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公众号:Alex讲深度学习 中国海洋大学计算机研究生,主攻深度学习。 本科荣誉:省级三好学生、全国大学生数学建模省级一等奖、优秀毕业生、四次校级三好学生、连续八次获得奖学金、英语六级。 项目经验:开发会生活Y微信小程序、开发惠乐购优惠券网站、为广州赢赢信息科技有限公司开发官方网站。

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Pytorch之Mnist数据集实战

1.引入相应的包import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionfrom torchvision import transformsimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimfrom torch.autograd import Variable2.设置batch_sizebatch_size=643.获取数据集:torchvision.datasets.M.

2020-09-19 11:17:05

Tensorflow2.0实战(六)——实战批归一化、Dropout

本节课学习批归一化以及Dropout希望大家能够掌握。 欢迎大家关注我的公众号:人工智能Corner。 1、引入相应的包import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport numpy as npimport sklearn 2、 获取fashion-mnist数据集 2.1、 将数据集分为训练集和测试集(x_train_all,y_train_all),(x_test,y_test)=keras.datasets.f.

2020-09-14 10:21:06

Tensorflow2.0实战(五)——实战深度神经网络

本节课学习实战深度神经网络,深度神经网络是经常用到的一种神经网络,希望大家能够掌握。欢迎大家关注我的公众号:人工智能Corner。 1、引入相应的包import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport numpy as npimport sklearn 2、 获取fashion-mnist数据集 2.1、 将数据集分为训练集和测试集(x_train_all,y_train_all),(x_test,y_test)=ke.

2020-09-14 10:10:00

Tensorflow2.0实战(四)——实战california房价回归模型

import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport sklearnimport numpy as np1、获取fetch_california_housing数据集from sklearn.datasets import fetch_california_housinghousing=fetch_california_housing()2、将数据集分为训练集和测试集from sklearn.model_select.

2020-09-14 10:02:55

Tensorflow2.0实战(三)——分类模型之回调函数

本节课学习回调函数,包括Tensorboard(非常重要)、EarlyStopping 和 ModelCheckPoint欢迎大家关注我的公众号:人工智能Corner。1、引入相应的包import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport numpy as npimport sklearn2、 获取fashion-mnist数据集2.1、 将数据集分为训练集和测试集(x_train_all,y_train_all),(x.

2020-09-14 09:09:56

Tensorflow2.0实战(二)——分类模型之数据归一化

本节课学习数据的归一化处理,对数据归一化可以使数据服从正态分布,防止产生梯度消失的现象,具体的原因可以去我的公众号:人工智能Corner,去学习一下。1、引入相应的包import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport numpy as npimport sklearn2、 获取fashion-mnist数据集2.1、 将数据集分为训练集和测试集(x_train_all,y_train_all),(x_test,y_te.

2020-09-14 08:56:06

Tensorflow2.0实战(一)——分类模型之模型构建

import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy

2020-09-14 08:32:02

经典卷积神经网络——VGG16

从今天开始,我会在微信公众号:人工智能Corner 发布一个专题,名称叫做:经典卷积神经网络。我会更新常见的卷积神经网络,希望大家能够多多支持,多多交流。​VGG是由Simonyan 和Zisserman在文献《Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition》中提出卷积神经网络模型,其名称来源于作者所在的牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)的缩写。该模型参加2014年的 Im...

2020-09-10 16:50:03

深度学习优化算法——彻底搞懂Nesterov accelerated gradient (NAG)

在上一篇中,我们学习了Momentum优化算法,这一篇我们学习什么是Nesterov accelerated gradient (NAG)。Momentum优化算法的核心就是考虑了历史梯度,根据当前的梯度值和历史梯度值合并后在进行梯度下降。如果不了解Momentum,传送门:深度学习优化算法——彻底搞懂MomentumMomentum在遇到局部最优解时,虽然当前时刻的梯度为0,但是由于历史梯度的存在,相当于存在一个惯性,仍然能够冲出局部最优解。NAG比Momentum聪明,它是按照历史梯

2020-08-07 11:03:48

深度学习优化算法——彻底搞懂Momentum

目录一、SGD的遇到的问题二、指数加权移动平均值三、Momentum一、SGD的遇到的问题在深度学习中,通常采用SGD来作为优化算法来更新参数。因为传统的梯度下降算法每更新一次,都要计算所有的样本,浪费时间,而SGD每次迭代使用一个样本来对参数进行更新,使得训练速度加快。而SGD会陷入局部最优解由于局部最优解的梯度值也为0,而且SGD只考虑当前时刻的梯度,当前时刻的梯度为0时,就会停止更新参数,这样就陷入了一个局部最优解的情况。二、指数加权移动平均值在介绍Moment

2020-08-05 09:47:27

Python从小白到大神(五)——Tuple(元组)

上一章我们学习了List,非常简单,想必小伙伴都能够看懂,这次我们来学习Tuple。Python的Tuple和List类似,不同之处在于Tuple中的元素不能修改,并且Tuple使用小括号而List使用中括号。你可以把Tuple想象成一个密封的箱子,既不可以向箱子里放东西,也不可以从箱子里取东西,通过这个例子是不是对Tuple的理解加深了呢?干货来了一、Tuple的定义上面讲到Tuple使用小括号来定义,那么Tuple的定义如下咯:定义一个Tuplesex=(0,1)print

