第四部分 实战 TensorFlow 房价预测 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 房价预测模型介绍 • 使用 TensorFlow 实现房价预测模型 • 使用 TensorBoard 可视化模型数据流图 • 实战 TensorFlow 房价预测 第四部分 目录 房价预测模型介绍 前置知识：监督学习（Supervised Learning）

的反馈传输 2.幂函数的梯度计算复杂 3.收敛速度比较慢 17 3.BP算法 主要步骤 第一步，对样本明确预测输出值与损失函数 第二步，明确参数调整策略 第三步，计算输出层阈值的梯度 第四步，计算隐层到输出层连接权值的梯度 第五步，计算隐层阈值的梯度 第六步，计算输入层到隐层连接权值的梯度 第七步，引出归纳结论 18 3.BP算法 第一步，明确损失函数 对样本 ??, = −ො?? ? 1 − ො?? ? ?? = ??? ??? = ො?? ? 1 − ො?? ? ?? ? − ො?? ? ?? ≔ ?? − ??? 21 3.BP算法 第四步，计算隐层到输出层连接 权值???的梯度 ??? ??ℎ? 利用链式法则，可得 其中， 可得 综上可得 1h v 输入层 输出层 隐层 ,1 kx , k i x , k d

运行结果的第一行对应是声明的张量 x 的维度信息、第二行是 调用 transpose 方法完成通道交换之后 x 输出的维度信息；第 三行是针对 x 调用 argmax 得到最大值对应索引（12 对应索 引值为 3）、第四行是进行维度变换之后针对二维数据（2x4） 的第二个维度调用 argmax 得到的输出，分别是 12 与 8 对应 的索引值 [3,2]。 ● CPU 与 GPU 运算支持 Pytorch parameters(), lr=learning_rate) 其中 MSELoss 跟公式 1-2 表述一致、优化器 optimizer 完成 自动梯度求解并根据公式 1-3 的方式来更新每个参数。 第四步：开始迭代训练过程 for epoch in range(100): epoch += 1 # Convert numpy array to torch Variable inputs =

则： , 同理，更多矩阵的积也是有 这个性质。 作为如何证明这些属性的示例，我们将考虑上面给出的第四个属性。 假设 和 （因 此 是方阵）。 观察到 也是一个方阵，因此对它们进行迹的运算是有意义的。 要证明 ，请注意： 这里，第一个和最后两个等式使用迹运算符和矩阵乘法的定义，重点在第四个等式，使用标量乘法的可 交换性来反转每个乘积中的项的顺序，以及标量加法的可交换性和相关性，以便重新排列求和的顺序。

可以存储自定义数据，我们可以继承 Dataset 类，在子类中实现一些固定 功能的函数，这样就相当于封装了自己的数据为 Dataset 类型。为了方便起见，我们先描述如何 使用预加载数据，然后第二章就开始构建神经网络模型。等第四章我们再描述如何自定义数据集。 我们一次写一个完整的程序来把数据可视化一下： from torchvision import datasets from torchvision . transforms 我思考再三，感觉卷积网络不应该作为入 28 4.5. 总结 门来学习的神经网络，因为卷积层包含了一些关于感受野方面的思想。如果给一个网络构建了卷 积层，它也就失去了普适性（尤其是不再适用于我们第四章的人造数据集了）。 书中对一些常见的优化方法（例如指数衰减学习率、L1 和 L2 正则化等）并没有实现，一是 因为借助 pytorch 实现非常简单，二是为了保证网络的简洁性。 我相信这部小书比以往任何您阅读过的

ሾ1]? + ?ሾ1] ， ?ሾ1] = ?ሾ1](?ሾ1])（?可以看做?ሾ0]） 第二层 ?ሾ2] = ?ሾ2]?ሾ1] + ?ሾ2]，?ሾ2] = ?ሾ2](?ሾ2]) 以此类推， 第四层为 ?ሾ4] = ?ሾ4]?ሾ3] + ?ሾ4]，?ሾ4] = ?ሾ4](?ሾ4]) 前向传播可以归纳为多次迭代 ?ሾ?] = ?ሾ?]?ሾ?−1] + ?ሾ?]，?ሾ?] = ?ሾ?](?ሾ

共享卷 积层； • 第三步，调优RPN，用第二步的Faster RCNN model初始化RPN再次进行训练，但固定共享的卷 积层，并且只微调RPN独有的层，现在两个网络共享卷积层了； • 第四步，调优Faster RCNN,由第三步的RPN model初始化Faster RCNN网络，输入数据为第三步生 成的proposals。保持共享的卷积层固定，微调Faster RCNN的FC层。这样，两个网络共享相同的

1 2022年02月 机器学习-第四章 朴素贝叶斯 黄海广 副教授 2 本章目录 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 3 1.贝叶斯方法 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 03 朴素贝叶斯案例 04 朴素贝叶斯代码实现 4 1.贝叶斯方法-背景知识 先验概率： 后验概率：

在图1中，它是实线。 它还找到与第一个轴正交的 第二个轴，它考虑了剩余方差的最大量。在这个 2D示例中，它是虚线。如果它是一个更高维的数 据集，PCA还会找到与前两个轴正交的第三个轴 ，以及第四个，第五个等等 - 与数据集中的维数 一样多的轴。 定义第 ? 轴的单位向量称为第 ? 个主成分 (PC) 。 • 在图1中，第一个 PC为 ?1，第二个 PC 为 ?2 。 • 在图2中，前两个

maps），因为每个通道都向后续层提供一组空间化的学习特征。直观上可以想象在靠近输入的底层，一些通 道专门识别边缘，而一些通道专门识别纹理。 为了支持输入X和隐藏表示H中的多个通道，我们可以在V中添加第四个坐标，即[V]a,b,c,d。综上所述， [H]i,j,d = ∆ � a=−∆ ∆ � b=−∆ � c [V]a,b,c,d[X]i+a,j+b,c, (6.1.7) 其中隐藏 1所示，Inception块由四条并行路径组成。前三条路径使用窗口大小为1 × 1、3 × 3和5 × 5的卷积层， 从不同空间大小中提取信息。中间的两条路径在输入上执行1 × 1卷积，以减少通道数，从而降低模型的复杂 性。第四条路径使用3 × 3最大汇聚层，然后使用1 × 1卷积层来改变通道数。这四条路径都使用合适的填充 来使输入与输出的高和宽一致，最后我们将每条线路的输出在通道维度上连结，并构成Inception块的输出。 Inception(256, 128, (128, 192), (32, 96), 64), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)) 第四模块更加复杂，它串联了5个Inception块，其输出通道数分别是192 + 208 + 48 + 64 = 512、160 + 224 + 64 + 64 = 512、128 + 256 + 64