[置顶] 从零开始训练神经网络【学习笔记】[2/2]
摘要： 从零开始训练神经网络【学习笔记】[2/2] 任务目标 经过上次从零开始训练神经网络 Keras【学习笔记】[1/2] 后，这次我们不借助Keras，自己使用代码编写并训练神经网络，以实现输入一张手写数字图片后，网络输出该图片对应的数字的目的。 基本要求 我们的代码要导出三个接口，分别完成以下功能： 初始化initialisation，设置输入 阅读全文
posted @ 2022-06-07 11:35 姜子牙会更好 阅读(802) 评论(2) 推荐(0) 编辑
[置顶] 练习推导一个最简单的BP神经网络训练过程【个人作业/数学推导】
摘要： 练习推导一个最简单的BP神经网络训练过程【个人作业/数学推导】 各式资料中关于BP神经网络的讲解已经足够全面详尽，故不在此过多赘述。本文重点在于由一个“最简单”的BP神经网络练习推导其训练过程。 通过练习推导，加深对神经网络训练的理解，也作为相关面试题目的一次实战模拟演练！ 阅读全文
posted @ 2022-02-21 19:45 姜子牙会更好 阅读(950) 评论(1) 推荐(0) 编辑
2022年6月30日
训练一个图像分类器demo in PyTorch【学习笔记】
摘要： 训练一个图像分类器demo in PyTorch【学习笔记】 【学习源】Tutorials > Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz > Training a Classifier 本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取、翻译和再注释。便于日后复习、修正和补充。 边写边查资料的过程中猛然发现这居 阅读全文
posted @ 2022-06-30 08:59 姜子牙会更好 阅读(808) 评论(0) 推荐(2) 编辑
2022年6月5日
从零开始训练神经网络---Keras【学习笔记】[1/2]
摘要： 从零开始训练神经网络---Keras【学习笔记】[1/2] Keras简介： Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果，如果有如下需求，可以优先选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性 阅读全文
posted @ 2022-06-05 13:28 姜子牙会更好 阅读(583) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2022年5月3日
最小二乘法(Least square method)&RANSAC【学习笔记】
摘要： 最小二乘法(Least square method)&RANSAC【学习笔记】 一、最小二乘法(Least Square Method) 1.1 线性回归概念【转自百度百科】 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为$y = wx+ \varepsilon$，$\varepsilon$为误差服从 阅读全文
posted @ 2022-05-03 16:35 姜子牙会更好 阅读(827) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2022年2月19日
蟒蛇书学习笔记——Chapter 09 Section 03 继承【第九章完结 3/3】
摘要： 9.3 继承 编写类时，并非总是要从空白开始。如果要编写的类是另一个现成类的特殊版本，可使用继承。 一个类继承另一个类时，将自动获得另一个类的所有属性和方法。 原有的类称为父类，而新类称为子类。子类继承了父类的所有属性和方法，同时还可以定义自己的属性和方法。 9.3.1 子类的方法__init__( 阅读全文
posted @ 2022-02-19 14:30 姜子牙会更好 阅读(50) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2022年2月17日
蟒蛇书学习笔记——Chapter 09 Section 02 使用类和实例 【第九章 2/3】
摘要： 9.2 使用类和实例 可使用类来模拟现实世界中的很多情景。 类编写好后，你的大部分时间将花在根据类创建的实例上。你需要执行的一个重要任务是修改实例的属性。 可以直接修改实例的属性，也可以编写方法以特定的方式进行修改。 9.2.1 Car类 下面来准备一个Car类，它存储了有关汽车的信息，还有一个汇总 阅读全文
posted @ 2022-02-17 12:21 姜子牙会更好 阅读(55) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2022年2月14日
重装CUDA和cuDNN(目的是装TensorFlow和pytorch)【个人梳理总结】
摘要： 写在前面 以下是本人在学习过程中，在自己有限的阅读和学习后总结的重装/安装 CUDA、cuDNN、tensorflow和pytorch的框架式(流程式)经验。 阅读完我的总结，你可以了解“到哪儿”，“找什么”，“什么顺序”以及“有哪些地方”等收获，同时也会留下很多自己在阅读官方文档和指引中的疑问帮助 阅读全文
posted @ 2022-02-14 14:03 姜子牙会更好 阅读(752) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2022年2月13日
蟒蛇书学习笔记——Chapter 09 Section 01 创建和使用类 【第九章 1/3】
摘要： 9.1 创建和使用类 9.1.1 创建Dog类 根据Dog类创建的每个实例都将存储名字和年龄，我们赋予了每条小狗蹲下(sit( ))和打滚(roll_over( ))的能力： class Dog: """一次模拟小狗的简单尝试""" def __init__(self, name, age): "" 阅读全文
posted @ 2022-02-13 22:52 姜子牙会更好 阅读(95) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2022年2月10日
数字图像学习——双线性插值方法部分的讨论
摘要： 数字图像学习——双线性插值方法部分的讨论 写在前面： 双线性插值在数字图像中属于基础中的基础，然而在解决课后作业问题中却发现“熟知≠真知”的情况，故两个星期反复推导、提问和沟通。决心写下笔记，供自己日后复习，也希望拿出来与同学和老师共同交流、接受批评指正，最终实现进步！ 【同内容文章本人稍早前发布于CSDN】数字图像学习——双线性插值方法部 阅读全文
posted @ 2022-02-10 23:49 姜子牙会更好 阅读(295) 评论(0) 推荐(0) 编辑