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正向傳播（Forward Propagation FP）算法指輸入值通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到輸出值的方法。正向傳播算法的計(jì)算圖如下：$sigma$表示sigmoid函數(shù)，也就是激活函數(shù)。包含損失函數(shù)的計(jì)算圖如下：得到$l_2$，通過(guò)$l$計(jì)算損失函數(shù)L，其中$l$表示求解損失函數(shù)的運(yùn)算。
```python #定義sigmoid函數(shù) def sigmoid(input): return 1.0/(1+np.exp(-input)) #通過(guò)隨機(jī)梯度下降法估計(jì)參數(shù) def logit_model(x,y,w,b,lr=0.1): for iter in range(60):
6253.png) 接下來(lái)實(shí)在是看不下去了，還有求偏導(dǎo)數(shù)的主要技巧用到了鏈?zhǔn)椒▌t，還有其他的太難看了。所以這一小部分跳過(guò)。 接下來(lái)的內(nèi)容是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 工程整個(gè)一體化了，讓整個(gè)模型學(xué)習(xí)的過(guò)程變得更高效，能根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)學(xué)到新知識(shí)，做出最實(shí)時(shí)的反饋。 文章目錄 學(xué)習(xí)總結(jié)一、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本概念1.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架的六要素 二、強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)框架三、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦模型 DRN四、DRN 的學(xué)習(xí)過(guò)程4
python版接口自動(dòng)化測(cè)試框架源碼完整版（requests + unittest）：https://www.cnblogs.com/uncleyong/p/10650552.html
我們已經(jīng)看過(guò)常用估計(jì)的定義，并分析了它們的性質(zhì)。但是這些估計(jì)是從哪里來(lái)的呢？并非猜測(cè)某些函數(shù)可能是好的估計(jì)，然后分析其偏差和方差，我們希望有些準(zhǔn)則可以讓我們從不同模型中得到特定函數(shù)作為好的估計(jì)。最常用的準(zhǔn)則是最大似然估計(jì)?？紤]一組含有 m 個(gè)樣本的數(shù)據(jù)集 X = {x(1), .
的已知知識(shí)表示成先驗(yàn)概率分布 (prior probability distribution)，p(θ)（有時(shí)簡(jiǎn)單地稱為 ‘‘先驗(yàn)’’）。一般而言，機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐者會(huì)選擇一個(gè)相當(dāng)寬泛的（即，高熵的）先驗(yàn)分布，反映在觀測(cè)到任何數(shù)據(jù)前參數(shù) θ 的高度不確定性。例如，我們可能會(huì)假設(shè)先驗(yàn) θ 在有限區(qū)間
學(xué)習(xí)步長(zhǎng)$\alpha$是一個(gè)很重要的參數(shù)。 如果太小，算法會(huì)收斂的很慢。 如果太大，容易造成算法不收斂，甚至發(fā)散。 自變量的標(biāo)準(zhǔn)化，和因變量的中心化，是建立深度學(xué)習(xí)模型常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。 他們的好處，是不僅可以讓梯度下降法的數(shù)值表現(xiàn)的更加穩(wěn)定，還有助于我們找到合適的初始值和步長(zhǎng)。
接下來(lái)就是講線性模型了。線性模型相對(duì)比較簡(jiǎn)單，但是他是學(xué)習(xí)比較復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型的一個(gè)基礎(chǔ)，而且線性模型本身也具有廣泛的用途。 這里講了線性模型中的線性回歸模型和logistic模型。線性回歸模型用于處理`回歸問(wèn)題`。logistic模型用于處理`分類問(wèn)題`。 線性回歸模型可以寫作如下的形式：
1)，這2個(gè)點(diǎn)在2條決策邊界線之外。 因此，在此基礎(chǔ)上，隱藏層到輸出層的logistic模型就可以把其分開(kāi)了：從這個(gè)例子可以看到，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以先通過(guò)隱藏層學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不同特征，再根據(jù)隱藏層得到的特征做出更好的預(yù)測(cè)。也就是說(shuō)通過(guò)增加隱藏層，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以找到輸入層和因變量之間更復(fù)雜的關(guān)系；而不通過(guò)隱藏
