李宏毅机器学习课程笔记

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第十部分、 强化学习Reinforcement Learning - RL

第十部分、强化学习ReinforcementLearning-RL1.ReinforcementLearning1）RL基本步骤2）控制Actor输出的行为3）actor倾向确定`1.Version1``2.Version2``3.Version3`2.梯度下降策略（PolicyGradient）1）On-policyv.s.Off-policy2）Exploration3.评估动作（Actor-
Liuyc-Code boy·2023-01-11 07:49

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第十一部分、终身学习Life long learning

第十一部分、终身学习Lifelonglearning1.灾难性遗忘(CatastrophicForgetting)1）是不为也，非不能也。2）Evaluation评估2.Life-Longlearning的可能解法1）CatastrophicForgetting的原因2）解法一、部分神经元具有可塑性(SelectiveSynapticPlasticity)3）解法二、改变在每一个网络架构中的资源(
Liuyc-Code boy·2023-01-11 07:49

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第七部分、可解释性的机器学习Explainable ML

第七部分、可解释性的机器学习ExplainableML1.ExplainableML1）可解释性与性能2）decisiontree3）ExplainableML的目标2.LocalExplanation3.GlobalExplanation4.解释网络架构的Input部分5.用linearmodel解释黑盒1.ExplainableML之前我们已经研究了如何从一张图片输出一个结果，并且学习了相关的
Liuyc-Code boy·2023-01-11 07:49

李宏毅机器学习课程-概述增强式学习PolicyGradient0214

B站李宏毅2021春机器学习课程P74目录1、如何定义A-不好的方法2、选择动作之后所有奖励之和3、PolicyGradient1、如何定义A-不好的方法这种方法只看短期结果，没有长远目光，真实情况每一次动作都会影响接下来的环境。2、选择动作之后所有奖励之和太长的结果与最初的相关性会较低。增加折扣因子：只要是正的就会鼓励采取，可能是不好的举措，所以需要标准化，减掉一个b：3、PolicyGradi
cq-lc·2023-01-11 07:19

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第一部分、绪论

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第一部分、绪论1.什么是机器学习2.相关知识1）机器学习基本步骤2）modelbias3）其他的激活函数4）再次修改模型第一部分、绪论1.什么是机器学习机器学习就是
Liuyc-Code boy·2023-01-11 07:19

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第三部分、Network网络架构

第三部分、Network网络架构1.CNN架构1）局部连接(感受域)2）权值共享3）池化4）完整的CNN架构5）CNN的问题2.Self-attention架构1）窗口思想2）计算权重3）添加未知项4）Self-attentionv.s.CNN5）Self-attentionv.s.RNN1.CNN架构ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)是专门用于做影像辨识的。在对影像的
Liuyc-Code boy·2023-01-11 07:19

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第六部分、自编码器Auto-encoder

第六部分、自编码器Auto-encoder1.Auto-encoder2.De-noisingAuto-encoder3.特征分离3.VectorQuantizedVariationalAuto-encoder(VQVAE)4.更多应用1）通过添加Discriminator输出文章摘要2）Generator3）Compression(压缩)4）AnomalyDetection(异常检测)5）制作图
Liuyc-Code boy·2023-01-11 07:19

李宏毅机器学习课程-概述增强式学习0214

B站李宏毅2021春机器学习课程P73目录1、什么是RL2、Function3、Loss4、Optimization1、什么是RL强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习是智能体（Agent）以“试错”
cq-lc·2023-01-11 07:49

李宏毅机器学习课程梳理【十六】：Network Compression(压缩深度神经网络)

文章目录摘要1NetworkCompression1.1NetworkPruning1.2WhyPruning？1.3WeightPruningV.SNeuronPruning2KnowledgeDistillation2.1ApplicationofEnsemble2.2Temperature3ParameterQuantization4ArchitectureDesign摘要大型机器学习的模型
-Emmie·2023-01-11 06:16

2021李宏毅机器学习笔记--7.1 backpropagation

2021李宏毅机器学习笔记--7.1backpropagation1摘要2步骤2.1chainrule链式法则2.2lossfunction2.2.1forwardpass2.2.2backwardpasscase1
guoxinxin0605·2023-01-11 06:13

