和框架如何用于发展和改善社会的不同方面。“健康就是财富”也许是一个陈词滥调，但却非常真实！在这篇特别的文章中，将研究如何利用AI来检测疟疾，这是一种致命的疾病，并且有望建立一个低成本，有效和准确的开源解决方案。本文的目的是双重的 - 了解致命疾病疟疾的动机和重要性以及深度学习在检测疟疾方面的有效性。将在本文中介绍以下主要主题：
我们在前面的数据科学学习手札34中也介绍过，作为最典型的神经网络，多层感知机（MLP）结构简单且规则，并且在隐层设计的足够完善时，可以拟合任意连续函数，而除了利用前面介绍的sklearn.neural_network中的MLP来实现多层感知机之外，利用tensorflow来实现MLP更加形象，使得使用者对要搭建的神经网络的结构有一个更加清醒的认识，本文就将对tensorflow搭建MLP模型的方法进行一个简单的介绍，并实现MNIST数据集的分类任务；
tf.test.is_gpu_available() # 判断gpu可用与否 ``` 2. 从镜像配置 ```shell # 云端的系统镜像直接有开发环境 # 升级tensorflow 版本 pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 ```
下载本书代码和电子书：https://www.jianshu.com/p/4a94798f7dcc
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 我们会再接再厉 成为全网优质的技术类公众号 在学习深度网络框架的过程中，我们发现一个问题，就是如何输出各层网络参数，用于更好地理解，调试和优化网络？针对这个问题，TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包：TensorBoard，既可以显示网络结构，又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况。 TensorBoard的输入是tensorflow保存summary data的
【导读】文本基于深度学习和迁移学习方法，对疟疾等传染病检测问题进行了研究。作者对疟疾的检测原理以及迁移学习理论进行了介绍，并使用VGG-19预训练模型，进行了基于特征提取和基于参数微调的迁移学习实践。
- 概述 - jQuery是一个优秀的javascript框架(js类库)，兼容css3和各大浏览器，提供dom，events，animate，ajax等简易的操作。并且jQuery有非常丰富的插件，大多数功能都有相应的插件解决方案。jQuery的宗旨是write less, do more. (写的更少,做的更多) - jQuery入门 - jQuery和html整合 - 下载 - 下载地址:www.jquery.com - 使用script的src属性即可
demo1中demo.js中的data放的是初始化数据
词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。
深度学习（Deep Learning）是近年来计算机业发展十分最为迅速的研究领域之一，并且在人工智能的很多子领域都取得了突破性的进展。特别是在2016年年初，由Deep Mind公司研发的AlphaGo以4:1的成绩击败了曾荣获18次世界冠军的围棋选手李世石(Lee Sedol)，AlphaGo声名鹊起，一时间“深度学习”的报道在媒体铺天盖地般的宣传下席卷了全球。
虽然，自 TensorFlow 2.0 发布以来，我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好，但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑，TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架（感兴趣的读者可查看机器之心文章：2019 年，TensorFlow 被拉下马了吗？）。
整体而言，为了吸引用户，TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面，TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
小程序弹出actionsheet选择面板的方法有点怪异，是控制一个预定义好的actionsheet的hidden属性实现的。并且它的change事件，只是在单击背景或cancel中触发，并不包括选择项。
【编者按】GPU因其浮点计算和矩阵运算能力有助于加速深度学习是业界的共识，Theano是主流的深度学习Python库之一，亦支持GPU，然而Theano入门较难，Domino的这篇博文介绍了如何使用GPU和Theano加速深度学习，使用更简单的基于Theano的 Nolearn库。教程由多层感知器及卷积神经网络，由浅入深，是不错的入门资料。 基于Python的深度学习 实现神经网络算法的Python库中，最受欢迎的当属Theano。然而，Theano并不是严格意义上的神经网络库，而是一个Python库，它可
day01: jQuery基础 --> 选择器、属性和CSS、文档处理 day02: jQuery高级 --> 筛选、事件、效果(动画)、ajax
摘要总结：本文主要介绍如何使用JavaScript在网页中实现动态提示框效果。通过使用JavaScript中的正则表达式、DOM操作、事件处理等技术，实现根据输入框中的值对下拉提示框的内容进行动态修改，最终展示出精美的提示框效果。
其实Attribute和Property这两个单词，翻译出来都是“属性”，《js高级程序设计》书中翻译为“特性”和“属性”，以示区别。从而我们也可以顾名思义
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