10 2019 档案
摘要:神经网络学习笔记(2) 本文是神经网络学习笔记的第二部分,紧接着笔者的神经网络学习笔记(1),主要内容为对总结神经网络的常用配置方式,包括如下几点:(1)数据预处理;(2)权重初始化;(3)正则化与Dropout;(4)损失函数。 1、数据预处理 对于神经网络而言,数据的预处理常见的方法主要包括0-
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摘要:从机器学习到深度学习资料整理 在过去的大半年中,博主一直在进行人工智能相关知识的自学。由于人工智能最近两年的火热,从网上能够找到非常多的资料,包括:MOOC、博客等,博主也花费了很多的时间从众多的资源中找到了一条“从入门到进阶”的学习之路。在此,博主根据自己的学习体验,将所用到的资料汇总在本片博文中
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摘要:在进行机器学习建模时,为什么需要评估集(validation set)? 笔者最近有一篇文章被拒了,其中有一位审稿人提到论文中的一个问题:”应该在验证集上面调整参数,而不是在测试集“。笔者有些不明白为什么除了训练集、测试集之外,还需要额外划分一个验证集。经过查找资料,在《Deep Learning
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摘要:Python-绘制3D柱形图 本文主要讲解如何使用python绘制三维的柱形图,可以得到图1所示的效果。 图1 源代码如下: 代码解读: 1、构造需要显示的数据 如下图所示,X坐标取值为[0,1,2,3,4],Y坐标取值为[0,1,2,3,4,5,6,7,8],每一个(X,Y)组合的值Z=X+Y,所
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