2021李宏毅机器学习笔记--16 Recursive Network

2021李宏毅机器学习笔记--16RecursiveNetwork递归网络摘要一、Application:SentimentAnalysis(应用：情绪分析)二、RecursiveNetwork三、RecursiveNetworkTensorNetwork
guoxinxin0605·2023-01-11 06:13

2021李宏毅机器学习笔记--7 deep learning深度学习 与 fully connect feedforward network全连接前馈网络

2021李宏毅机器学习笔记--7deeplearning深度学习与fullyconnectfeedforwardnetwork全连接前馈网络摘要步骤step1NeuralnetworkFullyConnectFeedforwardNetwork
guoxinxin0605·2023-01-11 06:12

2021李宏毅机器学习笔记--1.概述机器学习

2021李宏毅机器学习笔记--1.概述机器学习机器学习内容图示什么是机器学习期望找什么样子的函式怎么告诉机器你期望的函式的样子机器怎么找出你期望的函式机器学习内容图示图中十五个知识点大致囊括了机器学习大部分内容内容什么是机器学习机器学习就是让机器自动的找一个函数式
guoxinxin0605·2023-01-11 06:42

2021李宏毅机器学习笔记--6 logistic regression逻辑回归（一种分类方法）

2021李宏毅机器学习笔记--6logisticregression逻辑回归（一种分类方法）摘要步骤step1FunctionSetstep2GoodnessofaFunctionstep3Findthebestfunction
guoxinxin0605·2023-01-11 06:42

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第十三部分、元學習Meta Learning

第十三部分、元學習MetaLearning1.复习机器学习(ML)2.元学习(MetaLearning)1）第一步，定义F(φ)2）第二步，求Loss()损失3）第三步，找一个φ，让L(φ)最小3.MLv.s.Meta1）目标不同(Goal)2）训练数据不同(TrainingData)3）学习任务不同(Task)4）损失函数不同(Loss)5）相似点4.我们能学哪些内容1）学习初始化参数(Init
Liuyc-Code boy·2023-01-11 06:39

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第十二部分、网络压缩NetWork Compression

第十二部分、网络压缩NetWorkCompression1.网络修剪(NetworkPruning)1）修剪参数/修剪神经元2）LT假说(LotteryTicketHypothesis)2.知识升华(KnowledgeDistillation)3.参数量化(ParameterQuantization)4.体系结构设计(ArchitectureDesign)1）DepthwiseConvolutio
Liuyc-Code boy·2023-01-11 06:09

李宏毅机器学习2021作业1感受

所以准备先把b站Pytorch入门、清华大学学堂在线上的《机器学习概论》、吴恩达经典的《机器学习》以及机器学习基础实战项目学完再回来继续学李宏毅机器学习了。
Ternence06·2023-01-10 18:48

CPT101-Computer Systems 课程笔记

关于汇编的知识请移步文章AssemblyLanguage文章目录1.Overview2.I-OProcess2.1Input-Process-OutputModel2.2VonNeumannModel2.3Harvardarchitecture3.MachineinstructionsandHLL3.1Translation3.2Codesharingandreuse4.Data,Informat
SP FA·2023-01-10 16:03

Discrete Optimization课程笔记(5)—混合整数规划

目录1.MIP介绍(MixedIntegerProgram)Case1:WarehouseLocationCase2:KnapsackProblem(BranchandBound)2.MIP模型(modeling)Case3:ColoringProblem(Big-MTransformation)3.割平面法(Cuttingplanes)4.多面体切割(PolyhedralCuts)Case4:N
bujbujbiu·2023-01-10 15:19

Discrete Optimization课程笔记(4)—前沿与工具

目录1.大规模邻域搜索(LargeNeighborhoodSearch)Case1:带时间窗的非对称TSP(AsymmetricTSPwithTimeWindows)2.列生成算法(ColumnGeneration)Case2:CuttingStock3.优化工具汇总1.大规模邻域搜索(LargeNeighborhoodSearch)大规模邻域搜索是局部搜索和CP/MIP的结合，例如CP和局部搜索
bujbujbiu·2023-01-10 15:19

李宏毅机器学习课程HW03代码解释

作业3任务是将图片进行分类从官网上下载数据到data文件里面。此外，将代码分为三个模块，分别是dataset,model以及main。一、dataset模块此模块作用是读取图片数据。重要函数：os.path.join(path,x)将path和x路径组合在一起#导入库importosfromPILimportImagefromtorch.utils.dataimportDataset#定义读入数据
愉愉儿·2023-01-09 15:47

