问题背景在某些情况下，我们可能需要从深度嵌套的JSON结构中提取值。...status": 200, "type": "chase" } ] } }}我们可能需要提取以下值：...foo_rbody.query.info.acme_nofoo_rbody.query.info.road_runnerxyzzy_rbody.api.items[0].params.bicycle解决方案有多种方法可以从深度嵌套的...以下是一些最常用的方法：使用get_path()函数import redef get_path(dct, path): for i, p in re.findall(r'(\d+)|(\w+)',
导读 这是一篇关于度量学习损失函数的综述。 检索网络对于搜索和索引是必不可少的。深度学习利用各种排名损失来学习一个对象的嵌入 —— 来自同一类的对象的嵌入比来自不同类的对象的嵌入更接近。...本文比较了各种著名的排名损失的公式和应用。 深度学习的检索正式的说法为度量学习(ML)。在这个学习范式中，神经网络学习一个嵌 入—— 比如一个128维的向量。...这样的嵌入量化了不同对象之间的相似性，如下图所示。学习后的嵌入可以进行搜索、最近邻检索、索引等。 ? 用排序损失训练的深度网络，使搜索和索引成为可能 这个综述比较了各种损失的公式和应用。...这些变体采用相同的三元组损失函数，但是具有不同的三元组抽样策略。在原始的三元组损失中，从训练数据集中随机抽取三元组样本。随机抽样的收敛速度很慢。...固定的margin是不可取的，因为不同的类有不同的类内变化，如下图所示： ? 第二个限制是三元组损失是如何产生负样本的梯度的。
前言 图片检索是计算机视觉，数字图像处理等领域常见的话题，在我学习相关知识的过程中，图像检索算是我第一个学习的 demo，该过程都记录在 利用python进行识别相似图片（一） 和 利用python进行识别相似图片...显然的，上述方法都属于人工设计的方法来进行抽取特征，很自然的就想到使用当今很火热的深度学习来代替人工的设计的方法，所以这篇文章主要介绍的就是基于深度学习的图片检索。...其中一种解决方法是使用 Triplet 函数构造一个能够学习如何计算相似度的神经网络。...在微调的过程中，有几点：一般我们的微调方法是指将前面卷积的权重冻结，然后训练后面分类器的的权重。...，随后介绍了深度学习在图片搜索的过程，并给出三篇文章介绍了图片检索任务的大体框架和思路流程。
conv反向，传统的conv是从图片生成feature map，而deconv是用unsupervised的方法找到一组kernel和feature map，让它们重建图片。...pooling的receptive field中最大值的位置。...unpooling的时候最大值的位置还原，其它位置填0，如下图所示： ? 整个网络结构（两层）如下图所示： ?...FCN的一个好处是输入图片尺寸大小可以任意，不受传统网络全连接层尺寸限制，传统的方法还要用类似SPP结构来避免这个问题。...DCGAN[5]中使用deconv就更自然了，本身GAN就需要generative model，需要通过deconv从特定分布的输入数据中生成图片。
机器之心也介绍过基于循环与卷积的序列建模方法，而近日一篇综述文章进一步介绍了 NLP 中各种深度技术。由于很多基础知识读者可能已经比较熟悉了，因此本文只重点介绍该综述文章讨论的注意力机制。...7.1 编码器-解码器注意力机制 7.1.1 编码器解码器架构 从概念上来说，如图 10 所示编码器希望将输入嵌入为一个向量，而解码器根据该向量生成一些输出。 ? 图 10：编码器-解码器架构概览。...Bahdanau[1] 等人最开始使用双向深度 RNN 网络，该模型使用两条深度单向 RNN 构建模型，且方向相反的两条 RNN 不会共享参数。...7.1.3 解码器 编码器可以使用不同的模型，而在 NMT 中，解码器通常会使用深度的单向 RNN，这主要因为单向 RNN 会比较自然地适应于序列生成任务。...score 函数理论上可以是任意校准函数，一个比较直接的方式是使用点乘 score(u_t , u) =u_t*u。上下文向量可以解释为在平均上表征的最优单词。
