雨后观山色

2020年6月14日

摘要： 1.CNN总体架构 (1)convolution 卷积计算方法：对应位置相乘，再将9个格子的乘积结果相加(內积)。卷积神经网络与全连接的神经网络的区别：将下图中的6*6的矩阵拉直成一个列向量，则下图中右边部分的4*4矩阵的第一个3是由部分值与filter的3*3矩阵內积而来 <1>卷积神经网络阅读全文

posted @ 2020-06-14 14:56 雨后观山色阅读(284) 评论(0) 推荐(0)

李宏毅深度学习笔记02---深度学习的发展历程、3大研究步骤、

摘要： 1.深度学习的发展历程 2.深度学习的三大步 (1)前馈神经网络：神经网络的结构：矩阵运算：运算过程： x为（x1,x2,.....xn）,b为(b1,b2,...bn) 特征工程结构图：案例：此案例中输入，输出已经确定，需要设置神经网络的结构可能出现的问题：问题1：需要多少层，每层需阅读全文

posted @ 2020-06-14 11:09 雨后观山色阅读(556) 评论(0) 推荐(0)

李宏毅深度学习笔记---课程介绍

摘要： 1.课程架构机器学习就是自动找函式。图例解释： 2.监督学习上图中，需要给定足够的训练样本(数据要有标注)。损失函数，Loss越小越好。 3.有监督学习与强化学习 Life-long learning 终身学习 Transfer learning 迁移学习 Unsupervised Lear 阅读全文

posted @ 2020-06-14 08:57 雨后观山色阅读(330) 评论(0) 推荐(0)

2020年6月1日

Scrapy框架：利用conda安装、创建爬虫项目

摘要： 1.scrapy框架利用conda安装 conda install Scrapy win+r打开cmd命令窗口之后在按y 表示允许安装相关的依赖库（下载速度慢的话也可以借助镜像源），安装的前提是安装了anaconda作为python ，测试scrapy是否安装成功,在窗口输入scrapy回车 2 阅读全文

posted @ 2020-06-01 10:17 雨后观山色阅读(820) 评论(0) 推荐(0)

2020年5月18日

判断文章是否被SCI收录的方法

摘要： 1.方法介绍 web of science是最常用的搜索SCI收录文章的方法，但是该网站需要会员登录才可以使用，大多数学校或者图书馆都购买了该网站资源，因此如果你处于学校或者图书馆网络下就可以直接看到搜索画面找到自己搜索到的文章，页面右边有文章被引的次数，然后点击标题进入文章，如图所示。点击查看阅读全文

posted @ 2020-05-18 09:46 雨后观山色阅读(2323) 评论(0) 推荐(0)

2020年5月17日

利用python的matplotlib包绘制科研论文中的插图(可以保存为矢量图)

摘要： 1.利用matplotlib包绘图，保存svg，再转成emf矢量图贴在文章里用Python作图保存的图矢量格式为svg、eps、pdf的，不能直接插入word。而Word本身只能接受wmf，emf格式的矢量图。所以svg的要借助其他软件转换。如用visio，illustrator等。这里推荐一阅读全文

posted @ 2020-05-17 19:42 雨后观山色阅读(20040) 评论(0) 推荐(3)

2020年5月14日

word、ppt、visio、excel的相关操作

摘要： 1.office2016的word、ppt中插入公式的两种方式方式一：office2016自带公式编辑工具选择菜单栏中开始项附近的插入方式二：注意:我的visio(本电脑安装的visio的公式编辑器坏了)中若要插入公式，可以在word中编辑好，复制到visio中。 2.PPT绘制的流程图插入阅读全文

posted @ 2020-05-14 21:55 雨后观山色阅读(447) 评论(0) 推荐(0)

2020年5月2日

NLP学习笔记16---transformer、bert

摘要： 1.Transformer Google于2017年6月发布在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》，提出解决sequence to sequence问题的transformer模型，用全attention的结构代替了lstm，抛弃了之前传统的encoder-d 阅读全文

posted @ 2020-05-02 11:16 雨后观山色阅读(1177) 评论(0) 推荐(0)

2020年5月1日

NLP学习笔记15---Dropout、attention机制

摘要： 1.Dropout m(k)是dropout的过程。 2.attention机制 (1)seq2seq Seq2Seq 是一个 Encoder-Decoder 结构的神经网络，它的输入是一个序列(Sequence)，输出也是一个序列(Sequence)，因此而得名 “Seq2Seq”。在 Encod 阅读全文

posted @ 2020-05-01 11:18 雨后观山色阅读(2978) 评论(0) 推荐(0)

2020年4月30日

NLP学习笔记14---词向量(word-vector)

摘要： 1.词向量 (1)one-hot形式的文本表示回顾 one-hot形式的表达方式的缺点：<1>向量很稀疏 <2>无法计算单词的相似度 <3>表达能力 (2)词向量 (3)skip-gram model 2.神经网络 (1)神经网络结构阅读全文

posted @ 2020-04-30 09:21 雨后观山色阅读(583) 评论(0) 推荐(0)

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