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原创 C/C++ 笔记、Python 笔记、JavaWeb + 大数据 笔记
日萌社Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战用户画像C、C++笔记JavaWeb+大数据笔记CDH 6、CDH5Python笔记链接：https://pan.baidu.com/s/1QOh_EpLe97U43GMTjVaVtQ提取码：vtc5链接：https://pan.baidu.com/s/1TKNZ6...
2021-06-26 20:49:19
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原创 CNN：RCNN、SPPNet、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO V1 V2 V3、SSD、FCN、SegNet、U-Net、DeepLab V1 V2 V3、Mask RCNN
日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）CNN： 目标检测： RCNN SPPNet Fast RCNN Faster RCNN YOLO V1 YOLO V2 YOLO V3 SSD 目标分割： FCN SegNet U-Net DeepLab V1 DeepLab V2 DeepLab V3 DeepLab
2021-06-18 22:08:41
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原创 人工智能AI：TensorFlow Keras PyTorch MXNet PaddlePaddle 深度学习实战 part2
日萌社大数据、AI、python、C++学习资源链接：https://pan.baidu.com/s/1rXzERBEhVr08mEeKln8oqQ提取码：0t54链接：https://pan.baidu.com/s/1BkGfhuejd2JZznvJHaRiow提取码：am12tensorflow 2.0 深度学习（第一部分 part1）tensorflow 2.0 深度学习（第一部分 part2）tensorflow 2.0 深度学习（第一部分 part3）t...
2021-06-18 22:08:38
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原创 人工智能AI：TensorFlow Keras PyTorch MXNet PaddlePaddle 深度学习实战 part1
日萌社github标星11600+：最全的吴恩达机器学习课程资源（完整笔记、中英文字幕视频、python作业，提供百度云镜像！）Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战用户画像C、C++笔记JavaWeb+大数据笔记CDH 6、CDH5Python笔记链接：https://pan.baidu.com/s/1...
2021-06-18 22:07:56
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原创 IoU交并比、目标检测、RCNN、SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN、RPN区域提议网络、FPN特征金字塔、yolo、FCN基于全卷积的语义分割、反卷积、Mask RCNN
日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）计算IoU：计算交并比1.候选框的坐标表示为(左上角的x坐标,左上角的y坐标,右下角的x坐标,右下角的y坐标)2.一般的都是左上角的x/y坐标小，右下角的x/y坐标大，因为x/y坐标轴的零点位于左上角处。"""非极大值抑制（NMS）1.输入数据： 通过SVM分类器对每个锚框分类好之后，每个锚框都带上了预测类别标签值和该预测类别的..
2021-06-18 22:07:52
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原创 神经网络：正则化 范数 Droupout BN 方差 偏差 距离 损失 梯度 指标 学习率 超参数 归一化 标准化 激活 过拟合抑制 数据增强 标签平滑
日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）1.梯度下降 1.随机梯度下降算法： 计算一个随机样本的损失函数关于参数θ的梯度来更新权重。 每迭代更新一次权重都需要计算所有样本误差，效率偏低。 容易陷入局部最优解。 2.全梯度下降算法： 计算所有样本的损失函数关于参数θ的梯度来更新权重 容易陷入局部最优解。1.什么是梯度消失或爆炸: 根据反向传播算法和链式法则, 得到
2021-06-18 22:07:49
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原创 SVM支持向量机、线性回归、逻辑回归、K-近邻算法KNN、KD树、决策树、集成学习 Bagging 随机森林、集成学习 Boosting AdaBoost GBDT、k-means聚类算法
日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）支持向量机朗格朗日乘子法线性回归(预测连续值)逻辑回归(sigmoid二分类)对数函数一般地，对数函数是以幂（真数）为自变量，指数为因变量，底数为常量的函数。对数函数是6类基本初等函数之一。其中对数的定义：.
2021-06-18 22:06:30
1442
原创 java.lang.NoSuchMethodError: com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor.＜init＞
大数据hive报错
2022-08-06 16:43:16
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原创 监督学习 算法
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）1.监督学习 1.监督学习的 例子一：预测房价 假设现在有一栋750平方英尺的房子，能卖多少钱 1.给算法一个数据集，其中包含正确答案，也就是说我们给算法一个房价数据集，在这个数据集中的每个样本我们都给出正确的价格， 即这个房子的实际卖价，算法的目的就是给出更多正确答案。 2.回归问题： 假如要给一套新房子给出估价，用...