随着层级表征的兴起，自然语言处理在很多方面都应用了深度神经网络。...机器之心也介绍过基于循环与卷积的序列建模方法，而近日一篇综述文章进一步介绍了 NLP 中各种深度技术。由于很多基础知识读者可能已经比较熟悉了，因此本文只重点介绍该综述文章讨论的注意力机制。...7.1 编码器-解码器注意力机制 7.1.1 编码器解码器架构 从概念上来说，如图 10 所示编码器希望将输入嵌入为一个向量，而解码器根据该向量生成一些输出。 ? 图 10：编码器-解码器架构概览。...7.1.3 解码器 编码器可以使用不同的模型，而在 NMT 中，解码器通常会使用深度的单向 RNN，这主要因为单向 RNN 会比较自然地适应于序列生成任务。...score 函数理论上可以是任意校准函数，一个比较直接的方式是使用点乘 score(u_t , u) =u_t*u。上下文向量可以解释为在平均上表征的最优单词。
我想要解决的问题是：在一辆车里有一个摄像头，我想知道车开得有多快。你显然不能看速度表，只能看视频片段本身。深度学习魔法应该能帮助我们。 数据 我有两个不同的视频。一个用于训练，另一个用于测试。...视频中的样本图像 训练视频的标签是a .txt文件，其中每一行对应于特定帧的速度。 方法 这个问题最有趣的地方是你的神经网络输入会是什么样子。仅从一个静态图像计算速度是不可能的。...计算光流 为了进行推断，网络将两幅图像拼接起来，并预测了一个维度为*(2, image_height, image_width)*的张量。如前所述，图像中的每个像素对应一个二维向量。...如果你打开[train.ipynb](https://github.com/sharifelfouly/vehicle-speed - estimate)，你就可以看到训练是如何运作的。...我总是从B0开始，然后放大到B3，因为我的GPU只有6 GB内存。经过训练，我得到如下结果(loss为均方误差)： ? 训练损失 ? 验证损失 很好，看起来一切都很正常！
1.区分FLOPs和FLOPS FLOPS：注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。...是一个衡量硬件性能的指标。 FLOPs：注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。...注意在深度学习中，我们用的是FLOPs，也就是说计算量，即用来衡量算法/模型的复杂度。 2.计算方法 注：以下不考虑activation function的运算。 2.1 卷积层： ?...（注：这里的MAC是乘加的意思，所以是两个operation） 上面针对一个input feature map，没考虑batch size。...理解上面这个公式分两步，括号内是第一步，计算出output feature map的一个pixel，然后再乘以HWCo拓展到整个output feature map。括号内的部分又可以分为两步， ?
，并据此解释随机梯度下降（SGD）中的噪声如何帮助避免局部极小值和鞍点，为设计和改良深度学习架构提供了很有用的参考视角。...当损失处在一个非常「尖锐」（二阶导很大）的最小值，并且此处有许多绝对值大的、正的特征值时，我很可能会加入一些把损失从朴素梯度下降的吸引域中「推出来」的噪声。...深度学习的启示：Hessian 矩阵的退化和「wide valleys」 在深度学习中，一个有趣的现象是过度参数化。我们经常有比做示例运算时更多的参数（d>>N）。...我认为正确的方法应该是想出一种有效的方法来模拟小批量噪声的各向异性，这种方法从学习率和批处理大小的组合中「解耦」出来。...与此同时，我们还需要做大量的理论工作来更详细地理解这种动态，特别是在一个深度学习环境中。
DeepLink 一个在Telegram中的dribbble链接, 点击后直接跳转到我的 Mango中, 是不是很神奇? 为什么要使用DeepLink?...DeepLinkDispatch会对URI进行转换,并将深度链接和URI中特定的参数一起分发给合适的Activity. 举个?...DeepLinkDispatch会调用被注解的方法,从TaskStackBuilder的最后一个Intent创建Intent, 当从已经注册的deep link启动Activity时使用....自定义注解一个比较流行的用法便是在web App的深度链接中: // Prefix all app deep link URIs with "app://airbnb" @DeepLinkSpec(prefix...adb shell am … 不过这种方式有时可能会丢失URI, 所以最好是从shell中调用.
