大模型
使用深度神经网络集合预测点的分布1.摘要深度神经网络是一个在处理黑盒优化问题时的很好的预测器。然而量化神经网络的不确定性的问题仍然具有挑战且有待解决。贝叶斯神经网络是目前最先进的估计预测不确定性的方法，然而这些方法都需要对训练过程进行重大修改，与标准（非贝叶斯）神经网络相比计算昂贵。我们提出了一种贝叶斯神经网络的替代方案，它易于实现，易于并行，并产生高质量的预测不确定性估计。
1.3.1谈谈人工智能这里我不用什么什么某某大佬的精辟定义，就托大下自己，讲下我对人工智能的看法记得小的时候看过一部电影，名字叫《机器人管家》，至今还给我留下了深刻影响，所以一听到人工智能，就想到了机器人所以我觉得人工智能就是把机器变得聪明，变得像人一样，能处理人会处理的事情，或者用机器拥有的，而人没有的条件，依靠人赋予它的智慧，做到超越人的事可以就拿大家都知道的下围棋这件事，机器依靠人赋予它的模
实现该方法基于scikit-learn下的两个接口AffinityPropagationDBSCAN实现见这里
import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import datasets#减少不必要的输出import osos.
1.1.1概念概念：多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。学科定位：人工智能(Artificial Intelligence, AI）的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。定义：探究和开
1.2.1基本概念训练集测试集特征值监督学习非监督学习半监督学习分类回归1.2.2例子1针对例子1，我们可以把100天的数据（包括每
用来对张量进行转置或维度变换
tf.one_hot()函数作用将一个数生成一个向量，向量除了这个数所在位置为1，其他位置为0
tf.constant()用来定义tensor常量直接上代码定义之后自动为tf.Tensor类型shape=( ),表示0维，只是个单一的值；shape=(3,),表示1维向量，有3个值数据类型可以是int32,float32,float64,bool,string...
首先，你有了参数文件（像这样的，如图），没有的话可以参考我的另一篇博客下载然后打开终端，输入ls -a,查看隐藏文件ls -a可以看到有个.keras隐藏文件，进去cd .kerascd .keras里面有个models文件，将.h5文件放到这里面就算导入成功最后只需要用cp或mv命令把文件移过来即可，再去执行以下代码就没问题了model = keras.applicati...
该操作与卷积操作里的padding操作有关，所以很重要，用来对张量的指定维度进行边缘填充import tensorflow as tfimport osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'a=tf.reshape(tf.range(9),[3,3])print(a)# tf.Tensor(# [[0 1 2]# [3 4 5]# [6...
代码会检查有没有数据集在本地，没有数据集的话代码会自动下载，注意科学上网提高下载速度MNIST数据集一个手写数字数据集，共10类from tensorflow import keras(x_train,y_train),(x_test,y_test)=keras.datasets.mnist.load_data()print(x_train.shape,y_train.shape...
用来对张量里的值进行限定import tensorflow as tfimport osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'a=tf.range(10)print(tf.maximum(a,4))# tf.Tensor([4 4 4 4 4 5 6 7 8 9], shape=(10,), dtype=int32)print(tf.mini...
使用L1_norm范数和Eukl_norm范数L1-Norm计算方式Eukl-Norm计算方式import tensorflow as tfimport osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'a=tf.ones([2,2])print(tf.norm(a))#Eukl_normprint(tf.norm(a,ord=1))#L1_nor..
softmax函数表达式作用是将一组数转换成预测的概率，原先数值大的数概率会进一步预测较大，原先数值小的数会概率预测变小，且所有预测的概率之和为1，所以该函数常用于分类问题，对最后输出结果进行处理，得到概率import tensorflow as tfimport osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'a=tf.range(1,5,dtype...
import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import datasetsimport osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'def preprocess(x, y): """ :param x: :param y: :return: """ ...
import numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom matplotlib import pyplot as pltimport tensorflow as tfdef himmelblau(x): # z=(x^2+y-11)^2+(x+y^2-7)^2 return (x[0] **...
脑神经科学Part 1：大脑结构上图展示了人脑脑干上的结构。包括5大功能思维功能（逻辑推理，
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