2021-08-27 10:19:58
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原创 线性回归 公式
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）1.监督学习算法例子 1.回归问题 预测房子价格数据集，不同尺寸大小的房子对应不同的售价。假如现在1250平方英尺(绿色箭头)的房子能卖220000美元。 之所以是一个监督学习算法，是因为每个样本都有一个正确答案。而且我们知道数据集中卖出房子的实际大小和价格，而且这还是一个回归问题。 回归是指我们预测一个具体数值的输出，也就是价格数...
2021-08-27 10:19:36
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原创 无监督学习
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）1.监督学习 回顾 1.数据集如下：阳性样本和阴性样本，即良性和恶性 2.对于如下监督学习的每一个样本，我们已经清楚地标识出哪个是正确答案，即是良性还是恶性，给出了明确的定义标签 3.而无监督学习与监督学习相反，无监督学习中的每个样本中都具有相同标签或都没有标签，即没有指定每个样本实际究竟是良性还是恶性2.无监督学习 1.在...
2021-08-27 10:18:54
4330
原创 感知机（多层感知机神经网络）：平滑激活函数 sigmoid、ReLU
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Densemodel = Sequential() # 包含 12 个人工神经元的单层网络，有 8 个输入变量(也称为特征)model.add(Dense(12, input_dim = 8, kernel_i...
2021-08-27 10:18:24
2120
原创 window下 安装 anaconda（python 3.6 / python 3.7）
window下 人工智能 Keras、TensorFlow 的环境安装 总文章window下安装 anaconda（python 3.6 / python 3.7）链接：https://pan.baidu.com/s/1A2i7uPvTUsDf_5F_Jo69bA提取码：u8wv========== 暂时推荐安装 anaconda（python 3.6）======...
2021-08-27 10:18:22
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原创 成本函数/代价函数、损失函数、目标函数
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）目标函数：既可代指损失函数，又可代指代价函数/成本函数。有的地方将损失函数和代价函数没有细分也就是两者等同的。损失函数(Loss function)： 损失函数越小，就代表模型拟合的越好。 例如有平方误差损失函数、二分对数损失函数（二元标签预测）、多分类对数损失（多分类标签预测）代价函数/成本函数(Cost funct...
2021-08-27 10:18:01
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原创 向量化 公式
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）1.下图一个常见的线性回归假设函数：hθ(x) 1.没有向量化的公式：hθ(x)=求和公式θ_j*x_j，用于计算j=0到j=n的和。 2.向量化的公式：hθ(x)=θ^T*x 把hθ(x)看作是θ^T乘以x(θ转置乘以x)，那么就可以写成计算两个向量的内积，其中向量θ=[θ0,θ1,θ2]。 这里假设有两个特征量，比如特征变量的数...
2021-08-26 10:38:16
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原创 正规方程 公式
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）1.正规方程（区别于迭代方法的直接解法） 对于某些线性回归问题，正规方程能给我们更好的方法来求得参数θ的最优值。 1.前面讲解中一直在使用的线性回归算法是梯度下降法(迭代算法)，目的是为了最小化代价函数J(θ)。使用这种梯度下降法(迭代算法)需要经过很多步， 也就是需要梯度下降的多次迭代才能收敛到全局最小值。 相反的，正规方程提供...
2021-08-26 10:38:04
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原创 梯度下降 算法
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）1.梯度下降 1.梯度下降算法的意义：可以将线性回归的代价函数J实现最小化，当然梯度下降还可以最小化其他函数。 2.下面的例子：使用梯度下降算法最小化 任意函数J 下面图示：线性回归定义的的代价函数J，也许是一个需要最小化的其他函数，此时需要使用一个算法来最小化函数J(θ0,θ1)。 注意：梯度下降可应用于更一般的函数，而不仅是线性回归定...
2021-08-26 10:37:48
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原创 矩阵、向量
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）1.矩阵 1.矩阵是指：由数字组成的矩形阵列，并写在方括号内。 2.矩阵例子： 1.先写一个左括号，然后里面是一些数字，这些数字可能来自机器学习问题，也可能表示其他意思，不过现在不用管具体的数字， 然后用右方括号括起来，然后得到一个矩阵。 2.先写一个左括号，然后里面依次写下1、2、3、4、5、6，因此实际上矩阵可以说是二维数组的...
2021-08-26 10:37:12
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原创 多变量线性回归/多元线性回归
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）1.多变量线性回归/多元线性回归 多变量线性回归 又可称作 多元线性回归，即使用多个特征值/变量来预测y。 1.单变量线性回归中，只有一个单一特征值/变量值(房子面积x)，那么希望用这个特征值/变量值来预测y(房屋价格)。 单变量的假设函数：hθ(x)=θ0+θ1x。x即为唯一输入的特征值/变量值，h(x)的结果值即为y(房屋价格)。 2...
