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人工智慧——深度學習
要說當前熱度最高的領域，非人工智慧領域莫屬。人工智慧（Artificial Intelligence，AI）是指計算機像人一樣擁有智能能力，是一個融合計算機科學、統計學、腦神經學和社會科學的前沿綜合學科，可以代替人類實現識別、認知，分析和決策等多種功能。
人工智慧的意義是：為機器賦予人的智能，而機器學習是實現「為機器賦予人的智能」的一種方法，深度學習則是一種實現機器學習的技術，準確來說，深度學習並不等於人工智慧，它只是人工智慧的一個子集而已。目前用來實現深度學習的框架有谷歌的TensorFlow、Facebook的Torch、Keras、Mxnet，除此之外還有百度最近開源的PddlePaddle Fluid框架等。
今天傑瑞就利用TensorFlow深度學習框架教大家如何解決一個簡單的線性回歸擬合問題。
教學
我們需要用到tensorflow框架和numpy數學庫，如果各位同學沒有安裝tensorflow框架和numpy數學庫的話，可以跟著以下步驟來安裝。
使用pip命令進行安裝：
在控制臺輸入：pip install tensorflow命令即可安裝tensorflow框架
在控制臺輸入：pip install numpy即可安裝numpy數學庫
首先導入tensorflow、numpy模塊。
將要預測的表達式
我們預測的表達式為：y = x*0.3 + 0.1，其中weights等於0.3，biases等於0.1，在這個模型中，我們需要預測出weights和biases的值，所以我們給出這樣組訓練數據[x1,x2,x3,x4……,x19,x20]、[y1,y2,y3,y4……,y19,y20]，這兩組數據裡面，很明顯我們能看得出裡面的關係是：yi = xi*0.3+0.1，但現在我們要做的是讓機器能夠從這兩組數據裡面學習到，weights等於0.3，biases等於0.1。
接下來，我們使用numpy生成我們需要的訓練數據，在這裡傑瑞使用numpy.random.rand()方法生成一個擁有100個元素的行向量。numpy.random.rand()可以返回一個或一組服從「0~1」均勻分布的隨機樣本值。隨機樣本取值範圍是[0,1)。
下圖就是生成的行向量：
開始設計網絡結構
接下來我們開始設計網絡結構，這個模型的網絡結構非常簡單，我們只要實現y=x*0.3+0.1這個表達式就行了。所以，傑瑞使用tensorflow.Variable()方法分別生成weights和biases。注意，在tensorflow中，所有的變量都需要用.Variable()方法聲明，否則將無法正常使用。
這個是我們所使用的損失函數表達式（最後將整個行向量求平均值）：
開始訓練
結構設計完成之後就開始訓練了，傑瑞在這裡進行400次訓練，然後每20步輸出當前的weights和biases的值，從下圖中可以看到，隨著訓練步驟的增加weights和biases越來越接近0.3和0.1。
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