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机器学习笔记(1) 逻辑回归

逻辑回归与之后的神经网络有着千丝万缕的联系，经常被用来当神经元激活算法讲，所以吴恩达教授的deeplearning也是从逻辑回归开始入手，其重要性不容小觑。
TheStudent_LifeLong·2024-01-29 09:01

Deeplearning

NumpyDeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数
stoAir·2024-01-29 08:26

机器学习--06自监督学习BERT模型

self-supervisedlearning里面有一些模型这些模型都是巨大的模型，这次就来以bert大模型为例子来讲解self-supervised。
小生xiaosheng·2024-01-29 08:08

解密人工智能：探索机器学习奥秘

机器学习的发展历程三.机器学习的原理四.机器学习的分类3.1监督学习3.2无监督学习3.3半监督学习3.4强化学习3.5四种分类对比五.机器学习的应用场景六.机器学习的未来发展趋势全文总结前言机器学习（MachineLearning
聆风吟_·2024-01-29 08:25

Learning in the Frequency Domain（频域）阅读笔记

1、背景知识1.1、频域频域相关知识：频谱、相位谱、傅里叶变换、欧拉公式等…傅里叶级数：任何周期函数都可以分解成一堆（无穷个）正弦函数Asin(wx+φ)，又因为sin(a+b)=sinacosb+cosasinb，则对于任何周期函数可以分解为一堆正弦和余弦函数。傅里叶级数所做的工作：把{1，sinx，cosx，sin2x，cos2x，…，…}看成空间的基（原因：这组基的各部分之间是相互正交的，也
海浪在开花·2024-01-29 08:11

推荐系统遇上深度学习(六十四)-通过自注意力机制来自动学习特征组合

本文要介绍的论文题目是《AutoInt:AutomaticFeatureInteractionLearningviaSelf-AentiveNeuralNetworks》论文下载地址为：t.cn/AipG8aXz
文哥的学习日记·2024-01-29 04:14

深度强化学习之价值学习-王树森课程笔记

学习资料深度强化学习课程-王树森目录一、Value-basedlearning二、DeepQ-Network(DQN)1.原理2.DQN结构（以超级玛丽为例）3.用DQN操作Agent打游戏三、TemporalDifferenceLearning
淀粉爱好者·2024-01-29 03:23

深度强化学习之策略学习-王树森课程笔记

学习资料深度强化学习课程-王树森目录一、Policy-basedlearning二、PolicyNetwork三、Policy-BasedReinforcementLearning（策略学习）1.用神经网络近似状态价值函数
淀粉爱好者·2024-01-29 03:23

深度强化学习（王树森）笔记04

参考链接DeepReinforcementLearning官方链接：https://github.com/wangshusen/DRL源代码链接：https://github.com/DeepRLChinese
阿正的梦工坊·2024-01-29 03:19

[读书笔记] 硬件安全 - 从 SoC 设计到系统级防御

硬件安全-从SoC设计到系统级防御原作名《HARDWARESECRURITY-AHANDS-ONLEARNINGAPPROACH》机械工业出版社ChinaMachinePress作者：SwarupBhuniaandMarkTehranipoor
GKDf1sh·2024-01-29 03:10

Over-the-Air Deep Learning Based Radio Signal Classification

论文下载：OvertheAirDeepLearningBasedRadioSignalClassification摘要本文提出了基于深度学习的无线通信信号分类方法，并对其性能进行了研究。
2e07917c964c·2024-01-29 01:47

vue.js资源汇总，vue.js教程大全

一.资源教程综合类vuejs英文资料Vue中文资料总汇Vue.js的一些资源索引vue资料入门类vue快速入门Vue.js中文系列视频教程onLaravist英文教程LearningVue1.0:StepByStep
千泓·2024-01-29 01:51

Spark运行原理

Spark提供的基于RDD的一体化解决方案，将MapReduce、Streaming、SQL、MachineLearning、GraphProcessing等
hellozhxy·2024-01-28 23:41

基于机器学习的地震预测（Earthquake Prediction with Machine Learning）

基于机器学习的地震预测（EarthquakePredictionwithMachineLearning）一、地震是什么二、数据组三、使用的工具和库四、预测要求五、机器学习进行地震检测的步骤六、总结一、地震是什么地震几乎是每个人都听说过或经历过的事情
Svan.·2024-01-28 22:36

论文学习记录之Deep-learning seismic full-waveform inversion for realistic structuralmodels

一、ABSTRACT—摘要标题：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 22:23

论文学习记录之SeisInvNet（Deep-Learning Inversion of Seismic Data）

目录1INTRODUCTION—介绍2RELATEDWORKS—相关作品3METHODOLOGYANDIMPLEMENTATION—方法和执行3.1方法3.2执行4EXPERIMENTS—实验4.1数据集准备4.2实验设置4.3基线模型4.4定向比较4.5定量比较4.6机理研究5CONCLUSION—结论1INTRODUCTION—介绍地震勘探是根据地震波在大地中的传播规律来确定地下地层结构的一种
摘星星的屋顶·2024-01-28 22:22

2024年1月13日~2024年1月19日（研读论文、了解语义分割）

二、论文SeisInvNet标题：DeeplearningInversionofSeismicData—地震数据的深度反演作者：ShucaiLi,BinLiu,YuxiaoRen,YangkangChen
摘星星的屋顶·2024-01-28 22:22

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
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