Learning]

2023年1月20日-2024年1月26日（阅读SeisInvNet加强版、调整参数）

二、SeisInvNet标题：Deep-learningseismicfull-waveforminversionforrealisticstructuralmodels（用于真实结构模型的深度学习地震全波形反演
摘星星的屋顶·2024-01-28 22:51

[tensorflow] Tensorflow中learning rate 调整+ decay奇技淫巧

学习率设置在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。刚开始训练时：学习率以0.01~0.001为宜。一定轮数过后：逐渐减缓。接近训练结束：学习速率的衰减应该在100倍以上。Note：如果是迁移学习，由于模型已在原始数据上收敛，此时应设置较小学习率(≤10−4≤10−4)在新数据上进行微调。把脉目标函数损失值曲线理想情况下曲线应该是滑梯式下降[绿线]：曲线初始时上扬[红线]：Solutio
ASR_THU·2024-01-28 21:04

梯度下降方法中的学习率(learning rate), 衰减因子(decay) 冲量(momentum)

建议读者直接阅读链接中的文章1.https://www.jianshu.com/p/58b3fe300ecb2.https://www.jianshu.com/p/d8222a84613c学习率学习率lr(learningrate
17420·2024-01-28 21:04

深度学习参数调整—学习笔记

文章目录概念参数和超参数超参数分类欠拟合和过拟合学习率（learningrate）epoch批次大小（batch_size）step参考资料概念训练机器学习算法的主要目的是调整权重以最小化损失或成本。
studyeboy·2024-01-28 21:32

scheduler：pytorch训练过程中自动调整learning rate

importtorch.optimasoptimoptimizer=optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时，可能需要根据情况调整学习率（learningrate
robin_ze·2024-01-28 21:32

学习速率 learning rate

学习速率的选取策略运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率ααα：如果学习速率太小，则会使收敛过慢。如果学习速率太大，则会导致代价函数振荡，迭代过快，梯度下降法可能会越过最低点，甚至可能发散。学习速率的取值取决于数据样本，可以多取一些值，从大到小，分别运行算法，看看迭代效果，如果损失函数在变小，说明取值有效，否则要增大步长。例如：把学习速率设置为
羊肉串串魅力无穷·2024-01-28 21:31

在深度学习中，epoch和learning rate的通常取值范围？

在深度学习中，epoch和学习率的取值确实会根据不同的任务、数据集和模型架构有所不同。然而，您提到的范围是一些常见的经验性取值，这些取值在很多情况下都能工作得相当好。1.对于epoch的取值范围：在很多研究论文和实际应用中，训练周期（epoch）通常设置在100-200次之间。这个范围是基于经验观察的，它足够让大多数模型在中等规模的数据集上进行充分的训练，同时也不会浪费过多的计算资源。当然，对于一
小桥流水---人工智能·2024-01-28 21:29

学习不是目的，学习本身就是一种生活方式

主题三：学习即生活——Learningisawayoflife.Everyonefollowstheirownway.我们总是喜欢问一个孩子：你长大了想干什么呀？
竹说·2024-01-28 19:32

论文中如何对公式进行引用？

示例出自《ALight-WeightDeep-LearningModelwithMulti-ScaleFeaturesforSteelSurfaceDefectClassification》
神笔馬良·2024-01-28 19:18

《学习之道》第三章丨有效运用大脑进行记忆的方法-- 工作记忆和长期记忆

在MOOC、Coursera上开创最受欢迎的学习课“learninghowtolearn”，数十万人报名。本书一
脑科学与学习方法技能·2024-01-28 18:49

用机器学习方法来预测设备故障

考虑到项目数据的敏感性，这里我以网上找到的一个公开数据集UCIMachineLearningRepository作为示例，其中用到的方法和我项目中所用到的方法是一致的。
gzroy·2024-01-28 18:30

Auto-Encoding Variational Bayes整理

Auto-EncodingVariationalBayesHowcanweperformefficientinferenceandlearningindirectedprobabilisticmodels
易之道·2024-01-28 13:16

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks论文翻译——中英文对照

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksAbstractWetrainedalarge
SnailTyan·2024-01-28 13:42

【机器学习笔记】0 背景知识之数学基础

www.icourse163.org/course/WZU-1464096179，课程资源（pdf版本课件和代码）公布在Github：https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course
RIKI_1·2024-01-28 10:24

【机器学习】强化学习（八）-深度确定性策略梯度（DDPG）算法及LunarLanderContinuous-v2环境训练示例...

