随笔分类 - A.小细节/备忘
摘要：现在是2024年4月24日16:58，今天摸鱼有点多，备忘一下，都写到一篇内容里面，免得分散。 1. np.concatenate()函数'np.concatenate'是NumPy库中用来合并两个或多个数组的函数。它可以在任意指定的轴上连接数组，是数据预处理和特征工程中常用的工具。 基本语法： n
阅读全文
摘要：现在是2024年4月23日13:54，在看代码了，嗯，不能逃避，逃避可耻，会痛苦，看不懂多看几遍多写一下就好了，不能逃避了哈，一点一点来就是了，我还有救。 如何理解深度学习中的学习率(Learning Rate)： 学习率(Learning Rate)是神经网络和其他机器学习算法中非常重要的一个超参
阅读全文
摘要：虽然现在应该是已经熟练掌握这些基础概念的时候，但是我是鱼的记忆，上一秒的事情，下一秒就忘了，除非是重要的人的重要的事情，呜呜呜呜，我这个破脑子. 还是写一下吧，直接GPT出来的(人类之光，欢呼~). 以前写过一次，贴一下链接：深度学习模型训练的过程理解(训练集、验证集、测试集、batch、itera
阅读全文
摘要：现在是2024年2月24日，13:59，从研一就开始断断续续说要过一遍框架，到现在博一下学期，还一直拖着呢，拖延症太可怕啦，决定好好做人，不拖了，就从现在开始，好好过一遍，呜呜呜呜呜呜呜呜，(罪该万死)。 看的教程是：《动手学深度学习》(PyTorch版)，是把李沐老师的《动手学深度学习》原书中的M
阅读全文
摘要：呜呜呜呜，感谢大佬学弟给我讲干货. 本来是讨论项目的，后面就跑偏讲论文模型了. 解答了我一直以来的疑问： 数据放模型里训练的过程. 假设我们有一个数据集26304条数据，假设设置模型读入1000条，如果不设置，就是把数据集里的26304条数据全都读进去。 parser.add_argument("-
阅读全文
摘要：具体的看链接，感觉都是感性的分析，因为没有严格的界定。 粗糙理解： 输出的是类别，比如明天天气是晴天还是阴天，是分类。 预测一个数值，比如明天气温是多少度，这是回归。 传送门1：【机器学习小常识】“分类” 与 “回归”的概念及区别详解 传送门2：分类与回归区别是什么？ 传送门3：1.4 数据分类问题
阅读全文
摘要：Encoder-Decoder、Seq2Seq、Attention 传送门1：Encoder-Decoder 和 Seq2Seq 因为注意力不集中，所以这篇随笔就是看别人的文章，随手参考写写的。 1.Encoder-Decoder Encoder-Decoder模型并不特指某种具体算法，而是一种通用
阅读全文
摘要：首先是整体认知，Attention的位置： 传送门1：Attention 机制 传送门2：Attention用于NLP的一些小结 一句话概括：Attention就是从关注全局到关注重点。 借鉴了人类视觉的选择性注意力机制，核心目标也是从众多信息中选择出更关键的信息。 Attention的思路就是：带
阅读全文
摘要：参考1：CNN、RNN、DNN区别 参考2：一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别 一张图解释所有： 感知机(输入层、输出层、一个隐藏层)-->不能解决复杂的函数-->神经网络NN出现(多层感知机出现，使用sigmoid或tanh、反向传播BP算法)-->层数加深，出现局部最优和梯度消失
阅读全文
摘要：把以前看的乱七八糟的先整理一下，从最简单的开始。 人工智能、机器学习与深度学习的关系， 一张图解释所有： Over. //过于糊弄，再写点东西 人工智能诞生于20世纪50年代。 人工智能的简洁定义：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。 人工智能是一个综合性的领域，不仅包括机器学习与深度学习，还包括
阅读全文