如果沒(méi)有激活函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)變成什么呢？ 答案是如果沒(méi)有激活函數(shù)，那么無(wú)論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)有多復(fù)雜，它都將退化為一個(gè)線性模型?，F(xiàn)實(shí)的回歸問(wèn)題或者分類問(wèn)題的決策邊界通常都是復(fù)雜且非線性的。這要求模型具有產(chǎn)生復(fù)雜的非線性決策邊界的能力，在這一點(diǎn)上激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中扮演了非常重要的角色
網(wǎng)絡(luò)的目的是建立輸入層與輸出層之間的關(guān)系，進(jìn)而利用建立的關(guān)系得到預(yù)測(cè)值。通過(guò)增加隱藏層，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以找到輸入層與輸出層之間較復(fù)雜的關(guān)系。深度學(xué)習(xí)是擁有多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們通過(guò)正向傳播算法得到預(yù)測(cè)值，并通過(guò)反向傳播算法得到參數(shù)梯度，然后利用梯度下降法更新參數(shù)，使
接下來(lái)是概率論的一些基本的概念。 `隨機(jī)變量`就是一個(gè)取值不確定的變量。 這個(gè)在工作生活中應(yīng)用的實(shí)在是太廣泛了。比如老板問(wèn)你這件事情明天能不能搞完？一般情況下，你的回答可能就是一個(gè)隨機(jī)變量。 隨機(jī)變量可以分為兩種類型：連續(xù)型和離散型。 `隨機(jī)變量的分布`用來(lái)描述隨機(jī)變量出現(xiàn)某種結(jié)果的可能性。可以用一些分布函數(shù)來(lái)表示。
之前學(xué)了一個(gè)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)，學(xué)了一段時(shí)間，后來(lái)就沒(méi)學(xué)了。 確實(shí)是"靡不有初，鮮克有終"，現(xiàn)在不愿意再繼續(xù)之前的學(xué)。我又找了一本書從頭開(kāi)始，這本書的名字是深度學(xué)習(xí)入門與TensorFlow實(shí)踐>。 `數(shù)（scalar）`是一個(gè)數(shù)字。 簡(jiǎn)直是廢話。 不過(guò)這才剛開(kāi)始嘛。 多個(gè)數(shù)字有序
下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)介紹線性回歸模型。 數(shù)據(jù)是在多個(gè)市場(chǎng)的3個(gè)不同渠道的廣告投入以及商品銷量。 這個(gè)模型的意義也就很明白了，那就是找出在這3個(gè)不同渠道廣告投入與最終的商品銷量之間的關(guān)系。 先把數(shù)據(jù)可視化： ```python %config InlineBackend.figure_format='retina'
在實(shí)際中訓(xùn)練誤差常常偏小, 不是模型真實(shí)誤差的好的估計(jì)值。這是因?yàn)槿绻荚囶}目是我們做過(guò)的作業(yè)題，那么我們更容易得高分。所以我們要有一些測(cè)試數(shù)據(jù)是不要參加模型訓(xùn)練的，需要擱置在一旁，直到模型完全建立好，再用來(lái)計(jì)算模型的測(cè)試誤差。模型的預(yù)測(cè)效果較差，經(jīng)常是由于兩類問(wèn)題導(dǎo)致的。那就是
59535760107353372.png) 好了我們上面說(shuō)的是最簡(jiǎn)單的情況，因?yàn)闉榱?span id="uqgyseg" class='cur'>學(xué)習(xí)，是一個(gè)權(quán)重或叫參數(shù)w，一個(gè)自變量x，并且只有一個(gè)觀測(cè)點(diǎn)(x,y)。 在實(shí)際情況中，一般就不僅僅是學(xué)習(xí)的那么簡(jiǎn)單的情況。 數(shù)據(jù)會(huì)包含多個(gè)自變量，多個(gè)權(quán)重，很多個(gè)觀測(cè)點(diǎn)。 用 $L(w)=L(w_1
戶推送與電腦相關(guān)的商品，例如電腦顯示屏，鍵盤和鼠標(biāo)等等。這些推薦的物品完全是淘寶根據(jù)大量的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)到的。比如，在100個(gè)人中，有99個(gè)人在買了電腦之后，還會(huì)去購(gòu)買鼠標(biāo)，鍵盤，無(wú)線網(wǎng)卡等等。也就是說(shuō)，用戶最近是否買了電腦是一個(gè)非常強(qiáng)的信號(hào)，暗示著如果用戶最近買了電腦，那么用戶
為說(shuō)明攝像頭和高拍儀屬于同一屬性設(shè)備即Camera，而不同于傳統(tǒng)的掃描儀；海外工程師需明細(xì)“掃描儀”概念，對(duì)不同類型的“掃描儀”進(jìn)行區(qū)分；推薦配置Camera（攝像頭&高拍儀）在網(wǎng)絡(luò)條件好的情況下可以使用“USB端口重定向”中的“視頻設(shè)備”策略，此時(shí)該設(shè)備可以直接映射至VM中，并
GTX 580 GPU訓(xùn)練，開(kāi)啟了現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)革命。 2014年：NVIDIA推出cuDNN庫(kù)，用于加速深度學(xué)習(xí)操作。 2015年：谷歌推出TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架。 2016年：Meta（Facebook）推出PyTorch深度學(xué)習(xí)框架。 2016年：TVM（Tensor
