网络学习知识整理

详细解读论文 CPC：Representation Learning with Contrastive Predictive Coding

Method:无监督学习并没有label来引导网络学习，就像一个野外长大的孩子，没有大人
Jarrent Wu·2023-01-23 07:33

吴恩达机器学习day5（神经网络：表述）

神经网络学习：表述一.非线性假设【1】前提引入【2】实例体验二.神经元和大脑三.模型表示1【1】了解实际神经系统【2】模型思考：三.模型表示2四.特征和直观解释1一.非线性假设【1】前提引入我们之前学的
晨沉宸辰·2023-01-21 21:56

李沐动手学深度学习第四章-4.8. 数值稳定性和模型初始化

初始化方案的选择在神经网络学习中起着举足轻重的作用，它对保持数值稳定性至关重要。
nousefully·2023-01-21 19:27

数据科学导论--2.理论基础

2.常用的统计学知识：3.统计学与机器学习的区别与联系4.数据科学视角下的统计学2.3机器学习1.机器学习基本思路2.机器学习三要素3.KNN算法4.概念学习5.决策树学习6.人工神经网络学习7.贝叶斯学习
虾滑桦虾·2023-01-21 16:02

机器学习06：决策树学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习09：无监督学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习10：集成学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习12：演化学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习05：神经网络学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:18

机器学习07：贝叶斯学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:18

机器学习08：最近邻学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:18

机器学习03：线性回归与多分类学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习02：模型评估

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:47

机器学习04：支持向量机

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:47

机器学习11：代价敏感学习

——曾国藩专栏地址《机器学习》专栏地址专栏系列文章机器学习01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 12:45

C++面试基础知识整理

一、整体介绍1介绍面向对象的三大特性。面向对象是一种基于对象的、基于类的软件开发思想。面向对象具有继承、封装、多态的特性。封装：把客观的事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的类进行信息的隐藏。继承：指的是建立一个新的派生类，从一个或多个先前定义的类中继承数据和函数，可以重新定义或加进新数据和函数，从而建立了类的层次或等级。多态：同一操作作用于不同类的实
zju_mingge·2023-01-21 12:15

2W五千字的C++基础知识整理汇总

最近发现一篇两万五千字的C++基础知识大汇总，可把我高兴坏了。白嫖，必须白嫖！ 来源：高效程序员一、从”helloworld“入门C++！C++总览简介C++是一种静态类型的、编译式的、通用的、大小写敏感的、不规则的编程语言，支持过程化编程、面向对象编程和泛型编程。C++被认为是一种中级语言，它综合了高级语言和低级语言的特点。C++是由BjarneStroustrup于1979年在新泽西州美利山贝
程序IT圈·2023-01-21 12:43

数据库笔记整理--基于《数据库系统概论》第五版王珊一书|第八章--数据库编程知识整理和课后习题答案

该系列的博客都是基于《数据库系统概论》第五版王珊一书前提：因为最近要升学的原因，再加上重温数据库部分内容，所以整理一份比较详细且重点的笔记。适合有考研升学需求的人收藏————————————————B站里也是有该老师的上课视频：链接放在下面：https://www.bilibili.com/video/BV1pW411W7Do?from=search&seid=172302598227345392
GTW_Zeus·2023-01-21 09:14

CSS知识整理

一css简介：是一种用来表现HTML（标准通用标记语言的一个应用）或XML（标准通用标记语言的一个子集）等文件样式的计算机语言。CSS不仅可以静态地修饰网页，还可以配合各种脚本语言动态地对网页各元素进行格式化。CSS能够对网页中元素位置的排版进行像素级精确控制，支持几乎所有的字体字号样式，拥有对网页对象和模型样式编辑的能力。二CSS的引入方式：书写方式：CSS规则由两个主要的部分构成：选择器+一条
smileliushui·2023-01-21 09:40

