新普金娱乐网址


为什么认真你就输了天文

怎样培养天才地管理学家

TensorFlow从0到一 – 三 – 人类学习的诱导

  • 四月 16, 2019
  • 天文
  • 没有评论

上一篇TensorFlow的基业基础介绍了TF
Core中的基本构造块,在介绍其精锐的API在此之前,大家须求先明了TF所要消除的主导难题:机器学习。

文章摘要恭錄—二零1贰淨土大經科註(第一40集)二零一三/3/2玖 檔名:02-040-0240

TensorFlow从0到一多级回看

   
 念老告訴笔者,他是學科學的,他說經上講的單位世界,確確實實是銀河系。須彌山是什麼?正是銀河系的大旨,是一個天體,這個天體稱之為黑洞,有尤其強大的引力。它是個無形的,可是有很強的引力,連光都被吸進去。1個銀河系是壹個單位世界,小千世界正是一千個銀河系。小千世界,一千個小千世界,1000乘一千,一百萬,是壹個中千世界。再1個中千世界,再乘壹個中千世界,才是一個海内外。

人类的学习

人类的读书

前方几个例证揭穿了人类学习的貌似规律,而雅致的变异经过正是地点这几个进程的很多次的迭代。以往人类的知识库中积聚了大气反应真实世界的模子,比如Newton三大定律、万有重力、质能方程等,基于那几个模型,就足以安插火箭发射,登月,建立粒子加快器。

   
 極樂世界跟拾方諸佛世界不一樣,雖然極樂世界也有凡聖同居土、方便有餘土,很明顯的,跟釋迦牟尼佛同居、方便差异。作者們現在住的這個地球是釋迦牟尼佛的凡聖同居土,這個同居土的範圍十分大,正是6道輪迴。

怎样是机械学习?

   
 可是佛經上講得很清楚,日月是繞著須彌山的腰轉的,旋轉的。現在我們知道,太陽系是繞著銀河系旋轉的,確確實實它是在銀河系的腰當中。作者們看到銀河系這個天文的相片,銀河系像個碟子1樣,像兩個小碟子合在一齐,中間大,稳步邊上邊緣就薄了,太陽是在邊緣。繞銀河系七日要二10個光年,時間很長,所以銀河對齊三回也很不便于碰着,大约五萬年的時候才蒙受二回。正是銀河的基本、太陽跟地球排成1條線,不是平日蒙受的。馬雅預言正是銀河對齊。

人类的上学

   
 所以一個大地,10億個銀河系,一回相乘,1000乘1000再乘一千。這是釋迦牟尼佛娑婆世界的凡聖同居土,這麼大的範圍,這是壹尊佛的世界。在這個太空當中,像這樣的佛世界無量無邊、無數無盡,空間沒有邊際。從哪裡來的?自性變現出來的。自性才是真的的投机,是友好的急切,也稱之為法性,為什麼?一切法都以從自性生的。這個世界廣大、莊嚴。

机器学习

   
 陆道輪迴,上面到非想非非想處天,上边到無間地獄,多大?這是1個天下,釋迦牟尼佛的教化區,一個全世界,裡面包车型客车一有个别。這個众人到底有多大?黃念祖老居士告訴作者,笔者們在過去確實把經裡面所說的看錯了,以為這個太陽系就是一個單位世界。雖然佛說了,日月是圍繞著須彌山轉的。古時候也有人把我們這個地球當作1個單位世界,認為喜馬拉雅山正是須彌山,因為佛出現在喜馬拉雅山的南面,現在的尼泊爾,所以稱那個山作須彌山。

美索不达米亚文明

美索不达米亚文明

公元前伍仟年,在前天的伊拉克境内,有过世界最早的文武大旨之壹美索不达米亚(Mesopotamia)。这里的苏美尔人依照观测,发现月球每隔28-2九天就到位从菊月到恶月再回去新月的周期,而且每过12-一二个这样的周期,太阳就回去了本来的职位,据此发明了太农历。从此,他们持有了展望日食和月食的力量,具备了陈设农时的工夫。

托勒密的地球中心说

地心说

公元贰世纪,托勒密提议了“地球中心说”。托勒密基于过去游人如织年来的天文观测数据,用最核心的、不可能再简化的原型(圆形)对行星运转轨道实行了建立模型,该模型在必然情况下是规范的,并能够用来预测。

今世人回头看恐怕对此非常不感觉然,可在及时的天文学界那算的上是最了不起的大方成就,直到十七个百余年后才被哥白尼的“日心说”推翻。吴军在其《智能时期》1书中,如此形容其发明者克罗狄斯·托勒密:

“以我之见,托勒密在近代事先是当之无愧的最宏伟的天史学家,未有之壹”。

天文,从而托勒密有这么高的地点,并不完全是因为地球中心说,而是她的思维方法和方法论(影响了西方世界一千多年),轻巧归纳正是:“通过旁观获得数学模型的雏形,然后利用数据来细化模型”。直到今日那种勤勉的方法论还是有效。

机器学习

在过去,积累观测数据,动辄正是大多年,倘使、调控并说爱他美(Aptamil)个模型又是1个旷日持久的进程。而最近我们面临的是数码爆炸,全球十分之九的数目,都是在新近几年发生的。假诺能让机器依照大数据动态的觉察、控制模型,直到得到二个安定的、能代表真实世界规律的模型,那么人类就能够大大缩小找到规律的小时,并采用该模型改良本身条件。这正是依照大数量举行机器学习的观念。

休姆的难题

机械学习的挑衅之一,正是数码的完备性。相当于说数据的搜集惟有量大还不够,假诺不齐全,就会收获错误的模型。平日听到的黑天鹅、Russell的归咎主义者火鸡、过拟合都以指向那个标题。

实际上不单机器学习会有其1主题材料,人也一致。《终极算法》一书中,有3个诚实事例:

3个白种人小女孩,在市4看到拉丁美洲裔婴孩时深思熟虑:“看,阿娘,那是小女佣”。小女孩不要生下来正是偏执狂。那是因为在她不久的人生经历里,她对见过的唯有多少个拉丁美洲裔女佣举行了不明的概略。

早在18世纪,最伟大的经验主义思想家休姆就提议了那个非凡难点:

在包蕴大家见过的事物以及没见过的事物时,如何本事做到合理?

从某种意义上说,每一个学习算法都在尝试回答这么些难题。

上一篇 2TensorFlow宗旨编程
下一篇 4 第二个机械学习难点


共享协议:签名-非商业性利用-禁止演绎(CC BY-NC-ND 3.0
CN)

转发请注脚:作者黑猿大爷(简书)

相关文章

No Comments, Be The First!
近期评论
    分类目录
    功能
    网站地图xml地图