摘要：
一、TensorDataset 语法：class torch.utils.data.TensorDataset(data_tensor, target_tensor) 作用：包装数据和目标张量（类似Python中的zip（）函数），可通过第一维度索引两个张量恢复数据。故要保证两个tensor的第一维 阅读全文
摘要：
0 梯度更新函式 1 梯度 神经网络参数如下： θ = {w1, w2, ... , b1, b2, ...} 权重梯度如下： 为了更好且有效的计算梯度，我们使用反向传播算法。 2 链式法则 3 反向传播 损失函数(Loss function)是定义在单个训练样本上的，比如我们想要分类，就是预测的类 阅读全文
摘要：
0 相关术语介绍 类：用来描述具有相同属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。其中对象指的是类的实例。比如动物是一个对所有动物的总称，所有动物皆由细胞所构成，那么动物就是一个类。 类变量：类变量在整个实例化对象中是公用的，定义在类中且在函数体之外，通常不作为实例变量使用。 阅读全文
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一、下载对应的code https://github.com/braindecode/braindecode 二、安装相应的环境 Braindecode需要在安装之前已经安装两个库，即 PyTorch和moabb。然后进入相应的pytroch环境进行以下操作： pip install moabb p 阅读全文
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What Is Batch Norm? Batch Normalization（批标准化）的动机是“内部协变量偏移”，可解决梯度消失和梯度爆炸问题，其本质上就是做特征缩放，将分散的数据做一个统一，让机器学习更容易找到数据之中的规律。 Why Batch Normalization Matters？ 阅读全文
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00.Machine Learning 机器学习就是让机器找函式的能力。 01.Different types of Functions 机器学习三大任务： regression：我们找的函式输出的是数值。 classification：让机器做选择题，如侦测垃圾邮件 structured lear 阅读全文
摘要：
1.权限基本介绍 第0位确定文件的类型（d、l、b、c、-） d代表目录，相当于Windows文件夹 l代表链接，相当于快捷方式 b代表块设备，相当于硬盘 c代表字符设备文件，相当于鼠标，键盘 -代表普通文件 第1-3位指文件所有者拥有该文件的权限（user） 第4-6位指同用户组拥有该文件的权限（ 阅读全文