2021-08-26 10:37:05
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原创 特征和多项式回归
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）4.特征和多项式回归 1.特征选择 下面讨论了不单止可以使用两个特征是房子临街宽度frontage和房子纵深长度depth，还可以把两个特征房子临街宽度frontage和房子纵深长度depth两者相乘 得到一个特征房子面积大小，上面两个方式都可以应用到线性回归模型，也即可以自由徐选择使用什么特征，并通过设计不同的特征，能够用更复杂的函数拟...
2021-08-26 10:37:01
801
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原创 多元梯度下降法
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）2.多元梯度下降法 1.多元梯度下降法：使用梯度下降法来处理多变量线性回归(多元线性回归)。3.多元梯度下降运算中的实用技巧（均用于优化梯度下降，最终目的均是使下降速度变得更快） 1.特征缩放 特征缩放的作用：使梯度下降的速度变得更快，则收敛所需的迭代次数便更少，这就是特征缩放。 1.首先讨论什么情况下需要特征缩放 ...
2021-08-26 10:36:58
2842
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原创 window 安装 Octave
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）链接：https://pan.baidu.com/s/1OG7dG4jc-RKPa1StflTexA提取码：rlr01.下载页面：https://ftp.gnu.org/gnu/octave/windows/ octave-5.1.0-w64.zip下载链接：https://ftp.gnu.org/gnu/octave/windows/oct...
2021-08-26 10:36:51
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原创 Logistic 回归
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）1.分类 1.要预测的变量y是一个离散值的情况下的分类问题，下面是分类问题的一些例子，比如垃圾邮件分类、分类网上交易、肿瘤分类。 在二元分类问题中，y的取值范围是0或1。多分类问题中，y的取值范围还可以是0、1、2、3。 在这些例子中我们尝试预测的变量y都是可以有两个取值的变量，即0或1。比如说0或1可以分别代表是否垃圾邮件，恶性或良...
2021-08-26 10:36:15
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原创 卷积神经网络：从头开始构建一个CNN
参考文章：手把手带你走进卷积神经网络！关于对神经网络的介绍原文人工智能 个人学习笔记（不定时更新）动机CNN的经典用例是执行图像分类，例如查看宠物的图像并确定它是猫还是狗。这是一项看似非常简单的任务，你可能会有这样的疑惑：为什么不使用普通的神经网络呢？不得不说这是一个好问题。原因1：图像很大目前用于计算机视觉问题的图像通常为224x224甚至更大。想象一下，构建一个神经...
2021-08-26 10:35:42
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原创 window 安装 PyTorch
window下 人工智能 Keras、TensorFlow、PyTorch、CUDA、cuDNN 的环境安装 总文章window 安装 PyTorch人工智能AI：Keras PyTorch MXNet 深度学习实战（不定时更新）1.安装链接：https://pytorch.org/get-started/locally/ window下装的软件版本：CUDA 9.0、cuDN...
2021-08-25 10:46:59
1441
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原创 window下安装MXNet
人工智能AI：Keras PyTorch MXNet 深度学习实战（不定时更新）1.《动手学 深度学习》电子书：https://zh.d2l.ai/d2l-zh.pdf2.《动手学 深度学习》官网：https://zh.d2l.ai/3.《动手学 深度学习》github：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh4.《动手学 深度学习》代码：https://zh....
2021-08-25 10:46:54
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原创 window下安装 Keras、TensorFlow（先安装CUDA、cuDNN，再安装Keras、TensorFlow）
======= 人工智能 Keras、TensorFlow 的环境安装 ======1.window下安装 anaconda（python 3.6 / python 3.7）2.安装 ubuntu 16/183.window下安装 Keras、TensorFlow（先安装CUDA、cuDNN，再安装Keras、TensorFlow）===== 第一步：先安装C...
2021-08-25 10:46:52
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原创 计算机视觉工具GluonCV
1.GluonCV⼯具包：https://gluon-cv.mxnet.io/2.更新pip：python -m pip install --upgrade pip3.假设安装了cuda 10.0：pip install --upgrade mxnet-cu100 gluoncv 假设安装了cuda 9.0：pip install --upgrade mxnet-cu90 gluoncv...
2021-08-25 10:46:49
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原创 机器翻译 MXNet（使用含注意力机制的编码器—解码器，即 Encoder编码器-Decoder解码器框架 + Attention注意力机制）
注意力机制 SENet、CBAM机器翻译 MXNet（使用含注意力机制的编码器—解码器，即 Encoder编码器-Decoder解码器框架 + Attention注意力机制）one-hot向量化中实现的循环神经网络： 1.输入数据inputs： 输入数据数据为List列表，列表的元素数量为时间步数，每个元素(时间步t)为(批量⼤小,词典⼤小)形状的矩阵。 inpu...
