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**人工智能（Artificial Intelligence，AI）**是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 **机器学习（Machine Learning，ML）**是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 **深度学习（Deep Learning，DL）**是机器学习算法中最热门的一个分
图像分类 目标检测
A矩阵对B矩阵求导，实质是矩阵A中的每个元素对矩阵B中的每个元素进行求导。 广义上，矩阵可以认为是一个单独的标量（矩阵中只有一个元素）、一个向量（m 1矩阵或者1 n矩阵）。那么矩阵对矩阵求导实际上可以分为以下几种： 标量对向量求导 向量对标量求导 向量对向量
标量 Scalar 一个标量就是一个单独的数 向量 Vector 一个向量是一列数 可以把向量看做空间中的点，每个元素是不同坐标轴上的坐标 向量中有几个数，就叫几维向量 如4维向量：[1,2,3,4] 向量加和: A +B = B + A 需要维度相同 [1,2] + [3,4] = [4, 6] 向量内积: A * B = B * A 需要维度相同 [1,
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Auto-encoders是一种人工神经网络，用于学习未标记数据的有效编码。它由两个部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据转换为一种更紧凑的表示形式，而解码器则将该表示形式转换回原始数据。这种方法可以用于降维，去噪，特征提取和生成模型。 自编码器的训练过程
在 TensorFlow 2.0 及之后的版本中，默认采用 Eager Execution 的方式，不再使用 1.0 版本的 Session 创建会话。Eager Execution 使用更自然地方式组织代码，无需构建计算图，可以立即进行数学计算，简化了代码调试的过程。本文主要介绍 TensorFlow 的基本用法，通过构建一个简单损失函数
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