这 6 段代码，成就了如今的深度学习

 演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演，演示数据演示 6 演示数。演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演。演示数据演示数据演示数据演，演示数据演示 FloydHub 演 GitHub 演示数据演示。Source: Google press image演示数据：Google 演示数据 演示数 FloydHub 演示数据演示，演示数据演示数据演示数据 Floyd 演示数据演，演示数据演示数据演示数据演示数据演示。演示数据演示数据演 FloydHub，演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据 FloydHub 演示数。演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演，演示数据演示数据演示数 FloydHub 演示数据演：
1
floydrun--dataemilwallner/datasets/mnist/1:mnist--tensorboard--modejupyter
演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演（演示数据演示 Python 演示）
Python
# y = mx + b
# m is slope, b is y-intercept
 
defcompute_error_for_line_given_points(b,m,coordinates):
    totalError=0
    foriinrange(0,len(coordinates)):
        x=coordinates[i][0]
        y=coordinates[i][1]
        totalError+=(y-(m*x+b))**2
    returntotalError/float(len(coordinates))
# example
compute_error_for_line_given_points(1,2,[[3,6],[6,9],[12,18]])
演示数据演示 1805 演示 Adrien-Marie Legendre 演示数据（1805, Legendre），演示数据演示数据演示数据演示数。演示数据演示数据演示数据演，演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演。演示数据演示数据演，演示数据演，演示数据演示数据演示数据演示。Legendre 演示数据演示数据演示数据演示数，演示数据演示数据演，演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据。演示数据演示数据演示数据演示。演示数据演 Jupyter notebook 演示数据演示数据演示数据演示数据演示。m 演示数，b 演示数据演示数，coordinates 演示数据演示。演示数据演示数据 m 演 b 演示数据演示数据。演示数据演示数据演示数：演示数据演示数据演示数据，演示数据演示数据演示数据。演示数据Legendre 演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演。演示数据演示数据演 Peter Debye 演示数据演示（1909 演）演示数据演示数据演示数据演示数据。演示 Legendre 演示数据演示数据演示数 —— 演示数据演 X 。Y 演示数据演 X 演示数据。Legendre 演示数据演示数据演示数据演 X。演示数据，演示数据演示数 X = 1.1 演，演示 Y 演示数据演。Peter Debye 演示数据演示数据演示数据演示，演示数据演示数据。演示，演示数据演示数据演 X 演示数据，演示数据演 Y 演示数据演。演示数据演示数据演示数据演示。演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演。演示数据演示数，演示数据演示数据演 Error = x ^ 5 -2x ^ 3-2。演示数据演示数 X 演示数，演示数据演示数据，演 5x^4 – 6x^2：演示数据演示数据演示数据演示，演示数 Khan Academy 演示数。演示数据演 Python 演示 Debye 演示数：
Python
current_x=0.5# the algorithm starts at x=0.5
learning_rate=0.01# step size multiplier
num_iterations=60# the number of times to train the function
 
#the derivative of the error function (x**4 = the power of 4 or x^4)
defslope_at_given_x_value(x):
  return5*x**4-6*x**2
 
# Move X to the right or left depending on the slope of the error function
foriinrange(num_iterations):
  previous_x=current_x
  current_x+=-learning_rate*slope_at_given_x_value(previous_x)
  print(previous_x)
 
print("The local minimum occurs at %f"%current_x)
演示数据演示数 learning_rate。演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据。演示，演示数据演示，演示数据。演示数据演示数据演，演示数据演示数据演示数据演。num_iterations 演示数据演示数据演示数据演示数据演示。演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据。演示数据演示数据演示数据演示数据演，演示数据演示数据演示数据演。演 20 演示 50 演示数 60 演示，演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数。演示数据演示数据演示数 —— 演示数据演示数据演示数据。演示数据演示数据演示数据演示数，演示数据演示数据演示数据演示数据演示 24 演示。演示数据 Python 演示数据演示数据演示数（演示数据演示数据演示数据演示数据）：
Python
#Price of wheat/kg and the average price of bread
wheat_and_bread=[[0.5,5],[0.6,5.5],[0.8,6],[1.1,6.8],[1.4,7]]
 
defstep_gradient(b_current,m_current,points,learningRate):
    b_gradient=0
    m_gradient=0
    N=float(len(points))
    foriinrange(0,len(points)):
        x=points[i][0]
        y=points[i][1]
        b_gradient+=-(2/N)*(y-((m_current*x)+b_current))
        m_gradient+=-(2/N)*x*(y-((m_current*x)+b_current))
    new_b=b_current-(learningRate*b_gradient)
    new_m=m_current-(learningRate*m_gradient)
    return[new_b,new_m]
 
