随笔分类 -  AI

[AI]SKLearn章1　快速入门
摘要：SciKit learn的简称是SKlearn，是一个python库，专门用于机器学习的模块。 SKlearn包含的机器学习方式： 分类，回归，无监督，数据降维，数据预处理等等，包含了常见的大部分机器学习方法。 SKlearn给出了如何选择正确的方法： 官网清晰图：（太棒了~~~） 图表对于什么样的 阅读全文

posted @ 2019-04-03 11:55 深圳私塾 阅读(169) 评论(0) 推荐(0)

[AI]神经网络章3　损失函数
摘要：损失函数 作用 在有监督的学习中，需要衡量神经网络输出和所预期的输出之间的差异大小。这种误差函数需要能够反映出当前网络输出和实际结果之间一种量化之后的不一致程度，也就是说函数值越大，反映出模型预测的结果越不准确。 还是拿练枪的Bob做例子，Bob预期的目标是全部命中靶子的中心，但他现在的命中情况是这 阅读全文

posted @ 2018-12-27 11:23 深圳私塾 阅读(416) 评论(0) 推荐(0)

[AI]神经网络章2　神经网络中反向传播与梯度下降的基本概念
摘要：反向传播和梯度下降这两个词，第一眼看上去似懂非懂，不明觉厉。这两个概念是整个神经网络中的重要组成部分，是和误差函数/损失函数的概念分不开的。 神经网络训练的最基本的思想就是：先“蒙”一个结果，我们叫预测结果a，看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距，然后调整策略，再试一次，这一 阅读全文

posted @ 2018-12-27 11:11 深圳私塾 阅读(345) 评论(0) 推荐(0)

[AI]神经网络章1　神经网络基本工作原理
摘要：神经元细胞的数学计算模型 神经网络由基本的神经元组成，下图就是一个神经元的数学/计算模型，便于我们用程序来实现。 输入 (x1,x2,x3) 是外界输入信号，一般是一个训练数据样本的多个属性，比如，我们要识别手写数字0~9，那么在手写图片样本中，x1可能代表了笔画是直的还是有弯曲，x2可能代表笔画所 阅读全文

posted @ 2018-12-27 10:59 深圳私塾 阅读(480) 评论(0) 推荐(0)

[AI]AI章2　框架比较
摘要：深度学习框架比较 神经网络一般包括：训练，测试两大阶段。训练：就是把训练数据（原料）和神经网络模型：如AlexNet、RNN等“倒进” 神经网络训练框架例如cafffe等然后用 CPU或GPU（真火） “提炼出” 模型参数（仙丹）的过程。测试：就是把测试数据用训练好的模型（神经网络模型 + 模型参数 阅读全文

posted @ 2018-12-11 12:30 深圳私塾 阅读(526) 评论(0) 推荐(0)

[AI]AI章１　框架选型
摘要：工欲善其事，必先利其器 你想选哪个？　如何选？先来介绍下，也许有帮助。。。 介绍下几个名词： 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN） CNN是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，且该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输 阅读全文

posted @ 2018-12-10 17:39 深圳私塾 阅读(170) 评论(0) 推荐(0)

导航