摘要: 幻灯片不居中原因分析:在制作母版的时候,在主母版页左上角多了一个空白透明的元素,导致整体页面偏右,删掉这个元素即可。 解决办法: 第1步:打开【视图】-【幻灯片母板】 第2步:找到标号为“1”的母版,并缩小画布,用鼠标划选左上角,找到空白透明的元素,并删除它 第3步:关闭母版视图,并回到编辑状态 居 阅读全文
posted @ 2018-12-18 10:08 泊月居 阅读(3884) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://www.cnblogs.com/chenxygx/p/9554443.html 阅读全文
posted @ 2018-11-15 17:01 泊月居 阅读(342) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在很多机器学习和深度学习的应用中,我们发现用的最多的优化器是 Adam,为什么呢? 下面是 TensorFlow 中的优化器, https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train 在 keras 中也有 SGD,RMSprop,Adagrad,Ada 阅读全文
posted @ 2018-11-12 22:05 泊月居 阅读(503) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 我们在这里介绍几个机器学习中经常可以听到的几个名词,他们就是泛化能力,欠拟合,过拟合,不收敛和奥卡姆剃刀原则。泛化能力(generalization ability)是指一个机器学习算法对于没有见过的样本的识别能力。我们也叫做举一反三的能力,或者叫做学以致用的能力。举个例子,通过学习,小学生就可以熟 阅读全文
posted @ 2018-10-20 22:10 泊月居 阅读(1467) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 先把你这个逻辑库删掉,在桌面创立空的新文件夹,然后用这个新文件夹在sas里新建逻辑库,名字照旧,再把你要的数据放进空文件夹就好了 阅读全文
posted @ 2018-10-20 14:07 泊月居 阅读(831) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 几种非线性激励函数(Activation Function) 神经网络中,正向计算时,激励函数对输入数据进行调整,反向梯度损失。梯度消失需要很多方式去进行规避。 1.1 Sigmoid函数 表达式为: y(x)=sigmoid(x)=11+e−x,y(x)in(0,1)y(x)=sigmoid 阅读全文
posted @ 2018-09-21 11:18 泊月居 阅读(7290) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一个典型的机器学习的过程,首先给出一个输入数据,我们的算法会通过一系列的过程得到一个估计的函数,这个函数有能力对没有见过的新数据给出一个新的估计,也被称为构建一个模型。就如同上面的线性回归函数。 在机器学习(Machine learning)领域,主要有三类不同的学习方法: 监督学习(Supervi 阅读全文
posted @ 2018-09-11 20:46 泊月居 阅读(153) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 看东西应该记笔记,不然如过眼云烟,如只逛商场,不买东西,不留下带走什么,就是浪费时间,没有收获,仅此开始,定期梳理看过的东西。 人工智能的目的是什么呢? 答:让机器表现得更像人类,甚至在某些技能上超越人类。 为了达到这个目的,人工智能必须“会思考”,而它的思考便涵盖了以智能方式解决计算难题的技术和方 阅读全文
posted @ 2018-09-11 15:47 泊月居 阅读(181) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ICCV: 国际计算机视觉大会 是计算机视觉领域最高级别会议,代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平CVPR: 国际计算视觉与模式识别大会 ECCV: 美国《科学引文索引》(Science Citation Index, 简称 SCI 阅读全文
posted @ 2018-09-08 10:27 泊月居 阅读(160) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 空间技术、原子能技术以及人工智能合称为20世纪的三大科学技术。 形象思维: 迅速做出决策而不要求十分精确时需要的是形象思维,同理对一个问题进行假设猜想也是应用到了形象思维。 逻辑思维: 也就是抽象思维。要求进行雅阁的论证时,或者是对一个问题的假设进行论证。 顿悟思维: 省略~~ what is pa 阅读全文
posted @ 2018-09-06 23:08 泊月居 阅读(225) 评论(0) 推荐(0) 编辑