摘要: 微信公众号:AutoML机器学习 MARSGGBO♥原创 如有意合作或学术讨论欢迎私戳联系~邮箱:marsggbo@foxmail.com 阅读全文
posted @ 2021-11-29 21:12 marsggbo 阅读(135) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文: AutoML: Survey of the State-of-the-Art 下面这个网站会不断更新AutoML相关的论文,当然如果你的论文未被收录,你也可以手动上传你的论文让更多人看到: https://marsggbo.github.io/automl_a_survey_of_state 阅读全文
posted @ 2020-07-09 19:01 marsggbo 阅读(1175) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 之前已经发过一篇文章来介绍我写的 "AutoML综述" ,最近把文章内容做了更新,所以这篇稍微细致地介绍一下。由于篇幅有限,下面介绍的方法中涉及到的细节感兴趣的可以移步到论文中查看。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.00709 1. Introduction 以往的模 阅读全文
posted @ 2020-02-11 12:01 marsggbo 阅读(1571) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 特大喜讯!!! 本专栏开通了同步更新的微信公众号【AutoML机器学习】,不常用知乎的小伙伴们欢迎关注,一起学习!!! 阅读全文
posted @ 2020-01-28 18:28 marsggbo 阅读(582) 评论(2) 推荐(1) 编辑
摘要: 我的博客时参考别人的代码修改的,具体代码参见 https://github.com/marsggbo/Cnblogs Theme SimpleMemory 阅读全文
posted @ 2019-12-18 21:06 marsggbo 阅读(1360) 评论(1) 推荐(3) 编辑
摘要: 本文主要旨在解决如下两个问题: 1.远程登录jupyter notebook 2.远程运行深度学习框架如何可视化loss和accuracy 阅读全文
posted @ 2018-04-18 10:32 marsggbo 阅读(5523) 评论(2) 推荐(1) 编辑
摘要: 想直接看公式的可跳至 "第三节 3.公式修正" 一、为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP。 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对数据大小有要求的则是 第一个全连接层 ,因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小,例如著名 阅读全文
posted @ 2018-03-15 12:12 marsggbo 阅读(15884) 评论(6) 推荐(6) 编辑
摘要: 做件好事,考四级的兄弟们一起共勉~~~ 链接:https://pan.baidu.com/s/1im4BDVZofZbT9f5PZtsxdA 密码:9i5h ​若链接失效请关注如下公众号,后台私信【计算机四级】即可获得更新链接。 微信公众号:AutoML机器学习 MARSGGBO♥原创 如有意合作或 阅读全文
posted @ 2018-03-08 10:54 marsggbo 阅读(4451) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第一章 神经网络与深度学习(Neural Network & Deeplearning) "DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习 Week3浅层神经网络" "DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习 Week4深层神经网络" 第二章 改善深层神经网络 阅读全文
posted @ 2017-09-03 20:44 marsggbo 阅读(9728) 评论(1) 推荐(2) 编辑
摘要: 因为是Jupyter Notebook的形式,所以不方便在博客中展示,具体可在我的github上查看。 github传送门 : "deeplearning.ai_JupyterNotebooks" 笔记传送门 : "DeepLearning.ai课程相关系列笔记" 微信公众号:AutoML机器学习 阅读全文
posted @ 2017-08-31 17:34 marsggbo 阅读(5773) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 介绍 DeepLearning课程总共五大章节,该系列笔记将按照课程安排进行记录。 另外第一章的前两周的课程在之前的 "Andrew Ng机器学习课程笔记(博客园)" & "Andrew Ng机器学习课程笔记(CSDN)" 系列笔记中都有提到,所以这里不再赘述。 1、神经网络概要 注意:这一系列的课 阅读全文
posted @ 2017-08-30 16:09 marsggbo 阅读(8119) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 笔记总结,各章节主要内容已总结在标题之中 "Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型)" "Andrew Ng机器学习课程笔记 week2(多元线性回归&正规公式)" "Andrew Ng机器学习课程笔记 week3(逻辑回归&正则化参数)" "Andrew Ng机 阅读全文
posted @ 2017-08-25 18:28 marsggbo 阅读(5709) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要: Logistic Regression 一、内容概要 Classification and Representation Classification Hypothesis Representation Decision Boundary Logistic Regression Model 损失函数 阅读全文
