ps =

对于系统1的处理能力允许我们在计划或者推测时猜测潜在的好处或者危险。但是在更高级的系统级别上，可能就需要AlphaGo的蒙特卡罗树搜索的价值函数了。

一旦获得了一种定性的感觉，那么写一些简单的代码来搜索/过滤/排序也是一个好主意，不管你能想到什么(例如标签的类型，注释的大小，注释的数量，等等)，并将它们的分布和沿着任何轴的异常值可视化。异常值几乎总是能揭示数据质量或预处理中的一些bug。

缺点

以下是一些流行的深度学习书籍的列表，这些书籍可以帮助专业人士了解这些书籍，并能很容易地从这些书中获得新的知识：

xmax: [4×1 double]

缺点

%调用rand函数产生一个5行4列的随机矩阵，每列服从不同的均匀分布

缺点

它分散CPU和GPU。

% xzstd=std(xz,0,2) %求标准化后矩阵xz的各列的标准差

优点

最近，深度学习三巨头受ACM通讯杂志之邀，共同针对深度学习的话题进行了一次深度专访，提纲挈领地回顾了深度学习的基本概念、最新的进展，以及未来的挑战。

比如说与人类的学习过程而言，如今的机器学习仍然需要在以下几个方向取得突破：

用于计算机深度学习的人工神经网络在上世纪80年代就已经被提出，但是在当时科研界由于其缺乏理论支撑，且计算力算力有限，导致其一直没有得到相应的重视。

这是一个陡峭的学习曲线。

spss 软件是一个有着强大功能的数据分析软件，其自带的决策树功能足以满足本研究进行数据筛选的需要。spss 系统将自变量根据其对成绩的影响度大小（实际上就是根据熵增益大小进行的排序）实现了从大到小的排列。

新结构并不特别。

2.1 数据归约

学历：空值和未正确填写均置 0，然后 依次中学以下学历——1、中学——2、本 科——3、硕士——4、博士及博士后——5。

出生年月：根据数据集发布时间 – 出生 年份转换为实际学习时年龄，其中，存在 部分出生年月明显虚假（诸如2011—2013 年出生），统一置零；其余部分，以20 为临界点，年龄小于或等于20 置 1，每增加 5 岁 +1，60 岁以上置为 10。

2.2 数据项筛选

假设E(Saim)为目标数据项分为m 类的熵， Si(i={0,1,2,…,k}) 为按其他各分类策略分类 后满足目标分类情况的熵，那么，Gain[i] 即为按数据项Si 对数据进行分类得到的关于 Saim 的信息增益，信息增益Gain 值越大，则说明数据项Si 和数据项Saim 的关联性越大。通俗地说，信息增益Gain 是 Si 的 数据和Saim的数据间联系程度的一种量化， Gain[i] 的值越大，则说明 Si 和 Saim 间的联系越紧密。假设按数据项Si 对数据进行分类能得到 n 个类，关于求 Gain 值的公式为

matlab 是一款强大的数据软件，本研究借助 matlab 的 BP 神经网络工具箱，对数据进行训练。按 matlab 默认比率70%、15%、15% 将 7.4 余万条数据分为（Training）、验证样本（ Validation）、 测试样本数据（Testing）三部分，用以对应相应需求。根据数据筛选得到的结论，将以学习章节数、课程访问天数、课程 交互次数、视频播放次数、课程 id、论坛发 帖数、学历作为输入条件，将是否获得证书作为输出结果，得到如图 4 所示的误差直 图。图中，Targets 表示实际值，Outputs 借 助训练好的神经网络对训练（train)、测试 （test）、验证（validation）数据来进行计算后得出的输出值，通过 Targets-Outputs 来 求误差（Error）的大小以直方图的方式展示， 图中间的竖线代表 0 误差。图 5 为误差范围 分布表，观察图 4 和图 5 可以直观地看出整 个预测的结果误差在0.1 以内的占绝大多数 （将近70%），而其中误差在0.05 以内的 又占据较大的比例。也就是说，通过以上7 条数据对学习者是否能获得证书进行预测，具有极高的可信度。

图 7 为使用遗传算法求缺省数据的部分代码，其作用是求适应度函数，该段代码读入训练好的BP 网络，通过遗传算法求缺省数据。遗传算法每轮在一定的范围内生成mem 个随机数元素组成的基因种群填 充缺省数据，通过将这些伪随机元素代入 evaluate(•) 函数中求得相应的适应度，进一 步选择出适应度优秀的基因，并淘汰低适 应度的基因。在此基础上，通过不断的基 因交叉、变异获得新的种群；通过不断迭 代获得适应度尽可能优秀的基因。这里求 适应度函数公式为1/(s+1)，其理想适应度 值为 1，即当适应度值为 1 时，遗传算法所 得数组 x 中新获得值即为最优解。再通过将 这些所得到的缺省数据返回输出给学习者， 就能为学习者提供较为有针对性的学习指 导推荐。学习者若围绕这些学习推荐来进 行相应学习活动，通常能更高效地完成既 定学习目标。

zscore（X，0）等价于zscore（X）。

它是动态计算图。

适应多个时间尺度

我总是建议先找到最相关的一些论文，先把其中最简单的架构原样照搬过来，以获得良好的性能。比如你做得是图像分类，不要想着当英雄，先把ResNet-50拿过来用。后面可以做一些更自定义设置和改进，并实现比它更好的性能。

https://karpathy.github.io/2019/04/25/recipe/

Nervana Neon framework是最快的系统。

尤其是它创建了一个高容量的短期存储，可以允许神经网络执行真正的递归，，其中相同的神经元可以在递归调用中重复使用，因为它们在更高级别调用中的活动向量可以重建稍后使用快速权重中的信息。