Learn 第28页

【Machine Learning】8 神经网络：表述（Neural Networks:Representation）

8.1非线性假设（Non-linearhypotheses）在非线性的多项式中，特征数变多，特征耦合产生的项数目庞大，普通的逻辑回归根本无法处理此类问题。8.2神经元和大脑（Neuronsandthebrain）大脑学习的方法与计算机的算法8.3模型表示I（ModelrepresentationI）神经网络示意如上图。神经网络基本结构及其详解。8.4模型表示II（Modelrepresentati

xzen·2024-01-24 08:32

神经网络的学习(Neural Networks: Learning)

1.代价函数案例：假设神经网络的训练样本有个，每个包含一组输入和一组输出信号，表示神经网络层数，表示每层的neuron个数(表示输出层神经元个数)，代表最后一层中处理单元的个数。将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类，二类分类：=0,=01表示哪一类；类分类：=,=1表示分到第i类；(>2)看起来复杂很多的代价函数背后的思想还是一样的，我们希望通过代价函数来观察算法预测的结果与真实情况

清☆茶·2024-01-24 08:56

[PyTorch][chapter 11][李宏毅深度学习][Semi-supervised Learning]

目录：简介Semi-supervisedLearningforGenerativeModellow-densitySeparationAssumptionEntropy-basedRegularizationsemi-supervisedSVMSmoothnessAssumptio

明朝百晓生·2024-01-24 07:46

强化学习12——策略梯度算法学习

Q-learning、DQN算法是基于价值的算法，通过学习值函数、根据值函数导出策略；而基于策略的算法，是直接显示地学习目标策略，策略梯度算法就是基于策略的算法。

beiketaoerge·2024-01-24 06:46

强化学习11——DQN算法

DQN算法的全称为，DeepQ-Network，即在Q-learning算法的基础上引用深度神经网络来近似动作函数Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)。

beiketaoerge·2024-01-24 06:46

青w韵·2024-01-24 05:12

数据挖掘笔记1

课程：清华大学-数据挖掘：理论与算法（国家级精品课）_哔哩哔哩_bilibili一、LearningResources二、Data数据是最底层的一种表现形式。数据具有连续性。

幽径微澜·2024-01-24 05:05

李宏毅机器学习——深度学习训练的技巧

神经网络训练的技巧优化失败的原因:局部最小值或鞍点，可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch：加快梯度的计算，更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如

migugu·2024-01-24 04:17

Optional Lab: Feature scaling and Learning Rate (Multi-variable)

GoalsInthislabyouwill:利用先前lab中的多维特征例程在具有多维特征的数据集上运行梯度下降探索学习率learningratealpha对梯度下降的影响通过使用z-score归一化的特征放缩来提高梯度下降的性能

gravity_w·2024-01-24 04:10

【DeepLearning-2】预归一化（Pre-Normalization）策略

2.1层归一化（LayerNormalization）在PreNorm类中的数学原理：2.2代码实现：classPreNorm(nn.Module):def__init__(self,dim,fn):super().__init__()self.norm=nn.LayerNorm(dim)self.fn=fndefforward(self,x,**kwargs):returnself.fn(sel

风筝超冷·2024-01-24 03:51

【DeepLearning-1】注意力机制（Attention Mechanism）

1.1注意力机制的基本原理：计算注意力权重：注意力权重是通过计算输入数据中各个部分之间的相关性来得到的。这些权重表示在给定上下文下，数据的某个部分相对于其他部分的重要性。加权求和：使用这些注意力权重对输入数据进行加权求和，以生成一个紧凑的表示，该表示集中了输入数据的关键信息。1.2数学原理：假设我们有一个输入序列X=[x1,x2,...,xn]，其中xi是序列中的元素。在自注意力机制中，我们首先将

风筝超冷·2024-01-24 03:50

2021-03-01 ner最新进展

2021.3.11.ACL2020|TriggerNER：高效命名实体识别框架摘要：本文由南加州大学和亚马逊联合发布，文章题目为《TriggerNER:LearningwithEntityTriggersasExplanationsforNamedEntityRecognition