2020李宏毅机器学习笔记——23. ELMO，BERT，GPT (三种解决一词多意问题的方法）

ELMO，BERT，GPT(三种解决一词多意问题的模型）文章目录摘要1.提出背景2.EmbeddingsfromLanguageModel(ELMO)3.BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers(BERT)3.1TrainingofBERT3.2HowtouseBERT4.GenerativePre-Training(GPT)5.总结与
HSR CatcousCherishes·2023-01-09 09:03

李宏毅机器学习2022春季-第十三课和HW13

李宏毅2022课程视频全部以线上视频的形式给出（已经全部录好，你可以选择短时间全部学完），上课时间会直播讲解额外的内容（可以不听）和作业（建议一定要做），目前已更新到作业十三。第十三课主要内容是Networkcompression(模型压缩)，课程中介绍了五种模型压缩的方法：NetworkPruning（模型剪枝）,KnowledgeDistillation（知识蒸馏）,ParameterQuan
机器学习手艺人·2023-01-09 06:55

Deep Learning Specialization课程笔记——深度学习介绍

第一门课：神经网络和深度学习，会包含四周的课程，将学习如何建立神经网络，包括深度神经网络，以及如何用数据训练它。在这门课的结尾，将建立一个神经网络识别猫。whatisaneuralnetwork?一张图解释什么是ReLU函数，就像房价预测的曲线是一样的：（同时这张图展示了什么是单个的神经元neuron）影响房价的不同因素共同决定了housingprice：（这时，输入x参数是大小，卧室数量，邮政编
韬光养晦气·2023-01-09 00:17

吴恩达深度学习工程师系列课程笔记（Deep Learning Specialization - deeplearning.ai）

深度学习笔记导航前言传送门完结感想前言选择吴恩达的深度学习视频作为入门是明智的选择，我对比过包括动手学深度学习在内的一些入门资料，感觉还是吴恩达的最为通俗易懂，虽然他在RNN那部分讲的一般，但是即使是这样，也是讲的比较好的。唯一的不太友好的点大概就是英文，好在b站有字幕版本的视频，刚开始可以开0.75倍速，虽然有字幕，但是我还是推荐把英文都听了，一方面锻炼听力，另一方面，字母还是差强人意，关键的部
亦梦亦醒乐逍遥·2023-01-09 00:42

cs223w课程笔记7-GNN2

GNN=message+aggregationMSG可以是一个线性变换，注意hvl{h_v}^lhvl利用了v结点本身的信息。经典的GCNLayers:这里的hvlh_v^lhvl没有利用hvl−1h_v^{l-1}hvl−1的信息，下一种方法GraphSAGE进行了改进，把hN(v)lh_{N(v)}^lhN(v)l的信息与hvl−1h_v^{l-1}hvl−1的信息连接起来，这里的concat
fVector·2023-01-08 19:06

李宏毅机器学习（深度学习）记录--introduction

李宏毅机器学习（深度学习）记录--introduction1.什么是机器学习2.教机器进行学习的方法本片文中用的图片大部分来自李宏毅老师的课件1.什么是机器学习机器学习就是要找到一个function来解决我们的问题
Kinoki7·2023-01-08 09:14

【22李宏毅机器学习】课程大纲概述

目录课程概述Lecture1-5SupervisedLearningLecture7Self-supervisedLearningLecture6GenerativeAdversarialNetworkLecture12ReinforcementLearningLecture8AnomalyDectection异常检测Lecture9ExplainableAILecture10ModelAttac
春天猪会飞·2023-01-08 09:44

2021李宏毅机器学习笔记--13 Network Compression

2021李宏毅机器学习笔记--13NetworkCompression摘要一、NetworkPruning（修剪）1.1基本思想1.2whypruning1.3大乐透假设(LotteryTicketHypothesis
guoxinxin0605·2023-01-08 09:41

