第五部分 实战 TensorFlow 手写体数字识别 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 手写体数字 MNIST 数据集介绍 • MNIST Softmax 网络介绍 • 实战 MNIST Softmax 网络 • MNIST CNN 网络介绍 • 实战 MNIST CNN 网络 第五部分 目录 手写体数字 MNIST 数据集介绍 MNIST 数据集介绍 MNIST 是一套手写体数字的图像数据集，包含 60,000 个训练样例和 10,000 个测试样例， 由纽约大学的 Yann LeCun 等人维护。 获取 MNIST 数据集 MNIST 手写体数字介绍 MNIST 图像数据集使用形如［28，28］的二阶数组来表示每个手写体数字，数组中 的每个元素对应一个像素点，即每张图像大小固定为 28x28 像素。 MNIST 手写体数字介绍 MNIST 黑色（前景），使用取值为［0，255］的uint8数据类型表示图像。为了加速训练，我 们需要做数据规范化，将灰度值缩放为［0，1］的float32数据类型。 255 0 MNIST 手写体数字介绍 下载和读取 MNIST 数据集 一个曾广泛使用（如 chapter-2/basic-model.ipynb），如今被废弃的（deprecated）方法： 下载和读取 MNIST 数据集

2.3 线性模型实战 2.4 线性回归 2.5 参考文献 第 3 章 分类问题 3.1 手写数字图片数据集 3.2 模型构建 3.3 误差计算 3.4 真的解决了吗 3.5 非线性模型 3.6 表达能力 3.7 优化方法 3.8 手写数字图片识别体验 3.9 小结 3.10 参考文献 第 4 章 PyTorch 基础 4.1 数据类型 向传播算法等算法模型。1986 年，David Rumelhart 和 Geoffrey Hinton 等人将 BP 算法应用 在多层感知机上；1989 年 Yann LeCun 等人将 BP 算法应用在手写数字图片识别上，取得 了巨大成功，这套系统成功商用在邮政编码识别、银行支票识别等系统上；1997 年，现在 应用最为广泛的循环神经网络变种之一 LSTM 被 Jürgen Schmidhuber 提出；同年双向循环 图 1.8 浅层神经网络发展时间线 1.2.2 深度学习 2006 年，Geoffrey Hinton 等人发现通过逐层预训练的方式可以较好地训练多层神经网 络，并在 MNIST 手写数字图片数据集上取得了优于 SVM 的错误率，开启了第三次人工智 能的复兴。在论文中，Geoffrey Hinton 首次提出了 Deep Learning 的概念，这也是(深层)神 经网络被叫作深度学习的由来。2011

随机变量及其概率分布 03 多维随机变量及其分布 05 数理统计的基本概念 04 随机变量的数字特征 3 1.随机事件和概率 01 随机事件和概率 02 随机变量及其概率分布 03 多维随机变量及其分布 05 数理统计的基本概念 04 随机变量的数字特征 4 1.事件的关系与运算 (1) 子事件：? ⊂ ?，若?发生，则?发生。 (2) 相等事件： 随机事件和概率 14 2.随机变量及其概率分布 01 随机事件和概率 02 随机变量及其概率分布 03 多维随机变量及其分布 05 数理统计的基本概念 04 随机变量的数字特征 15 1.随机变量及概率分布 取值带有随机性的变量，严格地说是定义在样本空间上，取值于实数的函数称为随机 变量，概率分布通常指分布函数或分布律 2.分布函数的概念与性质 定义： ?( 随机变量及其概率分布 21 3.多维随机变量及其分布 01 随机事件和概率 02 随机变量及其概率分布 03 多维随机变量及其分布 05 数理统计的基本概念 04 随机变量的数字特征 22 1.二维随机变量及其联合分布 由两个随机变量构成的随机向量(?, ?)， 联合分布为?(?, ?) = ?(? ≤ ?, ? ≤ ?) 2.二维离散型随机变量的分布 (1) 联合概率分布律

小图片分类：具有实时数据增强的卷积神经网络 (CNN) 快速开始 11 • IMDB 电影评论情感分类：基于词序列的 LSTM • Reuters 新闻主题分类：多层感知器 (MLP) • MNIST 手写数字分类：MLP 和 CNN • 基于 LSTM 的字符级文本生成 … 等等。 3.1.5.1 基于多层感知器 (MLP) 的 softmax 多分类： import keras from keras padding='same')(x) # 返回 x + y z = keras.layers.add([x, y]) 3.2.7.3 共享视觉模型 该模型在两个输入上重复使用同一个图像处理模块，以判断两个 MNIST 数字是否为相同的数字。 from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Input, Dense, Flatten from keras.models import x = MaxPooling2D((2, 2))(x) out = Flatten()(x) vision_model = Model(digit_input, out) # 然后，定义区分数字的模型 digit_a = Input(shape=(27, 27, 1)) digit_b = Input(shape=(27, 27, 1)) # 视觉模型将被共享，包括权重和其他所有 out_a

