11 2018 档案
摘要：多层感知机中： hi 以 p 的概率被丢弃，以 1-p 的概率被拉伸，除以 1 - p
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摘要：from mxnet import gluon,init,nd,autograd from mxnet.gluon import data as gdata,nn from mxnet.gluon import loss as gloss import mxnet as mx import time import os import sys # 建立网络 net = nn.Sequentia...
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摘要：import mxnet as mx from mxnet import autograd, gluon, init, nd from mxnet.gluon import loss as gloss, nn from mxnet.gluon import data as gdata import time import sys net = nn.Sequential() net.add(nn...
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摘要：import mxnet as mx import sys from mxnet import autograd,nd from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import nn,loss as gloss from mxnet.gluon import data as gdata # 读取数据 mnist_train = gdata.vi...
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摘要：from mxnet import autograd,nd from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import nn,loss as gloss from mxnet.gluon import data as gdata def pool2d(X, pool_size, mode='max'): p_h, p_w = pool_s...
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摘要：from mxnet import gluon,init from mxnet import autograd,nd from mxnet.gluon import nn,loss as gloss from mxnet.gluon import data as gdata # 二维卷积层 def corr2d(X,K): h, w = K.shape Y = nd.ze...
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摘要：多输入通道 多输出通道： 设卷积核输入通道，输出通道是 ci , co，高宽为 kh , kw 为每个输出通道分别建立 ci * kh * kw 的核数组。在输出通道维上连结，卷积核的形状即为co * ci *kh*kw
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摘要：from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import nn,loss as gloss from mxnet.gluon import data as gdata from mxnet import autograd,nd # 二维互相关运算 def corr2d(X, K): h, w = K.shape Y = nd...
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摘要：from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import loss as gloss, nn from mxnet.gluon import data as gdata from mxnet import nd,autograd import gluo
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摘要：from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import loss as gloss,nn from mxnet.gluon import data as gdata from mxnet import autograd,nd import gluonbook as gb import sys # 读取数据 mnist_train = gdata...
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摘要：from mxnet import autograd, nd num_inputs = 2 num_examples = 1000 true_w = [2,-3.4] true_b = 4.2 feature = nd.random.normal(scale=1,shape=(num_examples,num_inputs)) labels = true_w[0]*feature[:,0] ...
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摘要：GPU In [1]: import mxnet as mx from mxnet import nd from mxnet.gluon import nn In [2]: mx.cpu(),mx.gpu(),mx.gpu(1) Out[2]: (cpu(0), gpu(0), gpu(1)) In
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摘要：还有反向迭代器__reversed__，生成器表达式，等等。
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摘要：训练集太少，容易出现过拟合，即训练集loss远小于测试集loss，解决方案，权重衰减——（L2范数正则化） 例如线性回归： loss(w1,w2,b) = 1/n * sum(x1w1 + x2w2 + b - y)^2 /2 ，平方损失函数。 权重参数 w = [w1,w2]， 新损失函数 los
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摘要：多项式拟合 In [1]: %matplotlib inline import gluonbook as gb from mxnet import nd,autograd, gluon from mxnet.gluon import data as gdata,loss as gloss,nn 生成
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摘要：训练误差：在训练集上的表现 泛化误差：在任意一个数据样本上表现的误差 计算误差：损失函数 在机器学习中，假设每个样本都是独立同分布与整体的，于是它训练误差期望 = 泛化误差 一般情况下：由训练数据集学到的训练参数 使得 模型在训练数据集上的表现优于或等于 测试数据集上的表现 模型选择：可以选择完全不
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摘要：MLP_Gluon In [2]: import gluonbook as gb from mxnet import gluon, init from mxnet.gluon import loss as gloss,nn In [4]: net = nn.Sequential() net.add(
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摘要：MLP In [1]: %matplotlib inline import gluonbook as gb from mxnet.gluon import loss as gloss from mxnet import nd from mxnet import autograd In [2]: ba
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摘要：将cifar10改成单一通道后，套用前面的softmax分类，分类率40%左右，想哭。。。 In [1]: %matplotlib inline from mxnet.gluon import data as gdata from mxnet import autograd,nd import gl
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摘要：softmax #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') import gluonbook as gb from mxnet import a
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摘要：https://forums.fast.ai/t/error-while-trying-to-open-jupyter-notebook-in-paperspace/22634
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摘要：优化算法：小批量随机梯度下降 每次随机选择小样本，求小批量数据样本的平均损失函数的导数，修改模型参数。 矢量计算： 那么预测表达式为 y^ = XW + b In [1]: %matplotlib inline from IPython import display from matplotlib
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摘要：函数 f ，输入的是一个 n 维向量 x = [x1,x2,...,xn]T，输出是一个标量。 函数 f 关于 x 的梯度就是一个 n 个偏导数组成的向量： 例如： 其中 x = [x1,x2,x3,x4]T，那么 y = 2(x1*x1+x2*x2+x3*x3+x4*x4)； 关于 x 的偏导数求
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摘要：范数：n 维向量 (x1,x2,x3,...,xn)T 的 Lp 范数为： L1范数：各元素绝对值之和 L2范数：各元素平方开根号 （nd.norm()） 矩阵的 Frobenius范数为个元素平方和开根号
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摘要：系统信息 arch 显示机器的处理器架构(1) uname -m 显示机器的处理器架构(2) uname -r 显示正在使用的内核版本 dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI) hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性 hdparm -tT /
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摘要：【转】https://www.cnblogs.com/magicc/p/6490566.html SCP 使用方式如下： 1、上传本地文件到服务器 例如scp /var/www/test.php root@192.168.0.101:/var/www/ 把本机/var/www/目录下的test.ph
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摘要：【转】https://blog.csdn.net/akon_wang_hkbu/article/details/78973366
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摘要：SSH连接服务器可以用putty 网址：https://repo.continuum.io/archive/ 下载安装脚本 安装 添加环境变量 确认 安装mxnet 添加了几个另外的环境变量 注意：.bashrc 和 .bash_profile 的区别 .bash_profile 只会在会话开始时读
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摘要：import cv2 filename = 'pic.jpg' def detect(filename): face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml') img = cv2.imread('pic.jpg') print(1) gray = cv2....
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