CSS 知识整理(四) 盒子模型及相关属性

CSS知识整理(四)盒子模型及相关属性目录CSS知识整理(四)盒子模型及相关属性一、盒子模型二、边框（Border）三、轮廓（outline）四、外边距（margin）和填充（padding）一、盒子模型在
shawn697·2023-01-21 09:39

CSS知识整理(六) 定位

CSS知识整理(六)定位目录CSS知识整理(六)定位一、相对定位二、绝对定位三、固定定位四、z-index定位就是让元素块出现在合适的位置，这就需要我们以一定的参照物进行进行定位，分为相对定位，绝对定位
shawn697·2023-01-21 09:39

CSS 知识整理(三) 样式

CSS知识整理(三)样式目录CSS知识整理(三)样式一、字体二、文本三、列表四、背景一、字体字体：font-famliy字号：font-size粗细：font-weight颜色：color二、文本颜色：
shawn697·2023-01-21 09:38

CSS 知识整理(一) 基本介绍和CSS导入方式

CSS知识整理(一)基本介绍和CSS导入方式目录CSS知识整理(一)基本介绍和CSS导入方式一、基本介绍二、导入方式1.行内样式2.内部样式3.外部样式一、基本介绍CSS全称为CascadingStyleSheets
shawn697·2023-01-21 09:08

CSS 知识整理(二) 选择器

CSS知识整理(二)选择器目录CSS知识整理(二)选择器一、选择器的作用:二、基本选择器三、层次选择器四、属性选择器(常用)一、选择器的作用:要使用CSS对HTML页面中的元素实现一对一，一对多或者多对一的控制
shawn697·2023-01-21 09:08

迁移学习基础知识整理

目录基本概念迁移学习的价值与传统机器学习的对比迁移学习分类迁移学习解决的方法应用基本概念迁移学习研究如何把源域的知识迁移到目标域上。相似性是核心，度量准则是重要手段。领域（Domain，DDD）：学习的主体，分为源域和目标域源域（sourcedomain）：已有的知识目标域（targetdomain）：要学习的新知识任务（Task）：学习目标，标签和标签对应的函数组成邻域自适应（DomainAda
邂逅模拟卷·2023-01-21 02:59

套娃的开始——Network in Network网络学习笔记

前言《NetworkinNetwork》是2014年ICLR的一篇文章，文章当时较为创新，对后面的一些模型产生了一些较为深远的影响，现在看来，尽管文章较为久远，仍不失为经典论文，对现在的吾辈来说仍值得细细品读学习。文章亮点1、用MLPconv代替传统卷积层NIN这篇论文指出，在常规卷积层后加上若干个1X1的卷积层，每个卷积核视为一个神经元，多个1X1卷积的线性组合就可以看作是一个全连接层。一般卷积
20Xx太空漫游·2023-01-20 15:52

深度学习面经总结

1.BN层的作用优势：（1）BN使得网络中每层输入数据的分布相对稳定，加速模型学习速度（2）BN使得模型对网络中的参数不那么敏感，简化调参过程，使得网络学习更加稳定（3）BN允许网络使用饱和性激活函数（
Fighting_1997·2023-01-19 12:41

神经网络一般训练次数,神经网络训练时间

批处理样本数量，标准的BP是单样本学习的方法，例如图片识别，第一个图是猫，然后输入图像，网络学习一次（变
阳阳2013哈哈·2023-01-19 12:09

深度学习与神经网络学习

一，什么是神经网络我们常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程。有时它指的是特别大规模的神经网络训练。从一个房价预测的例子说起，我们可以用房屋面积和价格来拟合一条直线来表示两者之间的关系，特别地，房屋的价格永远不可能小于0，这时我们能够得到一条修正过的函数当我们加入许多其他因素，像房屋位置，邮政编码等等，我们可以基于这些因素更好地预测房屋价格，这就是神经网络的基础模型。而神经网络的神奇之处在于
iimmy_o·2023-01-19 09:10

