前面介绍了能够对连续值进行预测的简单线性回归模型,并使用梯度下降算法进行迭代求解。当然深度学习不仅能够处理连续值预测的回归问题,还能够处理预测固定离散值的分类问题。分类问题的一个典型应用就是自动识别图像中物体的种类,手写数字识别是常见的图像识别任务。
SeFa — Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs
我正在结合NumPy文档,整理NumPy的入门教程,可以说NumPy占据Python的半壁江山,重要性不言而喻。希望透过这个教程,你能更加熟练的使用NumPy.
首先,代码通过使用dir函数获取指定路径下所有以".bmp"结尾的文件,并存储在变量pictures中。
本文介绍了如何使用Tensorflow实现Word2Vec的Skip-Gram模型进行训练,并使用NCE Loss进行优化。同时,还介绍了如何使用Cosine Similarity计算文本相似度,并调用sklearn的TSNE模块进行降维。
专题一:玩转字符串1.检测字符串长度x <- "The birch canoe slid on the smooth planks."xstr_length(x)#检测字符串内的字符数,空格也算length(x)#向量里面元素的个数2.字符串拆分str_split(x," ")#以空格为分隔符号将字符串拆分开x2 = str_split(x," ")[[1]];x2y = c("jimmy 150","nicker 140","tony 152")str_split(y," ")str_split(y,"
在Andrew Ng的<< Machine Learning >>课程中,多次强调了使用向量化的形式进行编码,在深度学习课程中,甚至给出了编程原则:尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。该课程采用的是matlab/octave语言,所擅长的方向正是数值计算,语言本身内置了对矩阵/向量的支持,比如:
原文地址: https://staging.distill.pub/2021/gnn-intro/?ref=https://githubhelp.com 原文是一篇博客形式的文章,该文章最大的特点:全
GPT-3最近又开始火起一阵,关于GPT-3的各种精彩文章现在也很多,其中不光有展示了它生成结果的,也有对结果一些思考的,还有可视化其工作原理的。
这段代码是一个简单的PCA(主成分分析)算法实现,用于对图像数据进行降维处理。下面是对代码进行逐行分析:
文件保存的位置叫工作目录。working directory 即脚本,图片,文件的默认保存位置,也是文件读取的默认位置。
我们将介绍什么是相机的内参矩阵,以及如何使用它将RGBD(红色、蓝色、绿色、深度)图像转换为3D空间。获取RGBD图像的方式有很多种,例如Kinect相机之类的系统,这些系统通过测量红外光的飞行时间来计算深度信息。但也有传闻称iPhone 12将LiDAR集成到其相机系统中。对于无人驾驶汽车而言,最重要的数据来源与汽车上的LiDAR以及标准RGB摄像头。在本文中,我们不会详细介绍如何获取数据。
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
在深度学习中,我们经常需要处理各种类型的数据,并将其转换为适合机器学习算法的张量(tensor)格式。本文将介绍如何将Python中的列表(list)转换为Torch张量。
我的笔记本电脑CPU还可以,在TensorFlow等库的加持下,这台计算机可以在 10-100 毫秒内运行大部分常见CNN模型。2019年,即使是智能手机也能在不到半秒内运行「重量级」CNN模型。而当我自己做了一个简单的卷积层实现,发现这一个层的运行时间竟然超过2秒时,我非常震惊。
奇异值分解 (singular value decomposition, SVD) 就是一个“旋转-拉缩-旋转”的过程。
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
研究人员于是乎把目光转到了这片领域,即模型的稀疏化(Sparsification)。
初级统计函数 max() ,min() , mean() , median() ,var()方差 , sd()标准差 , sum()总和, length(x) # 长度(x中元素的个数), unique(x) #去重复(第一次出现不为重复,第二次出现为重复),duplicated(x)#检查重复值 , table(x) 重复值(因子)统计 ,sort(x) #排序 , dim() 查看行列数, nrow()查看行数,ncol() 查看列数
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一,也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说,NumPy的大量运算方法非常难记。
NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时,无需修改或仅需少量修改代码。
机器或者说计算机只理解数字,我们所有的而计算,计算机都会将这些转换成某种方式数字表示进行处理,使这些机器能够通过从数据中学习而不是像编程那样的预定义指令来解决问题。
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium,作者:Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具,本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数,帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