运行时环境。要退出环境，请运行conda deactivate。 Discussions10 10 https://discuss.d2l.ai/t/2083 目录 11 12 目录 符号 本书中使用的符号概述如下。 数字 • x：标量 • x：向量 • X：矩阵 • X：张量 • I：单位矩阵 • xi, [x]i：向量x第i个元素 • xij, [X]ij：矩阵X第i行第j列的元素 集合论 • X: 射到对应的已知字符之上。这种“哪一个”的问题叫做分类（classification）问题。分类问题希望模型能够预 测样本属于哪个类别（category，正式称为类（class））。例如，手写数字可能有10类，标签被设置为数字0～ 9。最简单的分类问题是只有两类，这被称之为二项分类（binomial classification）。例如，数据集可能由动 物图像组成，标签可能是{�, �}两类。回归是训练 分类例子中，分类器可能会输出图像 12 https://en.wikipedia.org/wiki/Netflix_Prize 1.3. 各种机器学习问题 23 是猫的概率为0.9。0.9这个数字表达什么意思呢？可以这样理解：分类器90%确定图像描绘的是一只猫。预测 类别的概率的大小传达了一种模型的不确定性，本书后面章节将讨论其他运用不确定性概念的算法。 当有两个以上的类别时，我们把这个问题称为多项分类（multiclass

方案设计篇：如何设计可落地的AI解决方案 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 行业背景：AI新零售是什么? • 用户需求：线下门店业绩如何提升？ • 长期⽬目标：货架数字化与业务智能化 • 短期目标：自动化陈列审核和促销管理 • 方案设计：基于深度学习的检测/分类的AI流水线 • 方案交付：支持在线识别和API调用的 AI SaaS 目录 行业背景：AI新零售是什么 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 新零售是什么 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 新零售知识框架 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 数字经济基础设施 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 AI：贯穿新零售全流程 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 AR/VR：虚实结合的消费体验 ——《C时代 新零售——阿里研究院新零售研究报告》 用好你的广告位：线上设计 用好你的广告位：线下陈列 缺货 凌乱 销量下降 用好你的广告位：线下陈列 有气势！ 整齐！ 销量上涨！ 品牌线下PK 如何脱颖而出？ 品牌商线下渠道销售的普遍需求 长期⽬目标：货架数字化与业务智能化 ��������������������������������������������� ����������������������������������������������

· 线性代数运算 · 傅里叶变换 · 随机数产生 ······ NumPy是什么？ 5 NumPy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处 理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大 型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore， NASA 用其处理一些本来使用 C++，Fortran 或 Matlab 等所做的任务。 a+b array([1, 3, 5, 7]) > np.subtract(a, b) # 减法 > np.multiply(a, b) # 乘法 > np.divide(a, b) # 如果两个数字都为整数，则为整数除法 > np.power(a, b) # 乘方 26 比较运算和布尔运算 使用==，>对两个数组进行比较，会返回一个布尔数组，每 一个元素都是对应元素的比较结果。 > np NumPy提供的标准ufunc函数可以组合出复合的表达式，但是有些情况下， 自己编写的则更为方便。我们可以把自己编写的函数用frompyfunc()转化 成ufunc函数。 > def num_judge(x, a): #对于一个数字如果是3或5的倍数就 if x%3 == 0: 返回0，否则返回a。 r = 0 elif x%5 == 0: r = 0 else: r = a return r

由于计算机无法解答CAPTCHA的问题，所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。 一种常用的CAPTCHA测试是让用户输入一个扭曲变形的图片上所显示的文字或数字，扭 曲变形是为了避免被光学字符识别（OCR, Optical Character Recognition）之类的计算机程 序自动识别出图片上的文数字而失去效果。由于这个测试是由计算机来考人类，而不是 标准图灵测试中那样由人类来考计算机，人们有时称CAPTCHA是一种反向图灵测试。

Word2Vec 训练流程 现在我们需要一种方法将这些分数转化为看起来像概率的东西 ： 使用sigmoid函数把概率转换为0和1。 然后，我们计算输入嵌入与每个上下文嵌入的点积。在每种情况 下，会产生一个数字，该数字表示输入和上下文嵌入的相似性。 24 3.Word2Vec 训练流程 现在我们可以将sigmoid操作的输出视为这些样本的模型输出。 您可以看到taco得分最高aaron，并且在sigmoid操作之前和之后仍