李宏毅机器学习课程笔记第50页

机器学习中级课程笔记——2.2向量矩阵基础---标量，向量，矩阵，张量

2.2向量矩阵基础向量以及它的基本运算对于数据的表示,我们经常会碰到几个概念:标量(scalar),向量(vector),矩阵(matrix)和张量(tensor)。不管使用sklearn,Pytorch,还是Tensorflow也好,一定要掌握这几个概念。即便工具化趋势越来越明显,而且我们可以把模型当作黑盒子来对待,但唯一绕不开的是这个“黑盒子的”输入和输出,而且输入和输出必须要以标量、向量、矩

aprilzj123·2022-04-13 07:31

李宏毅机器学习-----Back propagation反向传播

反向传播的背景Backpropagation这个方法其实也是GradientDescent，只是为了让神经网络有效率地train出来，所以才有了反向传播。假设一堆参数θ\thetaθ(weightandbias)初始化一个值θ0\theta^0θ0计算θ0\theta^0θ0对Lossfunction的偏微分，就是gradient，∇L(θ)\nablaL(\theta)∇L(θ)是一个vecto

zyuPp·2022-04-12 08:24

李宏毅2021春机器学习课程笔记——Introduction of Machine/Deep Learning

本文作为自己学习李宏毅老师2021春机器学习课程所做笔记，记录自己身为入门阶段小白的学习理解，如果错漏、建议，还请各位博友不吝指教，感谢！！一、MachineLearning概念理解MachineLearning主要的任务是寻找一个合适的Function来完成我们的工作（非常不严谨的简单理解），如上图中的ImageRecognition，就是要寻找一个合适的fff，实现通过对输入的图片进行各种转换

sykai1·2022-04-08 08:40

斯坦福CS20SI：基于Tensorflow的深度学习研究课程笔记,Lecture note2:TensorFlow Ops

课程笔记2：TensorflowOpsCS20SI：深度学习研究中的Tensorflow（cs20si.stanford.edu）由ChipHuyen编写（[email protected]）评论者

平凡_·2022-04-08 08:32

李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记2：（选修）深度学习简介，反向传播

文章目录1.深度学习简介1.1Step1：建立模型1.2Step2：定义函数优劣（损失函数）1.3Step3：选择最好的函数（优化参数）2.反向传播1.深度学习简介本节是17年李宏毅机器学习课程中的一个章节

诸神缄默不语·2022-04-08 07:21

李宏毅机器学习课程笔记4：CNN、Why Deep、Semi-supervised

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEEML2016。这篇文章是学习本课程第10-12课所做的笔记和自己的理解。Lecture10:ConvolutionalNeuralNetworkWhyCNNforImageCNN的参数比全连接神经网络少得多，为什么CNN只用较少的参数就可以用于处理图像呢？这是因为图像具有以

徐子尧·2022-04-04 10:53

【李宏毅机器学习】Convolutiona Neural Network 卷积神经网络（p17）学习笔记

全文总结于哔哩大学的视频：李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语2020版课后作业范例和作业说明在github上：点击此处李宏毅上传了2020版本的机器学习视频和吴恩达的CS229机器学习相比，中文版本的机器学习显得亲民了许多，李宏毅的机器学习是英文的ppt+中文讲解，非常有利于大家入门。吴恩达的CS229中偏向于传统机器学习（线性回归、逻辑回归、NaiveBayes、决策树、支持向量机等）

running snail szj·2022-04-04 10:52

李宏毅老师2022机器学习课程笔记 01 Introduction of Deep Learning

01IntroductionofDeepLearning机器学习相关规定什么是机器学习机器学习的概念我觉得李老师讲得非常好的一点就是，他真正说清楚了机器学习中的一些因果逻辑。比如我之前在网络上查阅过一些资料，他们在介绍机器学习时，很多时候上来就说机器学习“是机器学习过去的经验”、“模仿人类学习”等等，但是看了这些解释之后对机器学习是什么还是没有一个清晰的概念。按照我个人对李老师课程的理解，这个的因

3077491278·2022-04-04 10:51

李宏毅机器学习Task06——卷积神经网络CNN

李宏毅机器学习Task06——卷积神经网络CNN仅作为学习笔记，参考学习笔记1.为什么要用卷积神经网络——简化神经网络的架构用power-knowledge去把原来全连接层中一些参数拿掉就成了CNN。