系统辨识课程笔记

第一次课现代控制理论有哪些部分组成辨识、状态估计、控制理论辨识方法主要采用什么技术数理统计的技术系统辨识的定义系统辨识是根据系统的输入/输出时间函数，确定系统行为的数学模型，是现代控制理论的一个分支。辨识模型具有（近似）性、（唯一）性，辨识方法亦有（多样）性。辨识采用的测量数据的特点是什么有噪声，有随机性辨识方法的分类经典辨识方法（非参数辨识）：阶跃相应辨识方法、脉冲相应辨识方法、频率相应辨识方法
mez_Blog·2023-01-08 07:44

深度学习课程笔记——回归、精灵宝可梦案例

目录1RegressionCase1.1CurrentCase1.1.1Senario1.1.2Task2RegressionSteps2.1DesignAModel2.2GoodnessOfFunction2.2.1ErrorSurface2.3BestFunction2.3.1GradientDescent3ModelSelection4RedesignTheModel4.1Backtoste
chelsea_tongtong·2023-01-08 07:38

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - (Multi-Head)Self-Attention (多头)自注意力机制 + Pytorch代码实现

文章目录一、序列标注二、全连接神经网络三、Window四、Self-Attention自注意力机制4.1简介4.2运行原理4.3QKV五、Multi-HeadSelf-Attention多头注意力机制5.1运算原理5.2PositionalEncoding六、其他应用6.1语音识别6.2图像处理6.3CNN与Self-Attention的比较6.4RNN与Self-Attention的比较6.5S
WSKH0929·2023-01-07 09:09

【深度学习】04-01-自注意力机制（Self-attention）-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

04-01-自注意力机制Self-attention模型输入文字处理语音处理Graph模型输出类型一：一对一（SequenceLabeling）类型二：多对一类型三：多对多（由模型自定seq2seq）一对一类型：序列标注问题-无上下文信息序列标注问题-解决方法一：滑动窗口相邻向量信息序列标注问题-解决方法二：Self-attentionSelf-attention如何保证每个输出都能分析所有输入上
暖焱·2023-01-06 20:24

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - 各式各样神奇的自注意力机制（Self-Attention）变型

文章目录一、Self-Attention各式各样的变型二、Howtomakeself-attentionefficient？三、Notice四、LocalAttention/TruncatedAttention五、StrideAttention六、GlobalAttention七、ManyDifferentChoices八、CanweonlyfocusonCriticalParts?8.1Clus
WSKH0929·2023-01-06 20:21

Transformer由来——A Tutorial of Transformers课程笔记

邱锡鹏老师在B站上的Transformer课程将Transformer的来历讲的非常清楚，可谓Transformer最佳答疑解惑。本篇记录下课程的一些笔记和思考，欢迎大家讨论。参考资料：1.Transformers课程：https://www.bilibili.com/video/BV1sU4y1G7CN/2，论文："Attentionisallyouneed."https://arxiv.org
Eva_Hua·2023-01-06 13:52

项目经理是怎样炼成的？

课程笔记项目经理是怎样炼成的？
静尾·2023-01-06 13:05

NTU 课程目录

ERICntuERIC课程笔记_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客NTU课程笔记：ERIC1welcoming&introduction_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客ntu课程ERIC（2
UQI-LIUWJ·2023-01-05 19:58

【深度学习】CNN卷积神经网络-百度课程笔记

2020.5.20笔记整理卷积卷积核就是一个二维矩阵，通过在原始图片上滑动同时与原图对应位置元素相乘再相加的操作，求得输出图片，因此显然卷积操作保留了原图的空间信息，卷积和的参数个数与输入图片大小无关（只用全连接的缺点）卷积核一般选择奇数矩阵，例如1x1，3x3卷积算子还要加上偏置项（用于改变偏置大小）设输入图片大小为HxW，卷积核大小为khxkw∴原始输出图片大小为Hout=H-kh+1Wout
QFNU_AtomicDlevel·2023-01-05 15:19

李宏毅机器学习作业1 预测PM2.5

李宏毅机器学习作业1预测PM2.5估计reference估计无偏估计样本均值等于总体均值有效性样本方差小样本相对集中最小二乘法误差平方和最小importcsv,osimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromnumpy.linalgimportinvimportrandomimportmathimportsysdefada
爱马仕佳·2023-01-05 11:47