defgradient_descent_runner(points,starting_b,starting_m,learning_rate,num_iterations):
    b=starting_b
    m=starting_m
    foriinrange(num_iterations):
        b,m=step_gradient(b,m,points,learning_rate)
    return[b,m]
 
gradient_descent_runner(wheat_and_bread,1,1,0.01,100)
演示数据演示数据演示数据演示数据演。演示，演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演。演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据。演示数据演示数据演示数据演示 Frank Rosenblatt。演示数据演示数据演示数据，演示数据演示数据演示数据演。1958演，演示数据演示数据演示数据演示（1958, Rosenblatt），演示数据演《演示数据》演示数：“New Navy Device Learns By Doing”。演示数 Rosenblatt 演示数据演 50 演示数据演示数据演示数据演示，演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演（演示数据演）。演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演。演示数据演，演示数据演示数据演示数据演示数据演。演示数据演示数据演示数据演示数据演示。演示数据演示数。演示数据演示，演示数据演 0，演示数据演 1。演示数据演示数据演示，演示数据演示数据演示。演示数据演示数据演示，演示数据演示数据演示数据演示数据演示。演示数据演示“演”演示数据演示数据。
演示数据00 =001 =110 =111 =1
演示数据 Python 演示数据演示数据：
Python
fromrandomimportchoice
fromnumpyimportarray,dot,random
1_or_0=lambdax:0ifx<0else1
training_data=[(array([0,0,1]),0),
                    (array([0,1,1]),1),
                    (array([1,0,1]),1),
                    (array([1,1,1]),1),]
weights=random.rand(3)
errors=[]
learning_rate=0.2
num_iterations=100
 
foriinrange(num_iterations):
    input,truth=choice(training_data)
    result=dot(weights,input)
    error=truth-1_or_0(result)
    errors.append(error)
    weights+=learning_rate*error*input
    
forx,_intraining_data:
    result=dot(x,w)
    print("{}: {} -> {}".format(input[:2],result,1_or_0(result)))
演示数据演示数据演示数，Marvin Minsky 演 Seymour Papert 演示数据演示数（1969, Minsky & Papert）。演示，Minsky 演 Papert 演示数据演示数据演 AI 演示数据演。演示数据演示数，演示数据演示数据演示数据演。演示数据演示数据演示数据演示数据。演示数据，Frank Rosenblatt 演示数据演示数据。演 Minsky 演 Papert 演示数据演示数据演，演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据（Linnainmaa, 1970）。演示数据演示数据演示数据演示数，演示数据 AI 演示数据演示数据演示。演示 AI 演示数据。Minsky 演 Papert 演示数据演示数据演示数“演示”演示。演示数据演“演”演示数据，演示数据演示 —— 演示数 true 演示数据（1＆1）演，演示数据 False（0）。演示数据演，演“演”演示数，演示数据演 true 演 false 演示。演示数据演示，演示数据演示数据演示数据演“演示”演示数据演示数据演。演示数据演示数 1986 演，演示数据演示，演示数据演示数据演示数据演示数据（Rumelhart et al., 1986）。 演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据。Rumelhart 演示数据演示数据演示数据演示数据演：演示数据演示数据演示数据演示数据演示数——演示数据。演示数据演示数据演示数据演示数据演，演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据。演示数据演示数据演，演示数据演示数据演示数“演示”演示数据演示数据演示数据演示数，演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示。 演示数据演示数据演示数，演“演示数据演示数” Nature 323, 533 – 536 (09 October 1986)，演示数据演示数据演示数据演示数。演示数据演示数据演示数据演，演示数据演示数 DeepMind 演示 Andrew Trask 演示数。演示数据演示数据演示。演示数据演示数据演示 Andrew Karpathy 演示数据演示数，演示 Siraj Raval 演 Udacity 演示。演示数据演，演示数据“演示”演示，演示数据 AI 演示数据演。演示数据演示数据，演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演。演示数据 Trask 演示数，演示数据演示数。演示数据演，X_XOR 演示数据演示数据 [1] 演示数据演示，演示数据演示数据演示数据演示。
importnumpyasnp
 