以后会改·2022-04-04 10:48

李宏毅机器学习笔记-10：卷积神经网络CNN

CNN通常使用在影像辨识上面CNN整体架构输入Data，经过卷积（Convolution），池化（Pooling），卷积，池化…（碾平（Flatten））全连（FullyConneted），其中卷积层，池化层的层数由自己决定CNN—Convolution理解下Filter，Stride，然后是卷积的过程，对于没颜色的图片，高度就是1，Filter的深度就是1，直接对应相乘得到output，对于彩色

墨九南烟·2022-04-04 10:18

李宏毅机器学习笔记3——卷积神经网络

ImageClassification把图片设成同尺寸。image是一个模型的输入。“yhead”dimention长度决定了辨别多少种类动物。输出的y’与yhead的Crossentropy越小越好。tensor张量向量里的值代表某一个位置颜色的强度。模型的弹性越大，越容易overfitting观察一：不一定要看整个图片，可能只看图片中的几个关键点就可以识别了。每个neuro只需观察自己的rec

vincewm·2022-04-04 10:16

2021-07 李宏毅机器学习打卡Task06：卷积神经网络CNN

Task06卷积神经网络(CNN)学习地址李宏毅机器学习B站视频地址new:2021春课程视频地址李宏毅机器学习开源笔记地址论坛版块最流行的神经网络架构—CNN如何用FullyConnectedNetwork

wizzniu·2022-04-04 10:16

2021李宏毅机器学习笔记--8Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络

2021李宏毅机器学习笔记--8ConvolutionalNeuralNetworkCNN卷积神经网络摘要1CNN可以用于图像处理的原因1.1鉴别时只需要看图像的某一部分1.2相同的部位出现在图像不同的位置无需重复训练

guoxinxin0605·2022-04-04 10:45

李宏毅机器学习笔记：CNN 卷积神经网络

源视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef?p=21参考博客链接：https://datawhalechina.github.io/leeml-notes/#/chapter21/chapter21额外再推荐两个视频链接辅助理解CNN李宏毅2021春机器学习课程：https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h

麻麻在学习·2022-04-04 10:45

李宏毅机器学习笔记(九)——卷积神经网络(CNN)

文章目录一.图像的特点二.卷积神经网络的原理1.卷积层2.池化层3.全连接层三.查看CNN的学习内容四.CNN的其余应用一.图像的特点以前的问题中，我们的输入是一个明显的n维向量，但对于一张图片，或者是可以与图片类比的内容(比如说棋盘等等)，如果我们想要使用神经网络，按照以前的思想，那就是把图片也转化成一个n维向量。当然，依靠之前的神经网络，反正是全连接的，那转化方式就不重要了，直接摊平去

Unique13·2022-04-04 10:07

李宏毅老师2022机器学习课程笔记 02 卷积神经网络(CNN)

02卷积神经网络(CNN)CNN介绍上图是CNN的完整结构图，先放在这里，下面会以图像分类任务为例，逐步对其进行介绍。CNN的设计动机CNN是专门为图像设计的网络结构，结合了许多图像才会有的特性。CNN在图像分类中的使用基本结构信息输入CNN的输入一般的图片，且图片一般是一个三维的张量，包括图片的宽、图片的高和图片的信道数。图片的宽和高之积即为图片的像素数目，如果图片是彩色图片，那么有RGB三个信

3077491278·2022-04-04 10:06

DW李宏毅机器学习笔记--Task03（下）-梯度下降

文章目录前言什么是梯度下降法？Tip1：调整学习速率小心翼翼地调整学习率自适应学习率Adagrad算法Adagrad是什么？Adagrad举例Adagrad存在的矛盾？多参数下结论不一定成立Adagrad进一步的解释Tip2：随机梯度下降法Tip3：特征缩放为什么要这样做？怎么做缩放？梯度下降的理论基础问题数学理论泰勒展开式定义多变量泰勒展开式利用泰勒展开式简化梯度下降的限制总结前言这是我在Dat

