一 深度学习 DL, Deep Learning 是机器学习 ML, Machine Learning 领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标 人工智能 AI, Artificial Intelligence 。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习 ...
2019-08-22 10:20 3 472 推荐指数：
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 ...
线性回归：w1x1+w2x2+w3x3+......+wnxn+bias(这是一个偏移量)，我们采用的算法是：线性回归，策略是：均方误差，优化是：梯度下降API, 1.转准备好实验的数据：100个数 ...
1.TensorFlow 系统架构： 分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API 层、应用层。其中设备层和网络层、数据操作层、图计算层是 TensorFlow 的核心层。 2.TensorFlow 设计理念： （1）将图的定义和图的运行完全分开。TensorFlow 完全 ...
Google Deep Learning Notes Google 深度学习笔记 由于谷歌机器学习教程更新太慢，所以一边学习Deep Learning教程，经常总结是个好习惯，笔记目录奉上。 Github工程地址：https://github.com/ahangchen ...
目前最主流的深度框架有 TensorFlow、Pytorch 以及 Keras。其中： TensorFlow 是被使用最广泛的一个深度学习框架，已广泛的运用在如，图像识别、图片分类等领域。 PyTorch 是一个开源的 Python ...
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random_normal' AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session' 查了很多，发现 ...
1.对TensorFlow的基本操作 结果截图 2.线性回归操作 结果截图 3.逻辑回归 结果截图： 4.K邻近算法 结果截图： 注：在3和4实验所使用数据集路径是不需要修改 ...
1.什么是深度学习 1.1人工智能、机器学习与深度学习 1.1.1人工智能 人工智能：努力将通常由人类完成的智力任务自动化 符号主义人工智能（1950s~1980s），专家系统（1980s） 1.1.2机器学习 查尔斯 • 巴贝奇发明分析机（1930/40s ...