非常详细的Java异常处理机制知识整理大全

目录异常的基本概念：Error与Exception:运行时的异常和非运行时的异常常见的运行时异常：常见的非运行异常：Java异常处理：try/catch/finally执行情况：try代码段：catch代码段：finally代码段：throw关键字：throws关键字：try，catch，finally关键字的使用：trows和throw关键字的使用：throws关键字的使用：trow关键字的使用
·2023-01-19 06:27

计算机网络学习笔记（1）

注：本笔记基于对J.F.Kurose的计算机网络课程整理而成，课程链接：JimKuroseHomepagehttps://gaia.cs.umass.edu/kurose_ross/ppt.php目录1.1InternetandProtocol互联网和协议Internet----nutsandboltsview互联网——底层视角Internet----Servicesview互联网——服务视角Pr
和田龙二·2023-01-18 16:51

神经网络学习算法中梯度下降简洁证明

已知光滑函数C(V1,V2)，∥△V∥=ε是一个趋近于0正数，求证使得函数△C尽可能小时，则△V=−η▽C，其中η=ε/∥▽C∥。已知光滑函数C(V_1,V_2)，\parallel\bigtriangleupV\parallel=\varepsilon是一个趋近于0正数，求证使得函数\bigtriangleupC尽可能小时，则\bigtriangleupV=-\eta\bigtriangledo
Ocodotial·2023-01-18 14:28

Stitch it in Time: GAN-Based Facial Editing of Real Videos翻译

我们利用StyleGAN的自然对齐和神经网络学习低频函数的趋势
jjw_zyfx·2023-01-18 10:47

史上最详细网络基础知识

4.子网掩码及网络划分5.ARP/RARP协议6.路由选择协议7.TCP/IP协议8.UDP协议9.DNS协议10.NAT协议11.DHCP协议12.HTTP协议13.一个举例14、实用基本概念计算机网络学习的核心内容就是网络协议的学习
人间不值得-·2023-01-18 04:52

408计算机网络学习笔记——数据链路层

目录1.数据链路层基本概念2.组帧2.1.字符计数法2.2.字符填充法2.3.零比特填充法2.4.违规编码法3.差错控制3.1.检错编码3.1.1.奇偶检验码3.1.2.CRC循环冗余码3.2.检错编码（海明码）4.滑动窗口4.1.停止等待协议4.2.后退N帧协议4.3.选择重传协议5.介质访问控制5.1.信道划分介质访问控制5.2.随机访问介质访问控制5.2.1.ALOHA协议（不听就说）5.2
江南江南江南丶·2023-01-18 03:57

java高级进阶知识整理

一、Java进阶知识结构：项目地址：https://github.com/Snailclimb/JavaGuide，点击下载：https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/archive/master.zip二、高级知识2.1（学习Java技术体系，设计模式，流行的框架与组件，常见的设计模式，编码必备，Spring5，做应用必不可少的最新框架，MyBatis，玩数
普通网友·2023-01-17 22:56

Linux 动态库相关知识整理

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>动态库和静态库在C/C++开发中很常见，相比静态库直接被编译到可执行程序，动态库运行时加载使得可执行程序的体积更小，更新动态库可以不用重新编译可执行程序等诸多好处。作者是一个Linux后台开发，这些知识经常用到，所以整理了一下这方面的知识。静态库相对简单，本文只关心Linux平台下的动态库。创建动态库这里我把一个短小却很有用的哈希函数编译成动态
weixin_34138255·2023-01-17 18:35

神经网络学习笔记（三）——长短时记忆（LSTM）网络

LSTM网络是循环神经网络的一种特殊类型，它可以学习长期以来的信息，它是一种拥有三个“门”结构的特殊网络结构。1.LSTM网络结构原始RNN的隐藏层只有一个状态h，如图1（a），它对于短期的输入非常敏感。LSTM网络增加一个状态c，让它保存长期的状态，如图1（b）。图1新增状态c，称为单元状态。把图1（b）按照时间维度展开，如图2所示。图2由上图可以看出：在t时刻，LSTM网络的输入有三个，即当前
shuyitingting·2023-01-17 15:23

