Building Your First Deep Learning Model: A Step-by-Step Guide
深度学习简介深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身又是人工智能 (AI) 的一个子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能，由多层人工神经元组成。这些模型能够通过称为训练的过程学习数据中的复杂模式，在此过程中，模型会进行迭代调整以最大限度地减少其预测中的错误。在这篇博文中，我们将介绍使用 MNIST 数据集构建一个简单的人工神经网络 (ANN) 来对手写数字进行分类的过程。了解 MNIST 数据集MNIST 数据集（修改后的国家标准与技术研究所数据集）是机器学习和计算机视觉领域最著名的数据集之一。它由 70,000 张从 0 到 9 的手写数字灰度图像组成，每张图像的大小为 28x28
#224 – Travis Oliphant: NumPy, SciPy, Anaconda, Python & Scientific Programming
Travis Oliphant 是一名数据科学家、企业家以及 NumPy、SciPy 和 Anaconda 的创造者。请查看我们的赞助商来支持此播客：- Novo：https://banknovo.com/lex- Allform：https://allform.com/lex 可享受 20% 的折扣- Onnit：https://lexfridman.com/onnit 可享受高达 10% 的折扣- Athletic Greens：https://athleticgreens.com/lex 并使用代码 LEX 可获得 1 个月的鱼油- Blinkist：https://blinkist.c
NumPy-style broadcasting for R TensorFlow users
广播，就像 Python 的科学计算库 NumPy 所做的那样，涉及动态扩展形状，以便可以将不同大小的数组传递给需要一致性的操作 - 例如逐元素添加或乘法。在 NumPy 中，广播的工作方式是精确指定的；同样的规则适用于 TensorFlow 操作。对于偶尔查阅 Python 代码的任何人，这篇文章都力求解释清楚。