训练效果DDPG算法是一种基于演员-评论家（Actor-Critic）框架的深度强化学习（DeepReinforcementLearning）算法，它可以处理连续动作空间的问题。
十年一梦实验室·2024-01-28 09:53

TNNLS'23 | 简单高效的图对比学习聚类

今天给大家分享的是国防科技大学刘新旺老师团队发表在IEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS的论文"SimpleContrastiveGraphClustering
数据派THU·2024-01-28 08:20

Deep-Learning-YOLOV4实践：ScaledYOLOv4模型训练自己的数据集调试问题总结

errorerror1:CUDAoutofmemoryerror2:TypeError:can'tconvertcuda:errorDeep-Learning-YOLOV4实践：ScaledYOLOv4
时间之里·2024-01-28 08:39

【DeepLearning-9】YOLOv5模型网络结构中加入MobileViT模块

一、神经网络的前中后期在神经网络中，特别是在深度卷积神经网络（CNN）中，“网络早期（低层）”、“网络中期（中层）”和“网络后期（高层）”通常指的是网络结构中不同层级的部分，每个部分在特征提取和信息处理方面有其特定的作用和特性。1.网络早期（低层）在网络的早期阶段插入MobileViTBv3可能会对原始图像进行较深层次的处理，有助于捕捉更丰富的空间特征。但同时，Transformer可能无法充分利
风筝超冷·2024-01-28 08:33

强化学习原理python篇03——贝尔曼最优公式

Bellmanoptimalityequation）定义求解Contractionmappingtheorem步骤例子Ref本章全篇参考赵世钰老师的教材Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-LearningOptimalStateValuesandBellmanOpt
WuRobb·2024-01-28 06:12

强化学习原理python篇04——迭代法

数学原理算法步骤实例及python实现TruncatedpolicyiterationRef本章全篇参考赵世钰老师的教材Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-LearningOValueIterationandPolicy
WuRobb·2024-01-28 06:12

强化学习原理python篇05——蒙特卡罗方法

强化学习原理python篇05——MonteCarloMethods蒙特卡罗方法Ref本章全篇参考赵世钰老师的教材Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-LearningMonteCarloMethods
WuRobb·2024-01-28 06:12

强化学习原理python篇02——贝尔曼公式推导和求解

）贝尔曼公式以及python实现解法1——解析解解法2——迭代法atcionvalueRef本章全篇参考赵世钰老师的教材Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-LearningStateValuesandBellm
WuRobb·2024-01-28 06:42

强化学习原理python篇06——DQN

强化学习原理python篇05——DQNDQN算法定义DQN网络初始化环境开始训练可视化结果本章全篇参考赵世钰老师的教材Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-LearningDeepQ-learning
WuRobb·2024-01-28 06:08

pytorch安装(CPU和GPU)，以及简单的API

1pytorch介绍1END-TO-ENDMACHINELEARNINGFRAMEWORK（端到端的机器学习框架）上述这样命名就是因为深度学习只是机器学习的一个分支2pytorch的优点：简单易用、分布式训练
圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

巴菲特传书摘和评论

※书名BOOKTITLE巴菲特传基本信息BASICS1.作者：RogerLowenstein2.出版社：中信3.阅读进度：读完阅读心得LEARNINGS1.延后满足别花未来钱，生活中节俭攒第一桶金，因为现在的
禅堂听雨·2024-01-28 04:47

机器学习库选型

摘抄目的只是为了简单地了解各种机器学习库原文链接：https://www.080910t.com/2018/02/23/choosing-an-open-source-machine-learning-library
Francis_Ye·2024-01-28 04:17

数据分析

本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：7StepstoMasteringMachineLearningWithPyth
Stella__Lee·2024-01-28 04:47

How to teach English -2

1.Whataretheirbackgrounds,forexample,theirpastlearningexperience?2.Whyaretheyintheclassroom?
飞鸟逐溪·2024-01-28 03:14

DeepPhos代码复现流程

背景介绍本文复现蛋白质磷酸化领域经典论文DeepPhos：《DeepPhos:predictionofproteinphosphorylationsiteswithdeeplearning》，发表在《Bioinformatics
学诠·2024-01-28 03:29

go语言的指针数组与数组指针

go语言的指针数组与数组指针packagemainimport"fmt"/**Author:xymDate:2021/4/2122:17Project:Go_LearningDescription:*/
素履、·2024-01-28 01:27

20.18.08.24 kalenji

学习welearning的课程。有不懂不明白的可以问我，我会帮助大家解答。给顾客service一定抓住他的ne
Monster_b8ec·2024-01-28 01:54

机器学习-63-Structured Learning-04-Sequence Labeling Problem(结构化学习-序列标注(HMM,CRF))

文章目录SequenceLabelingProblemSequenceLabelingDefinitionApplicationExampleTask：POStaggingOutline(大纲)HMM介绍什么样的问题需要HMM模型Howyougenerateasentence?step1step2HMM的数学表达Estimatingtheprobabilities(概率估计)HowtodoPOST
迷雾总会解·2024-01-28 01:45

【理论篇】Bagging 集成与随机森林

集成算法：Bagging模型集成算法EnsembleLearning的思想通俗解释就是训练一个模型不可靠，那可以训练出一批独立的模型，多个模型一起说了算。
山药鱼儿·2024-01-28 00:24