posted @ 2017-08-25 17:27 marsggbo 阅读(3468) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 之前看过一遍,但是总是模模糊糊的感觉,也刚入门,虽然现在也是入门,但是对于一些概念已经有了比较深的认识(相对于最开始学习机器学习的时候)。所以为了打好基础,决定再次学习一下Andrew Ng的课程,并记录笔记以供以后复习参考。 1. 内容概要 1. Introduction 什么是机器学习 监督学习 阅读全文
posted @ 2017-08-25 17:20 marsggbo 阅读(3217) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、模板 不管是函数模板还是类模板,在未初始化前都是不占用内存的。 另外一般来说模板代码不能分开编译,即不能分开写成.h文件和.c文件,需要写成一个文件。 函数模板 关键字: template :用于声明模板 typename , class :声明类型,作用相同,不过建议用typename 1.类 阅读全文
posted @ 2017-04-07 10:49 marsggbo 阅读(560) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 1. 背景(Two-stage NAS) 该篇论文(AttentiveNAS)聚焦的是Two-stage NAS,比较出名的算法有 BigNAS,Once-for-all NAS (OFA), SPOS等等,不过他们都采用的uniform的采样去训练Supernet,即把所有的子网一视同仁,尽可能分 阅读全文
posted @ 2022-04-26 20:28 marsggbo 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 若随机变量$X$服从二项分布,即$X\sim B(n,p)$, 则有$P(X=k)=C_nkpk(1-p)^{n-k}$,其均值和方差分别是 \(E(X)=np\) \(D(X)=np(1-p)\) 之前学二项分布的时候看到它的期望和方差觉得形式很简单,就没怎么细看推导过程。但是自己去推导的时候发现 阅读全文
posted @ 2022-04-20 21:21 marsggbo 阅读(258) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 假设我的项目目录大致如下 myapp/ ├── myapp │ ├── configs │ │ ├── data │ │ │ └── data.yaml │ │ └── trainer │ │ └── trainer.yaml │ ├── __init__.py │ ├── run.py │ └── 阅读全文
posted @ 2022-04-18 20:06 marsggbo 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 开始介绍之前还是老样子先吐槽一下教科书不说人话,喜欢端着,真是耽误了一群数学天才。 伯努利分布 伯努利分布很好理解,常见的例子就是抛硬币,假设硬币正面朝上的概率是 p,所以伯努利分布的概率质量函数(probability mass function,简写作pmf)是: 注意区分概率质量函数和概率密度 阅读全文
posted @ 2022-04-17 13:59 marsggbo 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是先验/后验概率 我们先给出一些符号定义,令$\theta$表示模型参数,$D$表示数据。 先验概率比较好理解,比如 $p(D)$就表示数据的先验概率(prior probability)。 但是在之前我经常搞不明白 \(p(D|\theta)\) 和$p(\theta|D)$ 哪个才是后验概率 阅读全文
posted @ 2022-04-10 20:14 marsggbo 阅读(52) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 说人话搞懂【极大似然估计】和【最大后验概率】的区别 什么是先验/后验概率 我们先给出一些符号定义,令表示模型参数,表示数据。 先验概率比较好理解,比如 就表示数据的先验概率(prior probability)。 但是在之前我经常搞不明白 和 哪个才是后验概率(posterior probabili 阅读全文
posted @ 2022-04-10 20:07 marsggbo 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 pin_memory 和 non_blocking的作用分别是什么?网上看了很多解释,只是稀里糊涂的有个感觉,就是用了这玩意速度能变快,但是不知所以然,这篇文章希望能帮助你解惑,也给自己做个笔记,以备日后查阅。 train_sampler = None train_loader = torch 阅读全文
posted @ 2022-03-08 23:43 marsggbo 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考: https://www.liujiangblog.com/course/python/83 阅读全文
posted @ 2022-03-08 11:55 marsggbo 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 因为某些不知名的骚操作,我在git push自己的代码时提示下面这样的报错信息 remote: Permission to marsggbo/xxx.git denied to 其他用户名. fatal: unable to access 'https://github.com/marsggbo/x 阅读全文
posted @ 2022-01-12 20:46 marsggbo 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文(有修改): https://developer.51cto.com/art/202107/669695.htm 我们知道,在使用 Git 的时候,应该要正确使用它的分支(Branch)功能。不同的功能使用不同的分支开发,最后合并进入主分支。但有时候会出现这样一种情况——我代码都已经写完了,才发 阅读全文
posted @ 2022-01-06 16:56 marsggbo 阅读(83) 评论(0) 推荐(0) 编辑