湘玄书生·2022-03-31 07:51

强化学习课程笔记之policy-based方法

Policy-based和Value-based是RL中Model-free的两大分支，关于value-based的课程笔记，点这里(个人认为将李宏毅教授的强化学习笔记结合Sutton强化学习书籍一起学习会更好

Ton10·2022-03-29 07:46

3.2-python爬虫之数据库存储

6、查找数据7、删除数据8、更新数据二、MongoDB数据库1、在windows安装mongodb2、mongodb三元素3、mongodb操纵命令4、python操作mongodb前言摘录自B站对应课程笔记不愧是清

Nosimper·2022-03-28 10:28

【自然语言处理】self-attention和Transformer的详解

本文主要对李宏毅机器学习的课程进行了简单的总结。

Katherine121·2022-03-27 07:27

吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(14)序列模型(Sequence Models)-第二周自然语言处理与词嵌入

第五门课序列模型(SequenceModels)第二周自然语言处理与词嵌入（NaturalLanguageProcessingandWordEmbeddings）文章目录第五门课序列模型(SequenceModels)第二周自然语言处理与词嵌入（NaturalLanguageProcessingandWordEmbeddings）2.1词汇表征（WordRepresentation）2.2使用词嵌

geekxiaoz·2022-03-18 07:48

【YOLO】深度学习-物体检测-YOLO系列（网易云课程笔记）

第一章YOLO系列概述1.深度学习经典检测方法(1)tow-stage(两阶段)：Faster-rcnnMask-rcnn系列：增加了区域建议网络（RPN），即预选框特点速度通常较慢（5FPS），但是效果通常不错非常实用的通用检测框架MaskRcnn(2)one-stage(单阶段)：YOLO系列特点最核心的优势：速度非常快，适合实时检测检测效果比较一般回归任务：首先，输入一张图片，经过一个CNN

摇曳的树·2022-03-18 05:43

数据分析课程笔记（四）pandas、series、dataframe、索引数据和缺失数据处理

数据分析课程笔记pandas为什么要学习pandas常见数据类型创建seriesSeries切片和索引Series的索引和值读取外部数据DataFrame索引数据lociloc布尔索引字符串方法缺失数据处理

M行者X·2022-03-17 07:43

自我疗愈之慢性与心理的关系的隐喻（中）

大家好，今天继续分享我学自我疗愈的课程笔记，昨天分享的慢性疾与心理的关系的隐喻（上）不知为何被平台锁住了，申诉了一下还没被解锁。

还是苏贝·2022-03-15 10:33

cs231n计算机视觉课程笔记

P2目标识别PASCAL数据集一个ImageNet（1500w—4000w、22000类）P32012：AlexNet7-8层2014：VGG网络19层2015：残差网络152层1998LeCunCNN诞生用于数字识别，2012才开始流行的原因：计算能力、标签↑P4图像分类-数据驱动方法计算机眼中的图像：一大堆数字：800*600的像素，每个像素由三个值表示（红、绿、蓝）问题：语义鸿沟存在于人类定

SereneL9·2022-03-07 07:30

【课程笔记】中科大凸优化（三）

上节课知识补充凸锥的几何解释不断改变形状的平行四边形仿射集、凸锥、凸组合的关系因为凸集的条件是其余两个条件的并集，因此为什么不是条件越多的，表示范围越小？因为在定义仿射集、凸集的时候，要求的是“任意的\(\theta\)组合满足“。“任意”的限制越少，反而约束的对象越多（举例：任意人>任意男性>任意男孩），也就越严格（对任意人满足，必然对任意男性、男孩满足）。也就是只要对任意\(\theta_1+

木坑·2022-03-06 20:00

【课程笔记】中科大信息论（三）

熵的链式法则\[\begin{aligned}H(X,Y)&=\mathrm{E}\left[\log\frac{1}{p(X,Y)}\right]\\&=\mathrm{E}\left[\log\frac{1}{p(X)p(Y\midX)}\right]\\&=\mathrm{E}\left[\log\frac{1}{p(X)}+\log\frac{1}{p(Y\midX)}\right]\\&

木坑·2022-03-05 14:00

李宏毅机器学习2022春季-第一课

李宏毅2022年的课程内容与2021年类似，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），另外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）。目前第一课视频和作业一代码已经分别放到了b站视频号（机器学习手艺人）和github（机器学习手艺人）。作业一需要去googledrive或kaggle下载代码和训练数据集资料，不会使用科学上网梯子的同学请关注本公

