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Python图像处理 PIL中convert('L')函数原理
编程算法
其他
PIL有九种不同模式: 1,L,P,RGB,RGBA,CMYK,YCbCr,I,F。
marsggbo
2021-11-11
3K
0
Deep Learning(花书)教材笔记-Math and Machine Learning Basics(线性代数拾遗)
其他
\(L^p\) norm 定义如右: \(||x||_p=(\sum_i|x_i|^p)^{\frac{1}{p}}\) for \(p∈R,p≥1\).
marsggbo
2018-12-21
1K
1
TensorFlow学习笔记之--[compute_gradients和apply_gradients原理浅析]
其他
我们都知道,TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数,例如GradientDescentOptimizer。这个方法会自动根据loss计算对应variable的导数。示例如下:
marsggbo
2018-12-21
6.2K
0
TensorFlow学习笔记之--[tf.clip_by_global_norm,tf.clip_by_value,tf.clip_by_norm等的区别]
其他
输入一个张量t,把t中的每一个元素的值都压缩在clip_value_min和clip_value_max之间。小于min的让它等于min,大于max的元素的值等于max。
marsggbo
2018-12-21
2.5K
0
为什么可逆矩阵又叫“非奇异矩阵(non-singular matrix)”?
其他
最近在捡回之前的线性代数知识,在复习可逆矩阵的时候,发现有的书上把可逆矩阵又称为非奇异矩阵,乍一看名字完全不知所云,仔细一分析,还是不明白。要想弄明白,还是得从英文入手,下面的解释主要从这里得来的Wh
marsggbo
2018-12-19
2.2K
0
解决安装YouCompleteMe与Vim版本不兼容问题
其他
$ sudo yum install gcc-c++ ncurses-devel python-devel
marsggbo
2018-12-19
3.8K
0
修复服务器上出现ImportError: cannot import name main的问题
其他
上网查了好久,一般都是说要修改/usr/bin路径下的pip文件,原文件内容如下:
marsggbo
2018-12-07
1.2K
0
[转载]tensorflow中使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数&&GPU设备指定
其他
tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置:
marsggbo
2018-12-07
1.1K
0
[TensorFlow笔记乱锅炖] tf.multinomial(logits, num_samples)使用方法
tensorflow
git
其他
tf.multinomial(logits, num_samples) 第一个参数logits可以是一个数组,每个元素的值表示对应index的选择概率。 假设logits有两个元素,即[0.6,0.4],这表示的意思是取 0 的概率是0.6, 取 1 的概率是0.4。 第二个参数num_samples表示抽样的个数。 例如: tf.multinomial(tf.log([[0.01]]),3) 不管重复运行多少次结果都是 [0,0,0] tf.multinomial(tf.log([[0.1
marsggbo
2018-12-07
1.1K
0
贝叶斯优化(Bayesian Optimization)深入理解
其他
tags: 贝叶斯优化,Bayesian Optimization,hyperparameters optimization,Bayes
marsggbo
2018-10-28
1.6K
0
TPU使用说明
其他
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。
marsggbo
2018-10-22
2K
0
TPU使用说明
其他
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。
marsggbo
2018-10-16
1.5K
0
Network Architecture Search Survey
其他
?
marsggbo
2018-10-15
452
0
(转载) 浅谈高斯过程回归
其他
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。我们先假设没有。
marsggbo
2018-10-11
3.4K
1
[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
其他
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 separable convolution)。 举个例子,假设有一个3×3大小的卷积层,其输入通道为16、输出通道为32。 那么一般的操作就是用32个3×3的卷积核来分别同输入数据卷积,这样每个卷积核需要3×3×16个参数,得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据,是因为刚开始3×3×16的卷积核的每个通道会在输入数据的每个对应通道上做卷积,然后叠加每一个通道对应位置的值,使之变成了单通道,那么32个卷积核一共需要(3×3×16)×32 =4068个参数。
marsggbo
2018-10-10
2.7K
0
向量和矩阵的各种范数比较(1范数、2范数、无穷范数等等
其他
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);
marsggbo
2018-09-27
7.2K
0
论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey
其他
论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evolutionary algorithm
marsggbo
2018-09-27
1.5K
0
Tensorflow datasets.shuffle repeat batch方法
其他
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。
marsggbo
2018-09-27
4.7K
0
论文笔记系列-DARTS: Differentiable Architecture Search
其他
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,所以模型结构搜索的任务就转变成了对连续变量\(α={α^{(i,j)}}\)以及\(w\)的学习。(这里\(α\)可以理解成the encoding of the architecture)。
marsggbo
2018-09-27
2K
0
论文笔记模板
其他
Title 文章标题 Summary 写完笔记之后最后填,概述文章的内容,以后查阅笔记的时候先看这一段。 Research Objective 作者的研究目标 Problem Statement 问题
marsggbo
2018-08-10
469
0
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