随笔分类 - Deep Learning
摘要：首先，我们有一个one-hot编码的概念。 假设，我们中文，一共只有10个字。。。只是假设啊，那么我们用0-9就可以表示完 比如，这十个字就是“我从哪里来，要到何处去” 其分别对应“0-9”，如下： 我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 那么，其实我们只用一
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摘要：IRIS数据集介绍 IRIS数据集（鸢尾花数据集），是一个经典的机器学习数据集，适合作为多分类问题的测试数据，它的下载地址为：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/。 IRIS数据集是用来给鸢尾花做分类的数据集，一
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摘要：1.深度学习的seq2seq模型 从rnn结构说起 根据输出和输入序列不同数量rnn可以有多种不同的结构，不同结构自然就有不同的引用场合。如下图， one to one 结构，仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出，此处并未体现序列的特征，例如图像分类场景。one to many 结构，给一个输入得到
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摘要：众所周知，极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法。例如我手头有一些东北人的身高的数据，又知道身高的概率模型是高斯分布，那么利用极大化似然函数的方法可以估计出高斯分布的两个参数，均值和方差。这个方法基本上所有概率课本上都会讲，我这就不多说了，不清楚的请百度。 然而现在我面临的是这种情况，我手上的数
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摘要：里程碑式创新：ResNet 2015年何恺明推出的ResNet在ISLVRC和COCO上横扫所有选手，获得冠军。ResNet在网络结构上做了大创新，而不再是简单的堆积层数，ResNet在卷积神经网络的新思路，绝对是深度学习发展历程上里程碑式的事件。 闪光点： 层数非常深，已经超过百层 引入残差单元来
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摘要：图是信息的最佳表示方式。在一个图中，有通过边（谓之“关系”）连接起来的节点（谓之“实体”）。想一想，你的Facebook社交网络是个什么样子的：以你为中心连接上你的朋友们，他们又以不同的方式相互联系。在表格中表示这些信息的方式是有些随意（或者不好的），社交关系并不是像一排排规矩的摆在桌子上的东西，而
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摘要：正则化是一种回归的形式，它将系数估计（coefficient estimate）朝零的方向进行约束、调整或缩小。也就是说，正则化可以在学习过程中降低模型复杂度和不稳定程度，从而避免过拟合的危险。 一、数学基础 1. 范数 范数是衡量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小。范数的一般化定义：对
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摘要：一、 sklearn中提供了高效的模型持久化模块joblib，将模型保存至硬盘。 from sklearn.externals import joblib #lr是一个LogisticRegression模型 joblib.dump(lr, 'lr.model') lr = joblib.load(
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摘要：最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总
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摘要：原文：https://blog.csdn.net/zzulp/article/details/76358694 import keras from keras.datasets import cifar10 from keras.models import Sequential from keras
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