李宏毅机器学习2020-作业1：预测PM2.5的值（li‘near regression）

一.问题描述数据下载网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1X_E11htmPWiDIF6UAVyJQw提取码：i94n先打开train.csv，显示如下:有乱码，不管他就行。可以看到train.csv是一个（18（检测类型）x20（天数）x12（月份））x24（小时）的矩阵即4320x24的矩阵二.数据预处理先进行必要的数据包的导入。importsys#该模块提供对解释器使用
sliver_23·2023-01-05 11:16

李宏毅机器学习特训营-PM2.5预测

PM2.5预测课程链接：李宏毅课程-机器学习文章目录PM2.5预测数据集介绍1.数据分析1.1观察数据1.1特征抽取1.1数据分析1.1归一化2.训练3.测试4.预测5.保存数据集介绍本次作业使用丰原站的观测记录，分成trainset跟testset，trainset是丰原站每个月的前20天所有资料。testset则是从丰原站剩下的资料中取样出来。train.csv:每个月前20天的完整资料。te
煌澄艾·2023-01-05 11:43

李宏毅机器学习 PM2.5预测

刚开始入门机器学习，看了李宏毅的视频课之后，磕磕绊绊写出了自己简易版的代码，欢迎大佬们指点，也希望能帮助到入门的其他小白们数据文件链接：https://pan.baidu.com/s/1TjwmtCRMVJhm8fHksKMpAA提取码：xxzy复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦数据说明，下图是训练集，我们只提取出每日的PM2.5的数据来进行训练（本人目前水平有限）importpa
巴塞罗那的风·2023-01-05 11:13

李宏毅机器学习作业之PM2.5预测

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmathimportcsv数据预处理#读取数据csv文件，将csv文件保存为矩阵#这里read_csv的作用是读取csv文件data=pd.read_csv("/Users/tiger/Desktop/study/机器学习/李宏毅机器学习
哈哈哈捧场王·2023-01-05 11:13

李宏毅机器学习特训营-机器学习作业1-PM2.5预测

目录数据集介绍数据处理训练预测总结可以学习课程内容李宏毅机器学习特训营数据集介绍本次作业使用丰原站的观测记录，分成trainset跟testset，trainset是丰原站每个月的前20天所有资料。
bianhuaHYQ·2023-01-05 11:39

作业1-PM2.5预测（李宏毅机器学习）

项目描述本次作业的资料是从行政院环境环保署空气品质监测网所下载的观测资料。希望大家能在本作业实现linearregression预测出PM2.5的数值。数据集介绍本次作业使用丰原站的观测记录，分成trainset跟testset，trainset是丰原站每个月的前20天所有资料。testset则是从丰原站剩下的资料中取样出来。train.csv:每个月前20天的完整资料。test.csv:从剩下的
Zach要努力·2023-01-05 11:09

解读李宏毅机器学习PM2.5数据处理部分（2）

第一部分解读链接：解读李宏毅机器学习数据处理部分（1）_HeyKids!!!
Hey Kids!!!·2023-01-05 11:37

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-支持向量机SVM

专栏介绍：本栏目为“2021秋季中国科学院大学周晓飞老师的机器学习”课程记录，不仅仅是课程笔记噢～如果感兴趣的话，就和我一起入门MachineLearning吧目录思想与数学原理软间隔与硬间隔对偶问题核函数方法思想与数学原理
vector<>·2023-01-05 08:06

李宏毅机器学习第一章记录

作业目录目标●任务描述●数据●评估度量●Kaggle●分级●代码提交第一步先学习python，了解pytorch,Numpy
weixin_45288838·2023-01-04 11:08

CS231n KNN笔记

CS231nKNN笔记文章目录CS231nKNN笔记1.参考课程笔记翻译2.笔记内容摘录2.1.最近邻和K-近邻思想简述2.2准确率2.3.
Cc1924·2023-01-04 11:36

【机器学习】李宏毅机器学习笔记1

机器学习笔记1一个程序通过利用过去的经验E在某类任务T中获得了性能改善，性能改善的程度为P，那就可以说关于T和P，该程序对E进行了学习。机器学习的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生“模型”的算法，即”学习算法“；通过将经验数据输入到学习算法中，从而产生这类经验对应的模型（model）；运用产生的模型，机器在面临新的情况中能够做出正确的判断。（*西瓜书）简单的来说机器学习可以让机器具有寻找函数的
杳杳捞到月亮了吗·2023-01-04 11:56
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