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【笔记】摘自AI白自身镜

链接:https://mp.weixin.qq.com/s/I95XeUYbOXWdCHQ_hAvHTQ9.入行AI需要什么数学基础:左手矩阵论,右手微积分9.1线性代数向量.我们都知道欧式空间,任何一个向量(x,y,z)可以由三个方向的基组成(x,y,z)=x(1,0,0)+y(0,1,0)+z(0,0,1),它的维度是3,拓展至n就成为n维空间,这N维,相互是独立的,也就是...

2019-10-16 23:06:28

【caffe】caffe使用流程

【下战书!】每日一点学习记录,能记多少就记多少。哪怕是5分钟学习也可以!不断!【caffe使用流程】准备数据(imag/LMDB)------>定义网络(train.prototxt)------>训练参数(solver.prototxt)------>训练/测试(acc/loss)【caffe数据结构】数据结构blob-------...

2019-10-15 22:22:29

#if, #elif, #else, #endif 使用

有些程序在调试、兼容性、平台移植等情况下可能想要通过简单地设置一些参数就生成一个不同的软件,这当然可以通过变量设置,把所有可能用到的代码都写进去,在初始化时配置,但在不同的情况下可能只用到一部分代码,就没必要把所有的代码都写进去,就可以用条件编译,通过预编译指令设置编译条件,在不同的需要时编译不同的代码。(一)条件编译方法 条件编译是通过预编译指令来实现的,主要方法有:1、#if,#elif,...

2019-10-14 11:51:08

机器学习中什么是端到端的学习(end-to-end learning)?

相对于深度学习,传统机器学习的流程往往由多个独立的模块组成,比如在一个典型的自然语言处理(NaturalLanguageProcessing)问题中,包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等多个独立步骤,每个步骤是一个独立的任务,其结果的好坏会影响到下一步骤,从而影响整个训练的结果,这是非端到端的。而深度学习模型在训练过程中,从输入端(输入数据)到输出端会得到一个预测结果,与真实结果相比较...

2019-09-26 21:43:13

【Git笔记4】关于远程仓库的必知、创建与合并分支(fast foeward模式)及解决冲突

一、远程仓库(1)前言:在git学习笔记1中我们已经知道远程仓库这么回事,但是并不知道这究竟是啥?简单说说吧,同一个Git仓库可以分布在不同的机器上,他们是怎么分布的?刚刚开始只有一台机器有一个原始版本库,别的机器就“克隆”这个原始版本库在每台机器上的版本库是一样的,没有主次之分。Github提供Git仓库托管服务。只要注册一个GitHub账号。就可以免费获得Git远程仓库。你可以从...

2019-09-26 20:41:21

【Git笔记1】本地项目与GitHub远程仓库互联

秋招面试的时候,面试官就问了我:你会Git吗?我迟疑看着他,他微笑着说,入职前要抓紧时间好好学习一下。由于地理位置优势先来公司熟悉下环境,咨询算法组组长入职前可以做些什么准备?组长说,Git要好好学习一下,这个在工作中挺重要的。可是,我并没有听话,懊悔,实在是耽误了不少时间在使用Git上,你可能说Git不难,是的,它不难,但是会它,你工作效率真的会大增,Git东西还是挺多的。本系列学习笔记...

2019-09-24 23:31:37

【VirtualBox+ubantu18.04】VirtualBox中创建共享文件夹

安装VirtualVBoxUbuntu以及共享文件夹大的问题

2019-09-05 23:23:24

【经典网络学习笔记4】RCNN-Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

2019-09-02 23:30:50

【杂谈】人工智能、NLP学习路线

【人工智能学习路线】数学基础:微积分、线性代数、概率统计、信息论技术基础:计算机原理、程序设计语言、算法基础、对应领域知识(NLP,cv,语音)算法方面(理论):机器学习算法(逻辑回归、决策树模型、集成算法、聚类算法)深度学习方法(深度学习网络,卷积神经网络,循环神经网络)机器学习框...

2019-08-25 21:40:28

吴恩达2017深度学习作业-c2w2-TensorFlow Tutorial(上)

TensorFlowTutorial欢迎来到本周的编程作业。到目前为止,您一直使用numpy来构建神经网络。现在我们将带领你通过一个深度学习框架,这将使你更容易地建立神经网络。机器学习框架,如TensorFlow、paddleblade、Torch、Caffe、Keras等,可以显著加快机器学习的开发。所有这些框架都有很多文档,您可以随意阅读。在这次作业中,你将学习在TensorFlow中做...

