2022年6月15日
摘要:
NumPy矩阵的旋转在⽤Python的数字图像处理、CNN或者深度学习⾥,对图像的处理:形变(缩放)处理常将图像数据读取到NumPy的array数据⾥,然后对图像数据进⾏形变处理。NumPy提供了很多的对array数组的操作:tile、rot90等。本章除了了解rot90的基本使⽤外,⾃⼰也想写点程
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posted @ 2022-06-15 18:54
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摘要:
前言 提到二分类首先想到的可能就是逻辑回归算法。逻辑回归算法是在各个领域中应用比较广泛的机器学习算法。逻辑回归算法本身并不难,最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0, 1]表示概率分布的有效实数空间,其中Sigmoid函数刚好具有这样的功能。 sigmoid激活函数 例如使用逻辑回归算法预
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posted @ 2022-06-15 09:34
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2022年6月14日
摘要:
原标题 | 10 Gradient Descent Optimisation Algorithms + Cheat Sheet 作者 | Raimi Karim in Towards Data Science 译者 | 斯蒂芬•二狗子(沈阳化工大学)、intelLigenJ(算法工程师)、星期五、莱
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posted @ 2022-06-14 17:53
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摘要:
简介 LoDTensor是一个具有LoD(Level of Details)信息的张量(Tensor),可用于表示变长序列。 LoDTensor可以通过 np.array(lod_tensor) 方法转换为numpy.ndarray。 下面以两个例子说明如何用LoDTensor表示变长序列。 示例
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posted @ 2022-06-14 11:18
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摘要:
两者都可以用来衡量两个概率分布之间的差异性。JS散度是KL散度的一种变体形式。 KL散度:也称相对熵、KL距离。对于两个概率分布P和Q之间的差异性(也可以简单理解成相似性),二者越相似,KL散度越小。 KL散度的性质:●非负性。即KL散度大于等于零。 ●非对称性。即运算时交换P和Q的位置,得到的结果
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posted @ 2022-06-14 09:59
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摘要:
If I have to describe latent space in one sentence, it simply means a representation of compressed data. 隐空间(Latent Space) 隐空间是 压缩数据的一个表示。隐空间的作用是为了找到
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posted @ 2022-06-14 09:50
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2022年6月13日
摘要:
描述 Keras和PyTorch变得极为流行,主要原因是它们比TensorFlow更容易使用。本文对比了Keras和PyTorch四个方面的不同,读者可以针对自己的任务来选择。 对于许多科学家、工程师和开发人员来说,TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。但indus.ai公司机器学习工程师
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posted @ 2022-06-13 10:05
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2022年6月12日
摘要:
`torch.Tensor`:一个多维数组,支持诸如`backward()`等的自动求导操作,同时也保存了张量的梯度。 `nn.Module `:神经网络模块。是一种方便封装参数的方式,具有将参数移动到GPU、导出、加载等功能。 `nn.Parameter `:- 张量的一种,当它作为一个属性分配给
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posted @ 2022-06-12 17:43
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摘要:
本文根据一篇机器模型融合案例,对每类方法进行了尝试运用。一、集成学习介绍集成学习结合多个不同的模型,然后结合单个模型完成预测。通常情况下,集成学习能比单个模型找到更好的性能。 常见的集成学习技术有三类: Bagging, 如. Bagged Decision Trees and Random For
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posted @ 2022-06-12 14:30
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2022年6月10日
摘要:
互联网从业必备技能-bash编程入门到精通教程 https://lqfarmer.blog.csdn.net/article/details/123958233 解决raw.githubusercontent.com无法访问的问题 https://blog.csdn.net/weixin_44293
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posted @ 2022-06-10 23:48
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