Magnetic-Field-Based Position Sensing Using Machine Learning

Abstract磁场广泛用于短距离无线应用，例如传感器系统和通信系统;为了进一步挖掘此类使用磁场的系统的潜力，作者研究了产生磁场的移动设备在位置检测中的可行性;该原理涉及通过对位于目标空间周围的多个磁场传感器检测到的数据进行分析来估计设备的位置；在这项研究中，作者是通过数值计算获得传感器数据，并使用机器学习对其来分析；结果表明，机器学习有效地估计了移动设备的位置；根据我们的模拟，对于73％的移动设
PyYun·2024-01-27 22:36

加权迁移学习用于改进基于运动想象的脑-机接口

加权迁移学习用于改进基于运动想象的脑-机接口WeightedTransferLearningforImprovingMotorImagery-BasedBrain–ComputerInterface来源作者
有人学习不瞌睡吗·2024-01-27 22:57

三分钟学会使用系列（YOLOv5）|EMA注意力机制，涨点神器！

原文地址：《EfficientMulti-ScaleAttentionModulewithCross-SpatialLearning》1.EMA通道注意力导读EMA(efficientmulti-scaleattention
今天炼丹了吗·2024-01-27 21:26

日报――Angela

2018.7.28今日计划1、早起点评完成并反馈2、pre-learning点评3、继续鼓励和帮助凤菊和贾宁4、与雨昕深聊，了解她的需要5、策划案6、高阶词汇今天剩下的7、听力2hour完成情况1、未完全完成
陈青兰Angela·2024-01-27 20:46

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)-机器人、强化学习

分类:具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==roboticagent==标题:Learningtonavigateefficientlyandpreciselyinrealenvironments
晓理紫·2024-01-27 19:31

机器学习架构：实现高效的模型训练和部署

1.背景介绍机器学习(MachineLearning)是一种通过从数据中学习泛化规则，而不是预先定义规则的方法，来解决复杂问题的科学和工程实践。
OpenChat·2024-01-27 16:15

27th June Learning summary of probability

TodayIgotintothebeginningofnewphaseonbinomialcoefficient,whichI'vetouchedalittlebitbefore,it'ssomethingabout2powertothenumber.Likehowmanywaysyoucangettwoheadsofflippingcoinsbysixtimes,itisequivalentto
rusty6kimo·2024-01-27 15:10

Dlearning

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:sigmoid
stoAir·2024-01-27 15:40

Dlearning

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:sigmoid
stoAir·2024-01-27 15:37

大语言模型-大模型基础文献

大模型基础1、AttentionIsAllYouNeedhttps://arxiv.org/abs/1706.03762attentionisallyouneed2、SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworkshttps
Travis_del·2024-01-27 14:19

要学好c语言到寻里看程序,谈C语言的学习

关键词：C语言；程序；学习中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)25-1497-03DiscussionaboutCLanguageLearningYINGShi-yong
weixin_39532699·2024-01-27 13:40

【DeepLearning-8】MobileViT模块配置

完整代码：importtorchimporttorch.nnasnnfromeinopsimportrearrangedefconv_1x1_bn(inp,oup):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,1,1,0,bias=False),nn.BatchNorm2d(oup),nn.SiLU())defconv_nxn_bn(inp,oup,kernal_s
风筝超冷·2024-01-27 12:53

【DeepLearning-7】 CNN 和Transformer的混合神经网络结构

构造函数__init__def__init__(self,channel,dim,depth=2,kernel_size=3,patch_size=(2,2),mlp_dim=int(64*2),dropout=0.):初始化函数定义了网络的主要结构和参数。channel:输入特征的通道数。dim:Transformer部分的特征维度。depth:Transformer的层数。kernel_siz
风筝超冷·2024-01-27 12:52

backend-learning： personal blog（1）

问题记录：跨度太大，无法完成，遂决定从基础学起。规划路线：1.完成JAVA与c++语言差异部分，（注解，其实没多少）2.上springboot官网查看开发手册，了解大致原理。3.开始挑选项目上手。4.上手过程遇到困难再学别的。1.无法连接数据库，springboot报错hellohello函数用@GetMapping来激活packagecom.example.demo;importorg.spri
DC妙妙屋·2024-01-27 12:19

Multi-Graph Fusion and Learning for RGBT Image Saliency Detection

theSLICalgorithmisperformedonthefusedRGB-Timage辅助信息作者未提供代码
宇来风满楼·2024-01-27 11:32

Multimodal Contrastive Training for Visual Representation Learning

parameterizetheimageencoderasfiq_{iq}iqqueryfeatureqii_{ii}ii，keyfeaturekii_{ii}iiparameterizethetextualencoderasfcq(⋅;Θq,Φcq)f_{cq}(·;Θ_q,Φ_{cq})fcq(⋅;Θq,Φcq)，momentumtextualencoderasfck(⋅;Θk,Φik)f_{
宇来风满楼·2024-01-27 11:01

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

1.大型数据集的学习案例：如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有100万条记录的训练集？以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。首先应该做的事是去检查一个这么大规模的训练集是否真的必要，也许我们只用1000个训练集也能获得较好的效果，我们可以绘制
清☆茶·2024-01-27 10:41
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