2021-08-25 10:46:46
2024
原创 TensorBoard 的使用
人工智能AI：Keras PyTorch MXNet 深度学习实战（不定时更新）个人主页Tensorboard参数Keras 中文文档 介绍 TensorBoard：https://keras.io/zh/callbacks/#tensorboardTensorBoard官方 介绍：https://www.tensorf...
2021-08-25 10:46:43
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原创 网易云课堂 卷积神经网络 第一周
人工智能 个人学习笔记（不定时更新）卷积神经网络1.计算机视觉 1.例子1：给出一张64x64图片，让计算机去分辨这是一只猫 2.例子2：目标检测。比如在一个无人驾驶项目中，不一定非得识别出图片中的物体是车辆，但只需要计算出其他车辆的位置，以确保能够避开他们， 所以在目标检测项目中，首先需要计算出图中有哪些物体，比如汽车还有图中的其他东西，再将它们模拟成一个个盒子， 或者...
2021-08-25 10:46:41
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原创 报错解决：could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED
个人主页执行时报错：could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED解决方式：GPU占用问题导致的，keras框架（Tensorflow backend） 设置GPU按需分配： import tensorflow as tf from keras import backend as K config = tf.C...
2021-08-25 10:46:38
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原创 DeepDream、反向运行一个卷积神经网络在 DeepDream和卷积神经网络的可视化 中的应用
个人主页1.window下安装 Keras、TensorFlow（先安装CUDA、cuDNN，再安装Keras、TensorFlow）2.C/C++ 笔记、Python 笔记、JavaWeb + 大数据 笔记3.Keras 深度学习实战、PyTorch 深度学习、Python 深度学习、动手学深度学习4.人工智能AI：Keras PyTorch MXNet 深度学习实战（不定时更...
2021-08-25 10:46:35
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原创 FCN 全卷积网络、卷积神经网络的上采样：Conv2DTranspose 转置卷积(反卷积/后卷积/分数步长卷积)
个人主页1.转置卷积 Conv2DTranspose 可被称为 反卷积、后卷积、分数步⻓卷积（fractionally-strided convolution）。2.在模型设计中，转置卷积层常⽤于将较小的特征图变换为更⼤的特征图。在全卷积⽹络中， 当输⼊是⾼和宽较小的特征图时，转置卷积层可以⽤来将⾼和宽放⼤到输⼊图像的尺⼨。3.转置卷积层可以放⼤特征图。在图像处理中，我们有时需要将图...
2021-08-25 10:46:32
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原创 平均值mean 和 方差variance 在变分自编码器（VAE）中的应用
个人主页1.window下安装 Keras、TensorFlow（先安装CUDA、cuDNN，再安装Keras、TensorFlow）2.C/C++ 笔记、Python 笔记、JavaWeb + 大数据 笔记3.Keras 深度学习实战、PyTorch 深度学习、Python 深度学习、动手学深度学习4.人工智能AI：Keras PyTorch MXNet 深度学习实战（不定时...
2021-08-24 09:32:11
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原创 卷积神经网络的下采样：步进卷积、最大池化
个人主页1.window下安装 Keras、TensorFlow（先安装CUDA、cuDNN，再安装Keras、TensorFlow）2.C/C++ 笔记、Python 笔记、JavaWeb + 大数据 笔记3.Keras 深度学习实战、PyTorch 深度学习、Python 深度学习、动手学深度学习4.人工智能AI：Keras PyTorch MXNet 深度学习实战（不定时...
2021-08-24 09:32:07
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原创 Anaconda3 python 3.7、TensorFlow2、CUDA10、cuDNN7.6.5
日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）安装TensorFlow2、CUDA10、cuDNN7.6.5Anaconda3 python 3.7、TensorFlow2、CUDA10、cuDNN7.6.5TensorFlow 2.0 环境搭建window下安装 Keras、...
2021-08-24 09:32:01
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原创 10分钟快速入门 PyTorch – RNN
10分钟快速入门 PyTorch (8) – Word Prediction https://www.pytorchtutorial.com/10-minute-pytorch-8/10分钟快速入门 PyTorch (5) – RNN https://www.pytorchtutorial.com/10-minute-pytorch-5/PyTorch 中的 LSTM模型参数解释 h...
2021-08-24 09:31:59
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原创 GluonCV工具包 安装
1.GluonCV⼯具包：https://gluon-cv.mxnet.io/2.更新pip：python -m pip install --upgrade pip3.假设安装了cuda 10.0：pip install --upgrade mxnet-cu100 gluoncv 假设安装了cuda 9.0：pip install --upgrade mxnet-cu90 gluoncv...
2021-08-24 09:31:56
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