你若安好_4a49·2024-01-24 03:24

机器学习实验3——支持向量机分类鸢尾花

数据预处理代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimp

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:00

人工智能原理实验4（2）——贝叶斯、决策求解汽车评估数据集

这里采用sklearn的LabelEncoder库进行快速转换。2.拆分数据集按7：3的比例拆出训练集和测试集，这里也采用

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:59

《动手学深度学习》环境搭建

教材：《动手学深度学习》（diveintodeeplearning）作者：李牧、埃斯顿·张等书籍开源网址：http://zh.d2l.ai/我的系统：windows10失败安装情况：按照书籍所述环境搭建方式搭建数次

yaru_z·2024-01-24 01:08

机器学习:Chapter1~3

Chapter1:绪论术语learning/traning,学习/训练:从数据中学得模型的过程(找到与训练集匹配的假设)model,模型:从数据中学的的结果pattern,模式:局部性结果（如一条规则）

vickeex·2024-01-24 01:45

OpenGL缓冲对象：glClearBufferSubData、glClearNamedBufferSubData、glClearBufferData、ClearNamedBufferData简介

OpenGL缓冲对象概念缓冲区对象BufferObjectsAPI列表缓冲区对象BufferObjects创建和绑定缓冲区对象CreatingandBindingBufferObjects创建缓冲对象数据存储CreatingBufferObjectDataStores修改缓冲对象数据存储ModifyingBufferObjectDataStoresClear缓冲对象数据存储ClearBufferO

乘风之羽·2024-01-24 00:05

半监督学习笔记：self-training

1半监督学习半监督学习（Semi-SupervisedLearning）是机器学习的一种形式，它结合了监督学习和无监督学习的特点。

UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:38

深度学习笔记：灾难性遗忘

这种现象尤其在所谓的“连续学习”（continuouslearning）或“增量学习”（incrementallearning）场景中很常见2不同视角下看待灾难性遗忘以及对应的解决方法2.1从梯度的视角

UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:08

胡思乱想｜时间老妖的真实模样

（先介绍下今日胡思乱想艺术馆收录的画作信息：超现实主义油画家JacekYerka关于时间元素的画作《LearningtoWalk学会行走》。

胡思乱想的艺术馆·2024-01-23 21:47

【GitHub项目推荐--Git 教程】【转载】

地址：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days

旅之灵夫·2024-01-23 20:04

论文阅读- 人工智能安全 TEXTBUGGER: Generating Adversarial Text Against Real-world Applications

背景：DeepLearning-basedTextUnderstanding(DLTU)简介：基于深度学习的文本理解(DLTU)广泛运用于问答、机器翻译和文本分类，情感分析（eg电影评论分类）、有害内容检测

Che_Che_·2024-01-23 18:56

每日一词85| thankfully

1.Thankfully,wespottedaproductdefectintimeandfixeditbeforethelaunch.2.Thankfullyweseemtobelearningfromthosepainfullessonsofthepast

63dc75fc5f8a·2024-01-23 17:21

CHAPTER 16: 《THE LEARNING CONTINUES》第16章《继续学习》

设计好的系统需要多年的知识积累。一条捷径是潜水进入真实的系统架构。下面是一些有用的阅读材料。我们强烈建议您关注共享的原则和基础技术。研究每种技术并理解其解决的问题是一项任务这是加强你的知识库和完善设计过程的好方法。Real-worldsystemsThefollowingmaterialscanhelpyouunderstandgeneraldesignideasofrealsystemarchi

后端工匠之道·2024-01-23 17:15

详解强化学习（Reinforcement Learning）（基础篇）

强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一个分支，主要研究智能体如何通过观察环境状态、执行动作和接收奖励来学习最优策略。

RRRRRoyal·2024-01-23 16:28

【强化学习】----训练Flappy Bird小游戏

文章目录一、游戏介绍与问题定义1.1游戏简介1.2问题定义二、算法介绍2.1预处理2.1.1去除背景颜色2.1.2灰度处理2.2Q-Learning2.3神经网络2.4DQN结构2.4.1增加样本池2.4.2

