随笔分类 - 机器算法学习
摘要：1.箱线图的概念 箱线图是用来表示一组或多组连续型数据分布的中心位置和散布范围的图形，因形似箱子故取名为箱线图。 2.如何看箱线图 箱线图理解的三要素： 箱子的中间一条线，是数据的中位数，代表了样本数据的平均水平。 箱子的上下限，分别是数据的上四分位数和下四分位数。这意味着箱子包含了50%的数据。
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/weixin_52668444/article/details/115288690 传统的机器翻译为例子来说明为什么我们需要Attention。 encoder的工作原理和RNN类似，将词向量输入到Encoder中之后，我们将最后一个hidden s
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摘要：参考： transform的paper出处:https://blog.csdn.net/qq_40585800/article/details/112427990 发展 Transformer是由谷歌于2017年提出的具有里程碑意义的模型，同时也是语言AI革命的关键技术。在此之前的SOTA模型都是以
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摘要：lstm的train代码 def train_lstm(net,lr,train_loader,total_epoch): global_step = 1 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr) scheduler = lr_sch
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摘要：学习参考：https://blog.csdn.net/zuiyishihefang/article/details/128030409 论文题目：《Deep Multi-Scale Convolutional LSTM Network for Travel Demand and Origin-Des
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摘要：论文题目：Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting 参考的学习文章：https://blog.csdn.net/m0_64557752/article/details/125
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摘要：https://github.com/duma-repo/dumaai/blob/master/python/ai/chatgpt_acadamic.md 查看api剩下的余额 https://platform.openai.com/docs/api-reference 查看端口号
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摘要：打开pycharm 打开矩池云 连接到终端会显示 3. 安装需要的包 重点 一般是conda install ****,或者是pip install *** 比如 pip install torchnet 关于更新pip pip install --upgrade pip -i http://pyp
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摘要：LSTM模型后增加Dense（全连接）层的目的是什么？ LSTM的输出是最后一个时刻的h，是个unit维的向量，必须接一个全连接层才能把LSTM的输出转换成你想要的输出，可以简单理解成维度变换。 LSTM输出的向量的维度是指定的units，但是最后在计算损失的时候是用的标签，标签也是向量，但是标签的
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摘要：加入滤波器的作用？保持形状不变 名字：滤波层（filter）也叫kernel CNN的计算实际上，就是滤波器的计算 不用自己计算，计算机会自动的“学习”，设置层数就行
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摘要：RNN RNN（循环神经网络）是一类用于处理序列数据的神经网络 会产生梯度爆炸或者梯度消失（取决于使用的激活函数） 解决梯度消失 1 激活函数tan函数换成Relu函数 2改变传播结构，比如lstm Lstm lstm是rnn的一种变体 LSTM网络一定程度上解决了梯度消失的问题。只能说一定程度上，
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摘要：“SMARTCAST: PREDICTING SOIL MOISTURE INTERPOLATIONS INTO THE FUTURE USING EARTH OBSERVATION DATA IN A DEEP LEARNING FRAMEWORK” (Foley 等, 2020, p. 1) S
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摘要：sigmoid函数 求导 softmax函数 ，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。 举个例子 总结 softmax如何将多分类输出转换为概率，可以分为两步： 1）分子：通过指数函数，将实数输出映射到零到正无穷。 2）分母：将所
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摘要：LSTM 输入层要求的维度是三维的，其中包含三个参数:batch_size, input_dim和time_step。 隐含层有一个参数：n_hidden。 输出层有两个参数：n_hidden和output_dim。
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摘要：LSTM的内部结构 遗忘门 输入门 细胞状态更新分析 输出门 参考： https://blog.csdn.net/qq_43894221/article/details/126031830 https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/1
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摘要："forward"函数是指在LSTM（长短时记忆网络）模型中所执行的一次正向传播。在LSTM中，这个函数的作用是根据当前的输入以及之前的状态来计算当前的输出和更新网络中的隐藏状态。具体来说，首先，网络会对输入进行线性变换，并计算出三个门（输入门、遗忘门和输出门）的值，然后根据这些值来更新网络中的隐藏
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摘要：西瓜的颜色、瓜蒂的形状、敲击的声音就是特征，而“好瓜”和“坏瓜”这两个判断就是标签。 特征是做出某个判断的证据，标签是结论。 特征是事物固有属性，标签是根据固有属性产生的认知，并不一定是事物本身所具有的属性。
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摘要：a.reshape(m,n)表示将原有数组a转化为一个m行n列的新数组，a自身不变。m与n的乘积等于数组中的元素总数 reshape(m,n)中参数m或n其中一个可写为"-1"，"-1"的作用在于计算机根据原数组中的元素总数自动计算行或列的值。 a = np.array(range(10), flo
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摘要：解释__call__ 方法是 Python 中类的特殊方法，当一个类的实例被“调用”时，就会自动触发这个方法。“调用”一个类的实例就是使用小括号 () 操作符。 举个例子： class Adder: def __init__(self, value=0): self.data = value def
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摘要：代码的功能 一个python的文件有两种使用的方法，第一是直接作为脚本执行，第二是import到其他的python脚本中被调用（模块重用）执行。 因此if __name__ == 'main': 的作用就是控制这两种情况执行代码的过程，在if __name__ == 'main': 下的代码只有在第
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