【目标检测】anchor基础知识整理

目标检测算法一般可分为anchor-based、anchor-free、两者融合类，区别就在于有没有利用anchor提取候选目标框。下面我们来具体介绍。1.Anchor是什么目标检测是"在哪里有什么"的任务，在这个任务中，目标的类别不确定、数量不确定、位置不确定、尺度不确定，传统非深度学习方法如VJ和DPM，和早期深度学习方法如OverFeat，都要金字塔多尺度+遍历滑窗的方式，逐尺度逐位置判断"
Vine955·2023-01-17 13:11

对抗生成网络_生成性对抗网络技术实现

生成性对抗网络技术实现GenerativeAdversarialNetworks以某种形式，使用深度神经网络学习从数据点到标签的映射。这种学习被称为区别性学习，因为希望能够区分猫和狗的照片。
weixin_39612849·2023-01-17 10:06

BERT结构知识整理

BERT结构知识整理1bert介绍全称叫BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，也就是来自于transformer的双向编码表示。
Guapifang·2023-01-17 07:34

Three 之 three.js （webgl）Layers 图层的简单介绍和简单实用

Layers图层的简单介绍和简单实用一、简单介绍二、实现原理三、注意事项四、效果预览五、实现步骤六、关键代码一、简单介绍Threejs(官网：Three.js–JavaScript3DLibrary)开发的一些知识整理
仙魁XAN·2023-01-16 16:17

激活函数：让神经网络活过来了

激活函数（ActivationFunction）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。
AI大道理·2023-01-16 15:22

Complementary Feature Enhanced Network withVision Transformer for Image Dehazing_2021

新框架的突出优势之一是有目的地选择的互补任务可以专注于学习弱依赖的互补特征，避免重复和无效的网络学习。
啦啦啦啦啦啦.·2023-01-16 11:36

注意力机制

1.注意力机制可以解决信息过载问题在神经网络学习中，一般而言模型的参数越多则模型的表达能力越强，模型所存储的信息量也越大，但这会带来信息过载的问题。
瞻邈·2023-01-16 10:12

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(八)

5.5.2Sigmoid层5.6Affine/Softmax层的实现5.6.1Affine层5.6.2批版本的Affine层5.6.3Softmax-with-Loss层5.7误差反向传播法的实现5.7.1神经网络学习的全貌图
weixin_43114885·2023-01-16 08:50

＜3＞LSTM(Long Short-Term Memory)原文解读

原文：LongShort-TermMemory，1997作者：SeppHochreiter,JürgenSchmidhuber1.核心问题：通过循环神经网络学习较长时间间隔的任务通常需要很长的时间，这是因为误差在反传的过程中表现了严重的不充分与衰减
liu_xfx·2023-01-16 04:15

吴恩达卷积神经网络学习笔记（一）

一.卷积神经网络（一）1.1计算机视觉图片分类和图片识别，目标检测，图片风格迁移特征向量的维度卷积神经网络一般应用于计算机视觉领域，由于有的时候图片的像素点很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。1.2边缘检测示例弄清一张照片中的物体，利用电脑进行去识别，垂直边缘检测，水平边缘检测。如下图所示，原图是一个661的矩阵，卷积核是一个331的矩阵，经过卷积后得到一个441的矩阵。（为了检测图像中的垂直
星_阳·2023-01-16 00:46

神经网络学习（十四）卷积神经网络TensorFlow实现

系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解，仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。说明上一节，我们简单实现了一个卷积神经网络，本节我们采用TensorFlow实现手写字的识别。本节代码参考自《TensorFlow实战》。实现首先载入MNIST数据，并创建默认的InteractiveSession：importtensorflowastffromtensorflow.example
oio328Loio·2023-01-15 15:03

【CIPS 2016】(16章)语音技术 (研究进展、现状&趋势)

本专栏主要是针对《中文信息处理发展报告（2016）》做的笔记知识整理，方便日后查看
striving长亮·2023-01-15 06:19
上一页 38 39 40 41 42 43 44 45 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他