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光城(guangcity)

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Cs231n assignment3之LSTM
好久没有更新cs231n的作业详解内容了,最近复习考试,利用业余时间来把LSTM完成!
公众号guangcity
2019-09-20
7420
全连接神经网络(下)
全连接神经网络(下) 0.说在前面1.Batch Normalization1.1 什么是BN?1.2 前向传播1.3 反向传播2.Dropout2.1 什么是Dropout?2.2 前向传播2.3
公众号guangcity
2019-09-20
1.2K0
「情感分析领域」简单调研
情感分析或观点挖掘是对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情感、情绪、评价和态度的计算研究。
公众号guangcity
2019-09-20
9780
cs231n之Assignment2全连接网络上
在上次作业中,已经实现了两层神经网络,但是有些问题,比如程序不够模块化,耦合度不高等问题,所以本节引出神经网络的层与层结构。本节主要实现一种模块化的神经网络架构,将各个功能封装为一个对象,包括全连接层对象,仿射层,Relu层等,在各层对象的前向传播函数中,将由上一层传来的数据和本层的相关参数,经过本层的激活函数,生成输出值,并将在后面反向传播需要的额外参数,进行缓存处理,将根据后面层次的提取与缓存值计算本层各参数的梯度,从而实现反向传播。
公众号guangcity
2019-09-20
3830
论文复现之医学图像应用:视网膜血管分割
今日研究为继续上次论文中的一个内容:U-Net网络,于是找了一篇经典论文,并学习论文及代码解读。在学习U-Net网络后,使用U-Net神经网络提取视网膜纹理血管。
公众号guangcity
2019-09-20
2.7K0
学习卧谈会之LeetCode(8)
点击公众号右下角合作转载->联系我,即可加入我的个人微信,共同探讨交流,以及入交流群(记得备注入群)!
公众号guangcity
2019-09-20
6280
数据预处理之One-Hot
前面一节我们讲了机器学习过程中的特征工程处理,那么这一节是不是该到数据预处理了呢,对头!
公众号guangcity
2019-09-20
6300
论文完整复现流程之异常检测的未来帧预测
本次研究论文题目为:Future Frame Prediction for Anomaly Detection -- A New Baseline。
公众号guangcity
2019-09-20
1.6K0
机器学习之数据之美
昨天看了一下机器学习的东西,发现在做特征工程时,需要用到seaborn的可视化方法。
公众号guangcity
2019-09-20
1.2K0
Feasibility of Learning
在本节中,林老师给出了如上图所示的例子:输入特征x是二进制的、三维的,对用有8种输入,其中训练样本D有5个。根据训练样本对应的输出y,假设有8个hypothesis,这8个hypothesis在D上,对5个训练样本的分类效果都完全正确。但是在另外3个测试数据上,不同的hypothesis表现有好有坏。
公众号guangcity
2019-09-20
3980
Non-Separable Data And Types of Learning
6.Learning with Different Protocol f(xn,yn)
公众号guangcity
2019-09-20
3080
Perceptron Hypothesis Set
今天开始更新机器学习系列,近日主要研究机器学习基石以及西瓜书等方面的学习,本文将更新机器学习基石的相关笔记。
公众号guangcity
2019-09-20
5410
优秀的数据分析师应该具备哪些技能和特质?
价值:根据当前数据,对比历史数据,结合市场规律对具体业务问题进行纠正,指导以及预测。
公众号guangcity
2019-09-20
4860
关于自己的寒假学习及Eager Function
“一个类似NumPy的数值计算库,支持GPU加速和自动区分,以及灵活的机器学习研究和实验平台。”
公众号guangcity
2019-09-20
6680
TensorFlow学习
TensorFlow学习0.导语1.Session会话控制(两种打开模式)2.Tensorflow使用Variable3.Placeholder 传入值4.激励函数(activate function)5.定义添加神经层的函数6.建造神经网络7.matplotlib 可视化8.学习文章
公众号guangcity
2019-09-20
5910
小白必定收藏的机器学习文章
本篇文章源自武博士,这篇文章在gitchat上原本收费,现在公开分享。 一. 引言
公众号guangcity
2019-09-20
4760
使用scikit-learn进行机器学习
导语 为什么要出这个教程?1.基本用例:训练和测试分类器练习2.更高级的用例:在训练和测试分类器之前预处理数据2.1 标准化您的数据2.2 错误的预处理模式2.3 保持简单,愚蠢:使用scikit-learn的管道连接器练习3.当更多优于更少时:交叉验证而不是单独拆分练习4.超参数优化:微调管道内部练习5.总结:我的scikit-learn管道只有不到10行代码(跳过import语句)6.异构数据:当您使用数字以外的数据时练习
公众号guangcity
2019-09-20
1.9K0
Image Captioning with RNNs
0.导语1.下载数据集2.Look at the data3.Vanilla RNN3.1 step forward3.2 step backward3.3 forward3.4 backward4.Word embedding4.1 forward4.2 backward5.RNN for image captioning6.问题7.作者的话
公众号guangcity
2019-09-20
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Assignment2之PyTorch实践
0.说在前面1.准备工作1.1 transform1.2 ToTensor1.3 Normalize1.4 datasets1.5 DataLoader1.6 GPU与CPU2.Barebones PyTorch2.1 Flatten Function2.2 Two-Layer Network2.3 Three-Layer ConvNet2.4 Initialization2.5 Check Accuracy2.6 Training Loop2.7 Train a Two-Layer Network2.8 Training a ConvNet3.PyTorch Module API3.1 Three-Layer ConvNet3.2 Train a Three-Layer ConvNet4.PyTorch Sequential API4.1 Three-Layer ConvNet5. CIFAR-10 open-ended challenge
公众号guangcity
2019-09-20
8200
泰坦尼克号之生存预测(1)
上一节一起学习了one-hot编码,那么本节主要偏重实践,一起践行one-hot!
公众号guangcity
2019-09-20
5240
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