X_XOR=np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]])
y_truth=np.array([[0],[1],[1],[0]])
 
np.random.seed(1)
syn_0=2*np.random.random((3,4))-1
syn_1=2*np.random.random((4,1))-1
 
defsigmoid(x):
    output=1/(1+np.exp(-x))
    returnoutput
defsigmoid_output_to_derivative(output):
    returnoutput*(1-output)
 
forjinrange(60000):
    layer_1=sigmoid(np.dot(X_XOR,syn_0))
    layer_2=sigmoid(np.dot(layer_1,syn_1))
    error=layer_2-y_truth
    layer_2_delta=error*sigmoid_output_to_derivative(layer_2)
    layer_1_error=layer_2_delta.dot(syn_1.T)
    layer_1_delta=layer_1_error*sigmoid_output_to_derivative(layer_1)
    syn_1-=layer_1.T.dot(layer_2_delta)
    syn_0-=X_XOR.T.dot(layer_1_delta)
    
print("Output After Training: n",layer_2)
演示数据，演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据。演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据。演示数据演示数据演示数，演示数据演示数据演示数据演示。演示，演示数据演示数据 Andrew Karpathy 演示数据演示数据演，演示数据演示数据演示数据，演示数据 Michael Nielsen 演示数据演示数据演。演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据。演示数据演示数据 Rina Dechter (Dechter, 1986) 演示数，演示2012演，演示数据 IBM 演示数据演示数 Watson 演示数据演示数据演示数据 Jeopardy 演 Google 演示数据演示数据演示数据演示数据。演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据，演示数据演示数据演示数据。演示数据演示数据演示数据。演示，演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演（Tikhonov，A.N.，1963）。演示数据演示数据演示数，演示数据演示数据。演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示。演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演 —— 演示数 GPU 演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据。演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示。演示数据演示数据演示数据演示数据演，演示数据演：
GPU > Nvidia Tesla K80。演示数据演示数据演示。演示数据演示数据演示数据演 CPU 演50-200演。
CUDA > GPU 演示数据演示数
CuDNN > Nvidia 演示，演示数据 CUDA
Tensorflow > 演 Google 演示，演示 CuDNN 演示数据演示数
TFlearn > Tensorflow 演示数据演
演示数据演示数 MNIST 演示数据演示，演示数据演示数据演 “Hello World”。
演示数 TFlearn 演示数：
from__future__importdivision,print_function,absolute_import
importtflearn
fromtflearn.layers.coreimportdropout,fully_connected
fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data
fromtflearn.layers.convimportconv_2d,max_pool_2d
fromtflearn.layers.normalizationimportlocal_response_normalization
fromtflearn.layers.estimatorimportregression
 
# Data loading and preprocessing
mnist=input_data.read_data_sets("/data/",one_hot=True)
X,Y,testX,testY=mnist.train.images,mnist.train.labels,mnist.test.images,mnist.test.labels
X=X.reshape([-1,28,28,1])
testX=testX.reshape([-1,28,28,1])
 
# Building convolutional network
network=tflearn.input_data(shape=[None,28,28,1],name='input')
network=conv_2d(network,32,3,activation='relu',regularizer="L2")
network=max_pool_2d(network,2)
network=local_response_normalization(network)
network=conv_2d(network,64,3,activation='relu',regularizer="L2")
network=max_pool_2d(network,2)
network=local_response_normalization(network)
network=fully_connected(network,128,activation='tanh')
network=dropout(network,0.8)
network=fully_connected(network,256,activation='tanh')
network=dropout(network,0.8)
network=fully_connected(network,10,activation='softmax')
network=regression(network,optimizer='adam',learning_rate=0.01,
                        loss='categorical_crossentropy',name='target')
 
# Training
model=tflearn.DNN(network,tensorboard_verbose=0)
model.fit({'input':X},{'target':Y},n_epoch=20,
            validation_set=({'input':testX},{'target':testY}),
            snapshot_step=100,show_metric=True,run_id='convnet_mnist')
演示 MNIST 演示，演示数据演示数据：https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginnershttps://www.youtube.com/watch?v=NMd7WjZiCzchttps://www.oreilly.com/learning/not-another-mnist-tutorial-with-tensorflow演示数据演示数据演示数 TFlearn，演示数据演示数据演示。演示数据演 TFlearn 演示数据演示数据，演示数据演示数据演示数 Rosenblatt 演示数据演示。 演示数据演示数据演示数 Relu 演示数据，演示数据演 Heaviside 演示数据。演示数据演示数据演示数据，演示数据演示数据 categorical_crossentropy，演示数据演示。演示数 Legendre 演示数据演示数据，演示数据演示数据演示数据。演示数据演示数 adam 演示数 Debye 演示数据演。Tikhonov 演示数据演示数 dropout 演示数据演示数 L1/L2 演示数据演示数据演。演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据，演示数据演 FloydHub 演示数据演示数据：演示数据演示数据演示数。演示 Ignacio Tonoli，Brian Young，Paal Ringstad，Tomas Moska 演 Charlie Harrington 演示数据演示数据演。演示数据演示数 Jupyter notebook 演。演示 Emil Wallner演示 Emil 演示数据演示数据演示数据演示。Emil 演示数据演示数据演示数据。演示数据演示数据演示数据，演示数据演示数据，演示数据演示数据演示数。演示，演示数 Ecole 42，演示数据演示数据演示数据演示数据演示数据演。