当实现一个神经网络的时候,我们需要知道一些非常重要的技术和技巧。例如有一个包含$m$个样本的训练集,你很可能习惯于用一个for循环来遍历训练集中的每个样本,但是当实现一个神经网络的时候,我们通常不直接使用for循环来遍历整个训练集
Word Embedding 是将自然语言中的「单词」转换为「向量」或「矩阵」,使计算机更容易理解它们,你常常可以在自然语言处理的工作中见到这种方法。而 Word2Vec 正是 Word Embedding 的一种。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
众所周知,PCA(principal component analysis)是一种数据降维的方式,能够有效的将高维数据转换为低维数据,进而降低模型训练所需要的计算资源。
这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 (Gramian Angular Field),并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。
深度学习:作为机器学习的一个子域,关注用于模仿大脑功能和结构的算法:人工神经网络。
很久之前就想写一篇围绕Logistic Regression(LR)模型展开的文章了,碍于时间、精力以及能力有限,时至今日才提笔构思。希望此文能够帮助初学者建立对于LR模型的立体思维,其中关于LR模型本身的理论细节本文不做过多讨论,尽可能的给读者分享与LR模型存在千丝万缕关系的一些模型以及关于LR的一些周边理论,希望笔者的联想能够对于大家有所收获、有所启迪。
关键词:自然语言处理,词向量,奇异值分解,Skip-gram模型,CBOW模型,负采样。
选自deeplearning4j 机器之心编译 参与:蒋思源 本文先简要明了地介绍了特征向量和其与矩阵的关系,然后再以其为基础解释协方差矩阵和主成分分析法的基本概念,最后我们结合协方差矩阵和主成分分析法实现数据降维。本文不仅仅是从理论上阐述各种重要概念,同时最后还一步步使用 Python 实现数据降维。 首先本文的特征向量是数学概念上的特征向量,并不是指由输入特征值所组成的向量。数学上,线性变换的特征向量是一个非简并的向量,其方向在该变换下不变。该向量在此变换下缩放的比例称为特征值。一个线性变换通常可以由其
“词袋模型”一词源自“Bag of words”,简称 BOW ,是构建文档-词项矩阵的基本思想。对于给定的文本,可以是一个段落,也可以是一个文档,该模型都忽略文本的词汇顺序和语法、句法,假设文本是由无序、独立的词汇构成的集合,这个集合可以被直观的想象成一个词袋,袋子里面就是构成文本的各种词汇。例如,文本内容为“经济发展新常态研究”的文档,用词袋模型可以表示为[经济,发展,新常态,研究]四个独立的词汇。词袋模型对于词汇的独立性假设,简化了文本数据结构化处理过程中的计算,被广泛采用,但是另一方面,这种假设忽略
根据输入文章,撰写摘要总结。
\min \|\alpha\|_1 \quad \mathrm{s.t.} \; \Phi\alpha = s
机器学习和深度学习中的模型都是遵循数学函数的方式创建的。从数据分析到预测建模,一般情况下都会有数学原理的支撑,比如:欧几里得距离用于检测聚类中的聚类。
在本文中,我将进一步介绍BERT,这是最流行的NLP模型之一,它以Transformer为核心,并且在许多NLP任务(包括分类,问题回答和NER)上均达到了最先进的性能。
摘要: 在图像分析中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在时间和内存方面优于全连接网络(Full Connected, FC)。这是为什么呢?卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢?卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢?卷积神经网络这个术语又是从哪里而来?这些问题在本文中一一为大家解答。
R,C分别表示写入的行数R和列数C,并且左上角被认为是(0,0)csvwrite('1.csv',data)
semi_join anti_join实际上没有发生过两个数据框的连接,其实是对左边的数据框取子集
线性代数的基本原理如何支持深度强化学习?答案是解决了马尔可夫决策过程时的迭代更新。
本文为刊载于《经济学(季刊)》2019 年第 4 期上《文本大数据分析在经济学和金融学中的应用:一个文献综述》[1]的阅读笔记。原论文详细综述了文本大数据信息提取方法、文本分析方法在经济学和金融学中的应用,是了解文本分析方法在经济学研究中应用的好材料。本篇笔记聚焦论文的第二部分,即文本大数据信息提取方法,旨在为文本分析方法的学习和日后研究运用提供基本认识。
在数据处理和分析中,JSON是一种常见的数据格式,而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中,我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame,并介绍相关的步骤和案例。
在本文中,我们将分析一个经典的序列对序列(Seq2Seq)模型的结构,并演示使用注意解码器的优点。这两个概念将为理解本文提出的Transformer奠定基础,因为“注意就是您所需要的一切”。
大型语言模型(LLM)通常拥有数十亿的参数,用了数万亿 token 的数据进行训练,这样的模型训练、部署成本都非常高。因此,人们经常用各种模型压缩技术来减少它们的计算需求。
考虑空间中的所有向量,都需要做线性变换,我们不可能对向量一个一个进行变换,然后得到变换后的空间。 此时就可以利用空间的基,我们对空间的一组基都得到它们变换后的结果,那么对于空间中的任意向量,因为我们都可以用基向量来将其表示出来,那么对任意向量的线性变换,都可以用基向量的线性变换的线性组合来表示,即对于空间的一组基
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云