「代码编译打包」是如今前端工程化中绕不开的一环，这项功能依赖于「打包工具」。 最常见、受众最广的打包工具当属webpack。...本文会从几个纬度来评价一款打包工具优劣。 首先让我们简单了解下市面上常见打包工具的特点： webpack 基于loader与plugin机制，接入灵活。同时由于有先发优势，有完备的社区储备。...vite 基于浏览器原生支持的ESM标准，vite在dev环境可以提供极快的预览效果。 同时基于go语言编写的esbuild，使vite的打包速度与以上几个工具有了数量级的差异。 ?...如何处理依赖文件（node_modules）中CJS与ESM混用的情况？...Non-JavaScript resources 非JS资源的打包 典型的web应用不仅仅包含JS代码，还包含HTML、CSS、图片、字体等。 如何在打包工具中处理好这些资源之间的依赖关系？
因此，我们从转写任务开始进一步从可视化的角度解释神经网络中的单个神经元实际上都学到了什么，以及它们到底是如何决策的。 目录： 转写 网络结构 分析神经元 「t」是如何变成「ծ」的?...分析神经元 我们尝试回答下面的两个问题： 网络如何处理具有几个可能的输出结果的例子？（例如 r => ր vs ռ 等等） 特定的神经元都解决了什么问题？ 「t」是如何变成「ծ」的?...为了量化这两幅直方图的差别，我们使用了海宁格距离（Hellinger distance），即我们得到对神经元激活结果的最大值和最小值，并将它们之间划分成 1000 分，然后应用海宁哥距离公式。...连接层的神经元被分成两部分：左半部分神经元是从输入序列向输出序列传播的 LSTM，右半部分是从输出向输入传播的 LSTM。我们根据直方图的距离从每个 LSTM 中展示出了前十个神经元。...神经元 是如何学习的？ 在分析的第二部分我们阐释了在有歧义的情况中，每个神经元是如何起到帮助作用的。我们使用了可以被转写为不止一种亚美尼亚字母的拉丁字符集。
选自Medium 机器之心编译 参与：乾树 多个智能体如何协同工作才能高效完成任务？深度学习领域中的多体问题就像物理领域中的一样难解。很多研究机构正致力于研发先进技术处理多代理系统的问题。...每个代理都可能有与全局目标合作或竞争的目标（即目标函数）。在多代理深度学习系统中，甚至在模块化的深度学习系统中，研究人员需要设计可扩展的合作方法。...找到两个对抗网络之间的平衡状态是一个热门的研究课题。在深度学习中解决二体问题相当困难。研究发现，使用这种方法可以防止「模式崩溃」的不良情况。...此外，设置确保收敛到一个最佳的解决方案，而且只有一个恰好也是全局的局部极小值。...在这个模型中，代理之间的耦合显然是隐式的。 DeepMind 解决了具有共享内存的多代理程序的问题。
深度学习模式可能需要几个小时，几天甚至几周的时间来训练。 如果运行意外停止，你可能就白干了。 在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。...Checkpoint可以直接使用，也可以作为从它停止的地方重新运行的起点。 训练深度学习模型时，Checkpoint是模型的权重。他们可以用来作预测，或作持续训练的基础。...加载Checkpoint神经网络模型 现在你已经了解了如何在训练期间检查深度学习模型，你需要回顾一下如何加载和使用一个Checkpoint模型。 Checkpoint只包括模型权重。...在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。 让我们开始吧。...Checkpoint可以直接使用，也可以作为从它停止的地方重新运行的起点。 训练深度学习模型时，Checkpoint是模型的权重。他们可以用来作预测，或作持续训练的基础。