机器学习手艺人·2022-03-03 07:13

李宏毅机器学习2022年春季班马上开始，深度学习圣经《深度学习》下载。

李宏毅（Hung-yiLee）目前任台湾大学电机工程学系和电机资讯学院的助理教授，他曾于2010年和2012年分别获得台湾大学硕士和博士学位，并于2013年赴麻省理工学院（MIT）计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）做访问学者。他的研究方向主要是机器学习（深度学习）和语音识别。李宏毅的课程深入浅出，通俗易懂，课程中引用了大量的"二次元"元素，受广大机器学习爱好者的喜爱，每次课程都引来大量的机器

机器学习手艺人·2022-03-03 07:13

李宏毅2021年机器学习作业2（classification）实验记录

2.3Normalization2.4Dropout2.5提高epoch2.6weight_decay2.7在2.5的基础上继续提升epoch到1202.8增加模型层数2.9增大batchsize三、总结前言声明：本文参考了李宏毅机器学习

DogDog_Shuai·2022-03-03 07:31

David Silver RL课程笔记（一）

最后还是决定看一遍DavidSilver大神的课，在这里结合自己的理解记一些课程笔记，主要是摘取部分个人认为的重点内容进行记录。

yyaya-·2022-03-03 07:30

2021李宏毅机器学习课程笔记——Adversarial Attack

注：这个是笔者用于期末复习的一个简单笔记，因此难以做到全面详细，有疑问欢迎大家在评论区讨论https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/attack_v3.pptxI.ExampleofAttack从某种角度来说，深度学习模型可以简单理解为各种各样的矩阵乘给叠在一起。以图像分类为例，输入的图像也是一个矩阵，那么，实际上就有可能对

xiongxyowo·2022-03-03 07:30

2021李宏毅机器学习课程笔记——Domain Adaptation

注：这个是笔者用于期末复习的一个简单笔记，因此难以做到全面详细，有疑问欢迎大家在评论区讨论https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/da_v6.pptxI.WhyDomainAdaptation存在DomainShift现象：训练数据与测试数据的分布差异较大。一个例子如下所示：这就会导致我们训练的模型在遇到“未见过的不同域样

xiongxyowo·2022-03-03 07:30

深度强化学习浅析（李宏毅机器学习笔记

39.深度强化学习浅析（李宏毅机器学习笔记深度强化学习浅析强化学习的应用场景监督v.s.强化应用举例学习一个chat-bot交互搜索更多应用例子:玩视频游戏强化学习的难点强化学习的方法Policy-based

CHEN_BR·2022-03-03 07:19

强化学习入门笔记 | UCL silver RL | UC Berkely cs285 DRL

由于已经有写得比较好的课程笔记(RL和DRL)，就不重复造轮子了。两位博主对课程内容理解得都相对透彻，尤其是前者，解答了我很多看视频没太听懂的疑惑。这份笔记是我在听完两门课程后想梳

111辄·2022-03-03 07:10

李沐《动手学深度学习》课程笔记：09 Softmax回归

目录09Softmax回归1.Softmax回归2.损失函数3.图片分类数据集4.Softmax回归的从零开始实现5.Softmax回归的简洁实现09Softmax回归1.Softmax回归2.损失函数3.图片分类数据集#MNIST数据集是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。我们将使用类似但复杂的Fashion-MNIST数据集importtorchimporttorchvi

feiwen110·2022-03-02 07:23

【课程笔记】中科大凸优化（二）

仿射集定义等价定义：线性方程组的解集\(C=\{x\midAx=b\}\)是仿射集，对应的子空间是\(A\)的化零空间理解仿射集内任意两点的所在的直线也在仿射集内仿射集内多个点的仿射组合\(\theta_{1}x_{1}+\cdots+\theta_{k}x_{k},\theta_{1}+\cdots+\theta_{k}=1\)也在放射集内证明思路：先将两个点用放射组合构成一个新的点，该点在仿射

木坑·2022-02-28 19:00

台大李宏毅老师——深度学习课程笔记三（Optimization)