2020-08-04 18:18:54

终于搞懂Dropout了

在深度学习中,如果模型太复杂则会产生过拟合现象。一种常用的防止过拟合的方法是正则化,通过在成本函数中添加正则项来起到惩罚参数的作用,不熟悉正则化的小伙伴可以看我之前发布的文章:一文搞定正则化(作用,方法,原理)。而另一种常用的防止过拟合的方法就是:Drop out在2012年,Hinton提出了Drop out的思想,它的原理是在前向传播的时候,可以使某个神经元以概率p停止工作,达到一个泛化的效果。上图为Drop out的原理,它这样做的好处我认为有两点:1、可以使复杂的神经网络变得

2020-08-03 15:46:55

Python从小白到大神(四)——一文掌握List

微信公众号 本人为中国海洋大学计算机研究生,主要研究深度学习、计算机视觉和python,期待您的关注,共同加油!list的英文意思为:清单、列表。在Pytho...

2020-08-03 11:59:40

Python从小白到大神(三)——输入与输出

从今天起,我的python原创免费课程开始更新,力求通俗易懂、深入浅出,如果你愿意每天少刷五分钟抖音,跟着本系列课程学习,我相信等你坚持学完的时候,你会很感谢当初的决定。 微信公众号 本人为中国海洋大学计算机研究生,主要研究深度学习、计算机视觉和python,期待您的关注,共同加油!今天我们要讲的是python的输入...

2020-08-03 08:27:50

一文搞定正则化(作用,方法,原理)

目录正则化作用正则化方法正则化原理在深度学习中,如果模型设计的太过复杂,就会出现过拟合的现象,为了解决过拟合现象的发生,人们提出了正则化这么一个概念。如果您对过拟合不太熟悉的话,请看我之前的文章:【深度学习】彻底理解过拟合和欠拟合一、正则化的作用正则化的作用就是防止模型出现过拟合的现象,增强模型的泛化能力。二、正则化的方法在二分类问题中,损失函数为:有了正则化之后,损失函数变为:这样做有什么好处呢?可以起到惩罚权重的效果,可能有人会问:“怎么看出来它是惩罚权重的”

2020-08-02 11:39:39

【深度学习】彻底理解过拟合和欠拟合

在深度学习中,我们经常听到过拟合和欠拟合这两种术语,那么它们到底是什么呢?今天我用最通俗的语言来解释什么是过拟合和欠拟合,保证能看懂。一、欠拟合各位看官,咱们先聊聊什么是欠拟合。欠拟合从字面意思理解的话,能够直观的感觉出来这不是一个褒义词,尤其是还有一个欠字。打个比方:你让一个小学生去学深度学习,由于他没有数学基础以及一定的逻辑思维,他搞不定啊 !说明小学生的能力还不够,道行浅。这在深度学习中表现为模型太过于简单,处理不了太过复杂的问题,导致模型在训练集上的预测效果不好。五个字总结:模型太简单。

2020-08-01 17:32:36

【深度学习】深入理解Batch Normalization批标准化

Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。本文是对论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》的导读。  机器学习领域有个很重要的假

2020-08-01 16:58:01

Python的安装详细教程

本章教给大家如何安装python。第一步,我们百度搜索Python,找到它的官方网站,如图:第二步,进入官网找到Download进行下载,您是什么系统就去下载您系统的版本,我的是Windows,多以选择Windowsba如图所示:第三步,下载安装,没什么难度吧(勾选必要选项)PS:我下的是3.7.0,大家选择最新版本即可安装(此图转载的别人的,侵删)第四步:win+R,输入cmd第五步:然后输入python,如图如果...

2020-08-01 12:44:48

一文搞懂常见的激活函数

目录为什么要用激活函数常见的激活函数如何选择激活函数一、为什么要用激活函数设想一下,如果我们不使用激活函数的话,那么模型为,我们来简单的计算一下,如上图所示:由于没有激活函数,那么也就是说,那么则有,则: 可以看出不管经过多少次运算,模型仍然为线性模型,无法处理复杂的分类问题,显然这是不可取的。举个例子:如果我们遇到问题是上图这种情况,那么没有损失函数是完全OK的,因为我们使用一个线性模型...

2020-07-31 19:34:27

【精品】微信小程序开发(一)————引言

在这个信息化时代,WEB、APP、微信小程序、大数据、云计算、区块链等各种名词层出不穷,我们在看的云里雾里的时候就已经错过了最好的时机,从今天开始我将会教给大家如何开发如今最火的微信小程序,让大家在这个信息化的时代能够站住脚步。由于这篇文章是引言,我将会在下一篇中开始发布如何开发微信小程序,不用担心学不会,无论你是否从事软件行业,只要坚持看下去,最后百分之百会开发属于自己的微信小程序,我将会用最浅显易懂的话来教给大家如何开发微信小程序,下面来看一下我做的效果头图:希望大家能够多多关注我,我会

2020-07-31 13:34:33

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