2019-06-27 19:36:07

吴恩达2017深度学习作业-c2w1-Optimization Methods(下)

这次作业其实总的来说花费了很长时间,主要是自己不能集中去写代码,第二是基础知识很多不扎实,很多需要查,但是我查也不是深究,我就简单记录一下用法,主要还是需要多用。每次都小结一下。前面一些错误的点:s["dW"+str(l+1)]=beta2*s["dW"+str(l+1)]+(1-beta2)*np.square(grads["dW"+str(l+1)])...

2019-06-26 00:24:47

吴恩达2017深度学习作业-c2w1-Optimization Methods(上)

先看下下载题目后的目录:本题目在OptimizationMethods中。Untilnow,you'vealwaysusedGradientDescenttoupdatetheparametersandminimizethecost.Inthisnotebook,youwilllearnmoreadvancedoptimization...

2019-06-24 23:13:11

【经典网络学习笔记2】AlexNet-ImageNet Classification with Deep Convolution Neural Network

一、论文结构二、需要掌握的东西是什么?1、网络结构及参数计算、连接参数的计算(这个感觉用的不多)关于参数计算真的很多不明确的地方,现在终于明确了。其一,在第五个卷积经过重叠池化后得到6*6*256如何做全连接的。其实就是经过了flattened,拉成一个维度的,然后作为输入,后面的4096是超参数来的,1000是number_class.其二,工程上用到了...

2019-06-23 01:20:21

2017年吴恩达深度学习问题积累

问题1多元逻辑回归这里得到N个模型二分类器后,接下来怎么办?我主要是对红圈这里不知道怎么操作的,难道是将一个新的样本输入到N个二分类器,然后看谁的概率大就认为是哪类吗?还是说N个模型分类器会综合融合到一个模型中?这里很糊涂,请老师帮忙解释一下。答:前者问题2差别交叉熵损失函数二元逻辑回归多元逻辑回归Softmax回归https://blog.csdn.net...

2019-06-15 21:40:09

【转载大佬】深度学习模型压缩与加速综述

深度学习模型压缩和加速算法的三个方向,分别为加速网络结构设计、模型裁剪与稀疏化、量化加速目前在深度学习领域分类两个派别,一派为学院派,研究强大、复杂的模型网络和实验方法,为了追求更高的性能;另一派为工程派,旨在将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上,效率是其追求的目标。复杂的模型固然具有更好的性能,但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因。所以,卷积神经网络日...

2019-06-13 11:23:31

吴恩达2017深度学习作业-c1w4-Deep Neural Network for Image Classification: Application

放项目目录:4_1是基础,一些函数,4_2是本次作业的ipynb文件,其中需要用的函数来自于dnn_utils_v2.py咯。这个py文件算是底层代码了哈,可以好好看看消化一下,等会在文末附上。Whenyoufinishthis,youwillhavefinishedthelastprogrammingassignmentofWeek4,andal...

2019-06-03 16:20:00

吴恩达2017深度学习作业-c1w3-Planar data classification with one hidden layer

一、前言可以去github下载,目录如下,主要是标记的三个文件就可以完成作业。第一个ipynb就是下面次序来的,按照一步一步进行即可,但是要先下载后面两个py文件,在本文后面附上了,下载好后你就可以运行作业,看作业效果啦。我觉得很巧妙的地方:1预测时:.但也有人用了——————predictions=np.round(A2)超级赞呢!2、梯度的计...

2019-05-27 22:16:03

吴恩达2017深度学习作业-c1w2-Logistic Regression with a Neural Network mindset

Welcometoyourfirst(required)programmingassignment!Youwillbuildalogisticregressionclassifiertorecognizecats.ThisassignmentwillstepyouthroughhowtodothiswithaNeuralNetworkm...

2019-05-25 23:17:27

【numpy库函数】reshape用法,包含-1这个参数

官方链接:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html#numpy-reshapenumpy.reshape(重塑)给数组一个新的形状而不改变其数据 numpy.reshape(a,newshape,order=’C’) 参数: a:array_like要重...

2019-05-25 10:18:29

【Numpy库学习】numpy.squeeze()函数

numpy.squeeze()函数语法:numpy.squeeze(a,axis=None)1)a表示输入的数组; 2)axis用于指定需要删除的维度,但是指定的维度必须为单维度,否则将会报错; 3)axis的取值可为None或int或tupleofints,可选。若axis为空,则删除所有单维度的条目; 4)返回值:数组 5)不会修改原数组;作用:...

2019-05-24 00:19:39

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