今天和大家分享一个深度学习中的基础概念：嵌入。关于嵌入提出几个问题，读者朋友们，你们可以先思考下。然后带着这些问题，点击阅读原文，查看官方解答。 1、为什么要有嵌入？ 2、什么是嵌入？...3、如何得到嵌入向量？ 4、 如何可视化展示嵌入向量？ 5、嵌入向量的实际应用有哪些？ 一个单词集合，这些属于离散的非数值型对象，数值计算的基本要求是数值型，所以需要将他们映射为实数向量。...嵌入是将离散对象数值化的过程。...嵌入向量，google 开源的 word2vec 模型做了这件事，现在 TensorFlow 中调用 API 几行代码便可以实现： word_embeddings = tf.get_variable(“...嵌入可以通过很多网络类型进行训练，并具有各种损失函数和数据集。例如，对于大型句子语料库，可以使用递归神经网络根据上一个字词预测下一个字词，还可以训练两个网络来进行多语言翻译。
p=6349 本周我正和一位朋友讨论如何在结构方程模型（SEM）软件中处理具有缺失值的协变量。我的朋友认为某些包中某些SEM的实现能够使用所谓的“完全信息最大可能性”自动适应协变量中的缺失。...在下文中，我将描述我后来探索Stata的sem命令如何处理协变量中的缺失。 为了研究如何处理丢失的协变量，我将考虑最简单的情况，其中我们有一个结果Y和一个协变量X，Y遵循给定X的简单线性回归模型。...接下来，让我们设置一些缺少的协变量值。为此，我们将使用缺失机制，其中缺失的概率取决于（完全观察到的）结果Y.这意味着缺失机制将满足所谓的随机假设缺失。...在没有缺失值的情况下，sem命令默认使用最大似然来估计模型参数。 但是sem还有另一个选项，它将使我们能够使用来自所有10,000条记录的观察数据来拟合模型。...rnormal())^2 gen y=x+rnormal() gen rxb=-2+*y gen rpr=(rxb)/(1+exp(rxb)) gen r=(() rpr) x=. if r==0 使用缺少值选项运行
设计具有很高 Rademacher 复杂度同时又能在真实数据上很好地训练和泛化的支持向量机架构是很简单的。...在一个相关的说明中，Behnam Neyshabur 及其联合作者的几篇更早期的论文已经提出了与张弛原等人对深度网络的看法相当相似的观点。...我将这种诊断称为描述性的（descriptive），因为这只是给该病人的问题分配一个标签，而没有给出如何解决该问题的任何见解。...从 D 中取大小为 2m 的单个样本集，然后将其分成两半，其中一半是 S，另一半是 S2。翻转 S2 中点的标签。现在尝试寻找能最好地描述这些新样本的分类器 C，也就是说最小化 ? 为什么呢？...尽管之前在使用简单的分类器的时候也许能办到，但现在我们的复杂分类器具有数以百万计的变量，而且这些变量还是反向传播等非凸优化技术的产物。
不同的神经网络权重初始值会导致不同的神经网络训练结果，一个良好初始化权重可以对于神经网络的训练带来很大帮助，比如加速梯度下降(Gradient Descent)的收敛；增加梯度下降(Gradient Descent...Cost after iteration 13000: 0.6931471805599453 Cost after iteration 14000: 0.6931471805599453 迭代过程中的...2.2 Random Initialization Random Initialization是对神经网络的初始权重采用随机初始化的方法，即为每个Weight的值赋予一个随机数。...Cost after iteration 13000: 0.0845705595402428 Cost after iteration 14000: 0.07357895962677366 迭代过程中的...如果你要降低深度网络对Weight Initialization的依赖，Batch Normalization是一种有效的方法。
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