子衿JDD·2024-01-23 16:56

ML Design Pattern——Fairness Lens

FairnessLensWhendiscussingmachinelearningdesignpatternsthroughafairnesslens,weareessentiallyexamininghowtoensurethatthealgorithmsandmodelswecreatearefairandunbiased.Thisinvolvesconsideringhowdifferent

卢延吉·2024-01-23 15:15

万科v-learn小西妈双语工程1708期133号coco2018-05-21

音频&动画：《Fivelittleblackbirds》《金钩钩，银钩钩》游戏：1.savethebug放虫子在远处，然后回到起点两人一起跑步，看谁最先到达终点。之前跟娃一起玩儿这个游戏的初衷是想让娃多运动一下，顺带把英文学习渗透进去，walking,walking,walking,walking,hop,hop,hop,running,running,running,running,nowlet

颜小彦_d20b·2024-01-23 15:10

Python多项式回归sklearn

一、理论介绍多项式回归是一种回归分析的方法，它通过使用多项式函数来拟合数据。与简单线性回归不同，多项式回归可以更灵活地适应数据的曲线特征，因为它可以包含多个特征的高次项。多项式回归的一般形式为：在实际应用中，可以通过调整多项式的次数来适应不同的数据特征。然而，过高的多项式次数可能导致过拟合，对新数据的泛化能力较差。多项式回归可以通过最小化损失函数来找到最优的回归系数。一种常见的方法是使用最小二乘法

rubyw·2024-01-23 14:50

Scikit-Learn 中级教程——学习曲线

PythonScikit-Learn中级教程：学习曲线学习曲线是一种评估机器学习模型性能的可视化工具，它可以帮助我们理解模型在不同训练数据大小下的表现。

Echo_Wish·2024-01-23 14:20

Python多元线性回归sklearn

*-coding:utf-8-*-"""Createdon2024.1.22@author:rubyw"""importnumpyasnpfromnumpyimportgenfromtxtfromsklearnimportlinear_modelimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D

rubyw·2024-01-23 14:19

python一元线性回归sklearn

#-*-coding:utf-8-*-fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

rubyw·2024-01-23 14:19

sklearn.cluster.Kmeans解析

sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances

JimmyFun·2024-01-23 14:48

2024.1.21周报

模型一、连续时间模型二、离散时间模型五、结论二、实验代码Navier–Stokesequation总结摘要本周我阅读了一篇题目为Physics-informedneuralnetworks:Adeeplearningframeworkforsolvingforwardandinverseproblemsinvolv

Nyctophiliaa·2024-01-23 14:08

机器学习实验报告——隐式马尔可夫模型HMM

模型基本概念介绍1.5HMM三要素二、模型基本问题2.1评估问题2.1.1说明2.1.2解决方法2.2学习问题2.2.1说明2.2.2解决方法2.3解码问题2.3.1说明2.3.2解决方法三、模型实现3.1hmmlearn

长安er·2024-01-23 14:38

代写留学生Python课程设计、Python课程设计代写留学生、代写留学生Python课程设计

MachineLearning,IndividualHW3:StructuredPredictiondueWednesdayNov22,11:59pmonCanvasInthisassignmentyouwill1

fudangjiao·2024-01-23 13:57

Zookeeper源码分析ZooKeeperServer

实现了单机版zookeeper服务端功能，子类实现了更加丰富的分布式集群功能：ZooKeeperServer|--QuorumZooKeeperServer|--LeaderZooKeeperServer|--LearnerZooKeeperServer

softshow1026·2024-01-23 12:58

【学了就忘】Git基础 — 13.Git用户签名补充说明

以系统用户为例：#查看系统级别的用户配置L@DESKTOP-T2AI2SUMINGW64/j/git-repository/learngit(master)$gitconfig--list--systemdiff.astextplain.textco

繁华似锦Fighting·2024-01-23 12:21

AGX Xavier 性能及运行状态查询

JetsonAGXXavier性能及信息查询NVPModel描述：GPUTPC–GPUTexture/ProcessorClusterDLA–DeepLearningAcceleratorVA–VisionAcceleratorimage.pngNVPModel

