学习中疑难问题第3页

学习日志6

关于量子强化学习：论文Variational_Quantum_Circuits_for_Deep_Reinforcement_Learning：变分量子电路在深度强化学习中的应用论文主要内容：将经典深度强化学习算法

Simon#0209·2024-09-02 22:21

遥感之机器学习树集成模型-CART算法之回归

主要分为如下几部分：回归概念描述回归树中数据集的划分准则CART回归树的原理和流程CART回归树的核心代码前面内容可参考：遥感之机器学习树模型专栏1回归概念机器学习中的回归建模以及相应的回归算法，在遥感领域对应的就是定量遥感分方向

遥感-GIS·2024-09-02 19:03

c++对象调用函数的流程

日常学习中的发现：C++中调用虚成员函数的流程是：调用对象obj中的vptr，获取指针指向的虚函数表，再通过位移操作找到虚函数表中特定函数的地址调用。

edcsonzz·2024-09-02 13:28

隋唐时期日本对中华文化的引进

唐晓敏隋唐是中日文化交流十分活跃的时期，从7世纪到9世纪，日本为了学习中国文化，先后向唐朝派出十几次遣唐使团，在引进吸收发达的中华文化方面，日本民族付出了巨大的努力。

唐晓敏1952·2024-09-02 11:21

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

一、梯度消失问题梯度消失是深度学习中的一大难题，尤其在训练深度神经网络时显得尤为棘手。这一问题的本质在于，当我们在训练过程中通过

码上飞扬·2024-09-01 23:57

对机器学习中Fbeta指标的简介

对机器学习的Fbeta指标的概括介绍Fbeta指标是一种可配置的单得分度量,用于基于对正类的预测来评价二元分类模型。用精确度和回收率计算出Fbeta测量值。精密是用来计算正类正确预测的百分比的度量。回忆从所有可以作出的正预测中计算出正类的正确预测的百分比。精确度最大化将最小化错误,而最大化回忆将最小化错误。…F尺寸按精确度和回收率的调和平均值计算,给予相同的权重。它允许使用单评分来评估模型,同时考

背包客研究·2024-09-01 20:14

解惑深度学习中的困惑度Perplexity

困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布，继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列，即生成的序列不应该让人感到很困惑，困惑度的核心思想是：序列生成的概率越大，其困惑度越小，因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型

Axlsss·2024-09-01 20:11

第三期《论语》学习打卡4

在亲子关系上内省不疚，做一个明朗有节制的家长，陪伴孩子在不断学习中成长，无所畏惧

暖暖1314·2024-09-01 20:18

手势估计- Hand Pose Estimation

教程不仅零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，还时不时有内涵段子，像看小说一样，哈哈～我正在学习中，觉得太牛了，所以分享给大家！

我在呀·2024-09-01 18:28

机器学习中的数学——线性代数笔记

线性代数笔记1.1矩阵基本概念矩阵Hadamard乘积：矩阵对应元素的乘积，表示为C=AC=AC=A向量的点积：向量的行列数相同，行向量乘以列向量。用以求解两向量的夹角。a∙b=∣a∣∣b∣cosθa\bulletb=|a||b|cos\thetaa∙b=∣a∣∣b∣cosθ单位矩阵：保持n维向量不变的单位矩阵记做InI_nIn。形式上，In∈Rn×n\boldsymbolI_n\inR^{n\t

a_marker·2024-09-01 18:27

从挫败到精通：三步克服编程学习的难关

你是如何克服编程学习中的挫折感的？编程学习之路上，挫折感就像一道道难以逾越的高墙，让许多人望而却步。然而，真正的编程高手都曾在这条路上跌倒过、迷茫过，却最终找到了突破的方法。

疾风终究没有归途·2024-09-01 15:09

2023-05-16

投射我儿对自己未来人生规划清晰，建立学习中短期目标，并为此不断努力。投射我儿生活、学习自律，扎实打好各学科基础，大二下学期的期末总绩点能进入本专业年级前15名，拿到保研资格。

