m0_53737524的博客

这个概念在深度学习领域最原初的切入点是所谓的Manifold Hypothesis（流形假设）。流形假设是指“自然的原始数据是低维的流形嵌入于(embedded in)原始数据所在的高维空间”。那么，深度学习的任务就是把高维原始数据（图像，句子）映射到低维流形，使得高维的原始数据被映射到低维流形之后变得可分，而这个映射就叫嵌入（Embedding）。比如Word Embedding，就是把单词组成的句子映射到一个表征向量。但后来不知咋回事，开始把低维流形的表征向量叫做Embedding，其实是一种误用。

我们构想有一个神经网络，输入为两个input，中间有一个hidden layer，这个hiddenlayer当中有三个神经元，最后有一个output。 图例如下： tensorflow中有很多求变量的梯度操作,即变量变化对函数值的影响.该操作要根据变量变化前后的值来计算,如果变量的地址变化,则会增加实现难度.tensorflow通过定义Variable对象来简化梯度的计算. with tf.GradientTape() as tape: # with结构记录梯度信息

一、Jupyter介绍 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。优点：好用，很好用。 二、基本使用 1.修改默认目录 (1)查找jupyter配置文件路径(2)找到配置文件，更改默认目录 jupyter notebook --generate-config (2)找到配置文件，更改默认目录 ## The directory.