Deep Learning Toolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。 对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-

t6ensorflow机器学习项目实战第五章例1代码 #例1 非线性模拟数据回归 import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.utils import shuffle %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt trainsamples = 200 testsamples = 60

在推荐算法中融入电影的知识图谱，能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。交叉特征矩阵 Cr 交叉单元 第层 el 7交叉压缩单元模型的结构 交叉压缩单元模型的具体处理过程如下 (1)将与进行矩阵相乘得到。 (2)将复制一份,并讲行转置得到。实现特征交叉融合 (3)将经过权重矩阵进行线性变化(与矩阵相乘) (4)将经过权重矩阵进行线性变化。 (5)将(3)与(4)的结果相加,再与偏置参数相加,得到。将用于推荐算法模型的后续计算。 (6)按照第(3)、(4)、(5)步的做法,同理可以得到

系列文章 1. 计算图的创建与启动 2. 变量的定义及其操作 3. Feed与Fetch 4. 线性回归 构建非线性回归模型系列文章知识点示例注意 知识点 np.linsapce(-0.5, 0.5, 200)生成从-0.5到0.5的均匀分布的200个数据点。包含首尾 numpy中花式索引的一个实例——数据升维，即原来是1维的数据列表，经过升维后形成每个数值为1维列表的2为列表。结果类似如下： [1, 2, 3, 4] ==> [[1], [2], [3]] arr = arr[:,