童年雅趣·2024-01-23 11:20

zookeeper源码(06)ZooKeeperServer及子类

实现了单机版zookeeper服务端功能，子类实现了更加丰富的分布式集群功能：ZooKeeperServer|--QuorumZooKeeperServer|--LeaderZooKeeperServer|--LearnerZooKeeperServer

xuguofeng2016·2024-01-23 11:07

ROLEX: A Scalable RDMA-oriented Learned Key-Value Store for Disaggregated Memory Systems——论文泛读

FAST2023Paper论文阅读笔记整理问题分离内存系统将单一的服务器分成不同的组件，包括计算节点和内存节点，以享受高资源利用率、灵活的硬件可扩展性和高效的数据共享。通过利用高性能的RDMA（远程直接内存访问），计算节点可以直接访问远程内存池，而无需涉及远程CPU。有序键-值（KV）存储（例如B树和学习索引）将所有数据排序以通过高性能网络提供范围查询服务。然而，在分离的内存系统上，现有的有序KV

妙BOOK言·2024-01-23 11:27

论文阅读笔记整理（持续更新）

KV存储ROLEX:AScalableRDMA-orientedLearnedKey-ValueStoreforDisaggregatedMemorySystemsFAST2023Paper泛读笔记针对分离式内存系统中

妙BOOK言·2024-01-23 11:56

SpringBoot类文件具有错误的版本 61.0, 应为 55.0

4.SpringBoot入门案例每一个从你生命中路过的人，都在教你成长，感恩的心，感谢一程陪伴，感谢曾经有你springlearnhttps://spring.io/projects/spring-boot

枫尘三戒·2024-01-23 11:23

Leveraging Unlabeled Data for Crowd Counting by Learning to Rank

无标签人群技术，作者引入了一种排名。利用的是一个图的人群数量一定小于等于包含这个图的图生成排名数据集作者提出了一种自监督任务，利用的是一个图的人群数量一定小于等于包含这个图的图流程：1.以图像中心为中心，划分一个1/r1/r1/r图像大小的矩形（但是这里没写是面积的还是长宽的）在这个矩形中，随机选择一个点当作锚点2.以锚点为中心，找到一个不超过图像边界的正方形3.重复k−1k-1k−1次，每次生成

Nightmare004·2024-01-23 10:44

【PyTorch】6.Learn about the optimization loop 了解优化循环

Learnabouttheoptimizationloop了解优化循环OptimizingModelParameters优化模型参数现在我们有了模型和数据，是时候通过优化数据上的参数来训练、验证和测试我们的模型了

冰雪storm·2024-01-23 10:44

关于成就感

Wrongislearning！这几日连续的反思，让自己看到比setting更要紧的另一个词“成就感”，英文有两个词语可以相对应：achievement&fulfillment。

沈磊·2024-01-23 10:47

自学瑞典语，每天5个新单词（56-60）

资料整理北欧慢时光源文本来自于Youtube:LearnSwedishLärdigsvenska声明：整理资料仅供学习使用，严禁用于商业用途。

北欧慢时光·2024-01-23 09:02

2022.01.01｜学习记录099｜丘也幸，苟有过，人必知之。

WelcometoFirry'slearninglog.Thisisthe_99thdayofmyrecord.——————————欢迎来每日外语朗读小组打卡哦！

SciPsyLearning·2024-01-23 08:29

【本科生机器学习】【Python】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）初步研究【下、实验部分（二）】）

2、实验主要步骤：（1）、数据预处理流程：加载卫星数据集：fromsklearn.datasetsimportmake_moonsX,y=make_moons

不是AI·2024-01-23 08:02

讲解：Grads Only、Network、Matlab、MatlabProcessing|P

2018/11/22HomeworkSeven(GradsOnly)https://elearning.mines.edu/courses/9621/assignments/419371/12HomeworkSeven

zaixiangmo·2024-01-23 07:22

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