文章目录概述SGDSGDwithMomentumNesterovacceleratedgradient(NAG)AdagradAdadeltaRMSPropAdamRealapplicationTowardsAdamTowardsSGDM概述SGDSGDwithMomentumNesterovacceleratedgradient(NAG)Adagrad这里有一个问题，如果一开始梯度就很大，那么它

爱学习的大叔·2022-02-27 11:45

CS224n课程笔记（一）——深度自然语言处理

一、自然语言处理一般来说语言的处理过程分为以下几步：而中间的两步，句法分析和语义分析是我们自然语言处理课程的主要内容。以下列出的是NLP的一些应用：近些年，NLP在工业应用上取得了巨大的成功：在讲到深度学习之前，我们先来构建一些概念。一般来说信号处理、数据挖掘等等都只是处理数据，从一堆随机数据里面找出规律等等。但人类语言并不是大量的数据，让你把它变成有用的信息。语言是一种符号。而人类之间沟通的具体

StarCoo·2022-02-26 07:35

CUDA加速计算的基础C/C++

本文是Nvidia90美金的课程笔记无论是从出色的性能，还是从易用性来看，CUDA计算平台都是加速计算的制胜法宝。

帝王铠·2022-02-23 07:41

学习笔记

今天记录罗辑思维今日课程笔记——轴心时代。所谓轴心时代指的是公元前800年到公元前200年这段时间很神奇，中国、印度、以色列、希腊这四个人类古老文明，几乎同时出现了爆发性的精神创新。

秦家炎·2022-02-22 04:41

有了孩子，请不要影响自己的存在

陆惠萍老师《母亲学院》课程笔记今天，我们分享的主题是——有了孩子，不要影响自己的存在。0～6岁家长，都是刚刚开始做母亲做父亲的角色啊，不要影响自己的存在，意思就是你不要有了孩子就没有了自己。

育儿范·2022-02-21 23:08

宁向东《管理学》课程笔记（一）

此课程是我在得到APP买的课，学习了一年，如今开始学习第二遍。听音频，看文字，功夫下的不小，就是效果不好。可能是我的年纪大了，记忆力退步，看一遍都能理解，合上书本大脑里就一片空白，都忘记啦。图片发自App我认为功夫不负有心人，活到老，学到老。从今天开始，进行第二遍深度学习。美国人叫泰罗（Taylor，一译泰勒），他酷爱体育，却最讨厌“公平竞赛”，他总是要创造一些条件，让自己处于有利的位置。他不是运

於万斯年受天之祜·2022-02-21 20:01

高效阅读的关键技能——手绘思维导图（二次学习）

课程笔记按照基础部分与进阶部分两个版块来记录。第一版块基础课程一、Wha

英俊YOUNG·2022-02-21 17:31

思维导图线上课程总结

通过线上语音加PPT的教学方式，我们听完每节课后，还要画出课程笔记思维导图、录制语音总结

Asura_c321·2022-02-21 17:33

[课程笔记]非欧氏数据的几何深度学习

网课地址[第一课]点网：空间点云数据处理的神经网络讲稿下载PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation[第二课]点网plus：空间点云数据的CNN讲稿下载PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace[第三课]网络上的CNN

醒醒去睡吧·2022-02-21 13:16

英特尔OpenVINO工具套件快速构建一款AI应用之课程体验

首先和大家说明一下，这是一个体验课程笔记本文记录、博主学习该课程前两个章节内容的笔记心得声明：本文禁止转载、感谢理解与支持文末有课程链接这个课程、博主会一边学习、一边撰写更多笔记类教程对模型部署之转换-

墨理学AI·2022-02-21 07:40

【学】为什么小时候对人的一生影响那么大？

玄月之佑·2022-02-21 01:26

优秀讲师训练

大家好，我是Lily，今天听了朱老师课程：“优秀讲师训练“”，以下是课程笔记：讲师定义“师者，传道、授业解惑也”。

lily_d3f8·2022-02-21 00:10

机器学习 Andrew Ng《Machine Learning》课程笔记2

课程地址：coursera---机器学习讲师：AndrewNg原文链接：https://sun2y.meMultivariateLinearRegression(多元线性回归)MultipleFeaturesLinearregressionwithmultiplevariablesisalsoknownas"multivariatelinearregression".Notationforequa

妖小灰·2022-02-20 23:49

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