花开生两面·2024-09-01 13:59

深度探索：机器学习中的序列到序列模型（Seq2Seq）原理及其应用

目录1.引言与背景2.庞特里亚金定理与动态规划3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点缺点6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在当今信息爆炸的时代，机器学习作为人工智能领域的核心驱动力，正以前所未有的深度和广度渗透进我们的日常生活。从语言翻译、文本摘要、语音识别到对话系统，众多自然语言处理（NLP）任务的成功解决离不开一种强大的模型架构——序列到序列（Sequence-to

生瓜蛋子·2024-09-01 08:22

我在起点，从心开始

两天的学习中印象最深的还是深度汇谈，因为和我的工作息息相关。原来我总是觉得，自己是个还不错的领导

728e9c9ddbde·2024-09-01 04:25

第三十七期思维导图双证班线下课总结

图片发自App去年在大V第一次接触思维导图，就被课程的内容吸引了，每一条的宣传语都击中我学习中的痛点。图片发自App平时喜欢阅读可是读了后就忘，大脑缺乏训练整理信息的能力不够，传统的学习方式枯燥乏味。

佳ivy·2024-09-01 02:11

深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练深层神经网络时常见的两个问题，它们影响网络的训练过程和性能。

Ven%·2024-08-31 23:31

21.兴趣的秘密何在

有趣的课就是学生带着一种高涨的、激动的情绪从事学习和思考，对面前展示的真理感到惊奇甚至震惊，学生在学习中意识和感觉到自己的智慧力量。体验到创造的欢乐，为人的智慧和意志的伟大而感到骄傲。

Dy应子·2024-08-31 19:18

机器学习（2）单变量线性回归

在监督学习中，我们有一个数据集，这个数据集被称为训练集（TrainingSet）。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。

天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

常被多数家长忽视的学习动力来源

孩子想要学习好就必须有动力，就跟我们成年人做事一样，如果我们工作上会获得领导的赏识，获得奖金获得提拔，那么我们工作的激情肯定更足，对于孩子来说也是一样的，他需要一个学习动力，才能让他去克服学习中遇到的困难

彭臻华·2024-08-31 17:38

【王老师每日家庭教育分享】——12个习惯决定孩子的成绩(1-2)

就学习过程而言,教师只是引路人,学生是学习的真正主体,学习中的大量问题,主要靠自己去解决。提前预习,是培养自主学习的精神和自学能力、提高听课效率的重要途径。

王继轩24·2024-08-31 10:16

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。

Chauvin912·2024-08-31 09:32

第47天

2、比改变：学习会改变人的思维，放大自己的格局，在学习中不断成长，不断进步。3、比付出：因果是什么，

俺是山里娃70·2024-08-31 06:23

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

郭文凤反省一组日精进打卡

〔行～实践〕一：修身1、看学习强国2、学习中级财务知识3、做瑜伽二：齐家三、建功1、支付中心各项事务处理及其他单位汇款复核2、联系邢春富处工资表及收据事宜3、统计各行当日余额4、东顺月度各

蓝蓝的天空彩云飞·2024-08-31 01:21

设计荣誉感

其实，在生活工作学习中，我们也可以用游戏的这种玩法，为自己设计一个个小目标，增加荣誉感，鼓励自己，不

本来美丽·2024-08-30 17:01

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。

walfar·2024-08-30 13:13

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。

花千树-010·2024-08-30 12:38

在领导眼中，工作能力强的员工通常具备哪些特点

无疑是那些工作能力比较强，能给团队带来更高价值，帮助团队实现目标，解决疑难问题的人，他们能给领导带来领导想要的价值。01什么是工作能力工作能力，通俗地讲就是一个人是否

飞天神鼠·2024-08-30 09:46

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

z are·2024-08-30 08:14

深度学习中Embedding的理解

Embedding这个概念翻译过来的意思就是嵌入，就是把一个大的东西想办法嵌入到一个小的地方。在深度学习领域，Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息，表现形式为一个向量。1、Embedding常见的操作有两个：加法和拼接，含义完全不同Embedding的加法一般用于同类目的不同物品的合集表示。这个可以按照one-hot的思维去理解。为什么用one-hot而不用二进制去表示不同物品呢？

