本文为Python之 AI人工智能初学者指南第十四章。
技术准备
创建一个思维
如何阅读本章
性能分析场景
受限玻尔兹曼机
可见和隐藏元件间的连接
能量模型（EBM）
Gibbs随机采样
运行迭代（epoch）和分析结果
情感分析
解析数据集
概念展示学习元模型
图像性能分析
数据扩张的RNN
RNN和LSTM
RNN, LSTM和消失中的梯度
数据扩张预测
第一步 – 提供输入文件
第二步 – 运行 RNN
第三步 – 产生数据扩张
词嵌入
Word2vec模型
主成分分析
直觉解释
数学解释
方差
协方差
特征值和特征向量
创建特征向量
获得数据集
汇总
TensorBoard Projector
使用Jacobian矩阵
总结
