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TPU使用说明

为了连接到 TPU,我们必须配置一台虚拟机(单独结算)。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。

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Network Architecture Search Survey

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[转载]Meta Learning单排小教学

虽然Meta Learning现在已经非常火了,但是还有很多小伙伴对于Meta Learning不是特别理解。考虑到我的这个AI游乐场将充斥着Meta Lear...

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(转载) 浅谈高斯过程回归

  在训练集中,我们有3个点 x_1, x_2, x_3,   以及这3个点对应的结果,f1,f2,f3. (如图) 这三个返回值可以有噪声,也可以没有。我们先...

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使用numpy解决图像维度变换问题

在机器学习中经常会碰到各种图像数据集,有的是按照num*height*width*channel来存储的,而有的则是num*channel*height*wid...

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TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍

下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用,主要是在用命令行执行程序时,需要传些参数,其实也就可以理解成对argparse库进行的封装,示例代码如下

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[转载]对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积(反卷积)的理解

在可分离卷积(separable convolution)中,通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积(depthwise se...

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使用numpy解决图像维度变换问题

在机器学习中经常会碰到各种图像数据集,有的是按照num*height*width*channel来存储的,而有的则是num*channel*height*wid...

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向量和矩阵的各种范数比较(1范数、2范数、无穷范数等等

向量的1范数即:向量的各个元素的绝对值之和,上述向量a的1范数结果就是:29,MATLAB代码实现为:norm(a,1);

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论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey

论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evol...

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Tensorflow datasets.shuffle repeat batch方法

由结果我们可以知道TensorFlow能很好地帮我们自动处理最后一个batch的数据。

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论文笔记系列-DARTS: Differentiable Architecture Search

我的理解就是原本节点和节点之间操作是离散的,因为就是从若干个操作中选择某一个,而作者试图使用softmax和relaxation(松弛化)将操作连续化,所以模型...

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【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

在计算loss的时候,最常见的一句话就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ,那么它到底是怎么做的呢?

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无偏估计

无偏估计:估计量的均值等于真实值,即具体每一次估计值可能大于真实值,也可能小于真实值,而不能总是大于或小于真实值(这就产生了系统误差)。

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论文笔记模板

作者给了哪些strong conclusion, 又给了哪些weak conclusion?

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论文笔记系列-Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing

本文提出超越神经架构搜索(NAS)的高效神经架构搜索(ENAS),这是一种经济的自动化模型设计方法,通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率,克服了NA...

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论文笔记系列-Simple And Efficient Architecture Search For Neural Networks

本文提出了一种新方法,可以基于简单的爬山过程自动搜索性能良好的CNN架构,该算法运算符应用网络态射,然后通过余弦退火进行短期优化运行。

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论文笔记系列-Neural Architecture Search With Reinforcement Learning

神经网络在多个领域都取得了不错的成绩,但是神经网络的合理设计却是比较困难的。在本篇论文中,作者使用 递归网络去省城神经网络的模型描述,并且使用 增强学习训练RN...

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AutoML技术现状与未来展望

很多时候在某一领域使用机器学习得到了效果很好的模型,但是若要在另一个领域使用该模型则不一定适用,而且通常需要大量的专业知识。正是由于受到这样的限制,所以才有了A...

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Udacity并行计算课程 CS344 编程作业答案

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