普通攻击往后拉·2024-08-30 08:44

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。

小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

小学语文文章分段分层小技巧

语文学习中，给文章划分自然段是我们最常遇到的题型，它考验的是孩子对文章的理解和程度和归纳能力。那么，怎样才能更好地掌握给文章分段的技巧呢？

海韵互联·2024-08-30 04:05

小学英语教学方法总结

透过八年的工作实践，我认识到，小学英语教学不就应只满足于对单词、句型的概念化解释和程序化分析，那样只会使教学资料平淡、课堂气氛沉闷，使学生不能全身心地投入到英语学习中来，使他们原有的兴趣和信心很快丧失殆尽

翻白眼_f5c4·2024-08-30 01:16

2021-12-22

1.我的大学生活之大学英语学习（1）在这个学期大学英语学习中我的GPSgains：我学习到了英语听力的技巧，认识了很多新单词，掌握新知识problems：听力听不清，听力不抓重点，单词真难记suggestions

席芙蓉·2024-08-29 18:47

《重构时间》——浮世心境 2023-05-07

女儿其实学习的效率并不低，但总会在日常学习中加入自己的小懒惰，用她自己的话就是不由自主的去摸鱼，而摸鱼之后的效果就是作业也是拖拉，学习也没有效率，以至于她总是会在上学时间很焦虑，加

零下1度的刺猬·2024-08-29 16:16

N师互加计划地球日主题活动：地球妈妈生病了观后感

当我7:30进到直播间时已经1万多人在听课了，到后面增加到3万多，活动形式多样，分享者有大人也有小孩，这大概就是朱永新教授《未来学校》里谈的的学习中心的雏形吧！

小渡周朝莲·2024-08-29 13:48

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比

早起星人·2024-08-29 09:44

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。

Rocky006·2024-08-29 09:39

K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读

在机器学习中，聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组，使得组内的样本相似度高，组间的相似度低。

一休哥助手·2024-08-29 06:50

如何高效记录并整理编程学习笔记

下面，我将为您提供一些建立高效笔记系统的建议，以帮助您在繁忙学习中保持笔记的条理性，从而打造属于自己的编程学习“知识宝库”。

vvvae1234·2024-08-29 05:14

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

探索数据世界的钥匙：机器学习中的线性回归

在浩瀚的数据海洋中，寻找隐藏的模式与规律，一直是科学家、工程师乃至各行各业决策者们的共同追求。而机器学习，作为这一领域的璀璨明珠，以其强大的数据分析与预测能力，正逐步改变着我们的世界。在众多机器学习算法中，线性回归以其简洁、直观、易于理解的特点，成为了入门机器学习的首选，更是解决回归问题的一把金钥匙。一、线性回归：定义与原理线性回归，顾名思义，是一种通过线性模型来预测一个或多个自变量（X）与因变量

程序员-李旭亮·2024-08-28 21:19

2023-09-17学习效能感支持学生取得成功

学习效能是学生做出努力、产生兴趣和学习愿望的主要动力，这使他们有信心去面对学习中遇到的风险

文芳读写·2024-08-28 21:54

解除 Excel 表格的文档保护全攻略

在日常工作和学习中，我们可能会遇到Excel表格被保护无法编辑的情况。别担心，今天就为大家分享几种解除Excel表格文档保护的方法。一、导入腾讯文档可以将受保护的Excel表格上传到腾讯文档。

@井九·2024-08-28 18:26

PyTorch库学习之torch.mean函数

它可以沿着指定的维度或者整个张量计算均值，是数据分析和机器学习中常用的操作之一。

Midsummer-逐梦·2024-08-28 17:44

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

【ShuQiHere】在机器学习中，优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。

ShuQiHere·2024-08-28 13:20

培训

今天主要学习中小学生心理发展特点与教育策略。授课老师特别有激情，把她多年给学生上心理辅导课的经验都倾囊相授，让我们这些菜鸟大开眼界，学到了很多东西。

天然去雕饰_ab82·2024-08-28 11:07

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

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