原创 Tensorflow運行模型——會話
Tensorflow運行模型——會話 這一部分介紹如何使用Tensorflow中的會話(session)來執行定義好的運算。會話擁有並管理Tensorflow程序運行時的所有資源。所有計算完成之後需要關閉會話來幫助系統回收資源
2020-06-16 16:44:15
原创 李弘毅機器學習筆記：第三章—Error的來源
李弘毅機器學習筆記：第三章—Error的來源 從上節課測試集數據來看，Average ErrorAverage\ ErrorAverage Error 隨着模型複雜增加呈指數上升趨勢。更復雜的模型並不能給測試集帶來更好的效果，而
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原创 李弘毅機器學習筆記：第七章—深度學習的發展趨勢
李弘毅機器學習筆記：第七章—深度學習的發展趨勢 回顧一下deep learning的歷史： 1958: Perceptron (linear model) 1969: Perceptron has limitation 1980
2020-06-16 16:44:13
原创 李弘毅機器學習筆記：第十二章—Recipe of Deep Learning
李弘毅機器學習筆記：第十二章—Recipe of Deep Learning神經網絡的表現如何改進神經網絡？新的激活函數梯度消失怎麼樣去解決梯度消失？Adaptive Learning RateEarly StoppingRegu
2020-06-16 16:44:13
原创 李弘毅機器學習筆記：第八章—Backprogation
李弘毅機器學習筆記：第八章—Backprogation背景梯度下降鏈式法則反向傳播取出一個Neuron進行分析Forward PassBackward Passcase 1 : Output layercase 2 : Not O
2020-06-16 16:44:13
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原创 李弘毅機器學習筆記：第一章
李弘毅機器學習筆記：第一章機器學習介紹機器學習相關的技術監督學習半監督學習遷移學習無監督學習監督學習中的結構化學習強化學習小貼士 機器學習介紹 這門課，我們預期可以學到什麼呢？我想多數同學的心理預期就是你可以學到一個很潮的人工智慧
2020-06-16 16:44:13
原创 李弘毅機器學習筆記：第九章—"Hello world" of dee
李弘毅機器學習筆記：第九章—"Hello world" of deekeras 是什麼示例步驟1：定義模型步驟2：模型評估步驟3：最佳模型3.1 Configuration3.2 尋找最優網絡參數mini-batch 的原理詳解使
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原创 李弘毅機器學習筆記：迴歸演示
李弘毅機器學習筆記：迴歸演示 現在假設有10個x_data和y_data，x和y之間的關係是y_data=b+w*x_data。b，w都是參數，是需要學習出來的。現在我們來練習用梯度下降找到b和w。 x_data = [338.,
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原创 矩陣論
線性空間1、線性空間的定義以及性質1.1、集合與映射（預備知識）1.2、線性空間的定義1.3、定理：線性空間有如下性質：1.4、線性相關性1.5 線性空間的維數2、線性空間的基與座標2.1、基的定義2.2、座標的定義3、基變換與座
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原创 強化學習：機器人找金幣MDP仿真環境搭建
強化學習原理入門-Day2：機器人找金幣仿真環境搭建 以機器人找金幣爲例子，構建其MDP框架。 如圖所示，網格世界中一共有8個狀態，狀態6和狀態8是死亡區域，狀態7是金幣區域。機器人的初始位置爲網格世界中的任意一個狀態，機器人從初
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原创 李弘毅機器學習筆記：第十一章—Keras Demo
李弘毅機器學習筆記：第十一章—Keras Demo創建網絡配置選擇最好的方程使用模型 創建網絡 假設我們要做的事情是手寫數字辨識，那我們要建一個Network scratch，input是28∗2828\ast 2828∗28的d
2020-06-16 16:44:10
原创 李弘毅機器學習筆記：第十六章—無監督學習
李弘毅機器學習筆記：第十六章—無監督學習聚類K-means層次聚類Distributed Representation降維降維樣例特徵選擇主成分分析數學推導主成分分析的另一個角度奇異值分解主成分分析和神經網絡缺點應用實例矩陣分解F
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原创 李弘毅機器學習筆記：第十六章—無監督學習
李弘毅機器學習筆記：第十六章—無監督學習1-of-N Encoding詞嵌入基於計數的詞嵌入基於預測的詞嵌入具體步驟共享參數訓練Various Architectures多語言嵌入多域嵌入文檔嵌入語義嵌入Beyond Bag of
2020-06-16 16:44:10
原创 統計學習方法第一章
統計學習方法第一章1.11.2 1.1 統計學習方法三要數：模型，策略，算法。 模型：伯努利模型，即定義在取值爲0與1的隨機變量上的概率分佈。 策略：極大似然估計和貝葉斯估計的策略都是對數損失函數，只不過貝葉斯估計使用的是結構風險
2020-06-16 16:44:10
原创 強化學習——蛇棋遊戲gym環境搭建
強化學習——蛇棋遊戲gym環境搭建 學習強化學習精要核心算法與Tensorflow實現這本書中，關於蛇棋遊戲利用gym搭建。遊戲的規則非常簡單，詳細請參考馮超的書<<強化學習精要核心算法與Tensorflow實現>>。 下面是
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