10 2018 档案
摘要:线性回归 令 z = w T x + b z = w^T x + b z=wTx+b,得到: y = z + ϵ ,   ϵ ∼ N ( 0 , σ 2 ) y = z + \epsilon, \, \epsilon \sim N(0, \sigma^2) y=z+ϵ,ϵ∼N(0
阅读全文
摘要:原文:Deep Learning 2: Part 1 Lesson 5 作者:Hiromi Suenaga 课程论坛 一,引言 没有足够的关于结构化深度学习的出版物,但它肯定出现在行业中: 结构化深度学习,作者:Kerem Turgutlu @datascience.com 你可以使用此工具从 Go
阅读全文
摘要:原文:Deep Learning 2: Part 1 Lesson 4 作者:Hiromi Suenaga 课程论坛 学生的文章: 改善学习率的方式循环学习率技术探索带有重启动的随机梯度下降(SGDR)使用差异学习率的迁移学习让计算机看得比人类更好 Dropout [04:59] learn = C
阅读全文
摘要:原文:Deep Learning 2: Part 1 Lesson 3 作者:Hiromi Suenaga 课程论坛 学生创建的有用材料: AWS 操作方法TMUX第 2 课总结学习率查找器PyTorch学习率与批量大小误差表面的平滑区域与泛化5 分钟搞定卷积神经网络解码 ResNet 架构另一个
阅读全文
摘要:原文:Deep Learning 2: Part 1 Lesson 2 作者:Hiromi Suenaga 论坛笔记本 回顾上一课 [01:02] 我们使用 3 行代码来构建图像分类器。为了训练模型,需要在PATH下以某种方式组织数据(在本例中为data/dogscats/ ): 应该有train文
阅读全文
摘要:原文:Deep Learning 2: Part 1 Lesson 1 作者:Hiromi Suenaga 课程论坛 入门 [0:00]: 为了训练神经网络,你肯定需要图形处理单元(GPU) - 特别是 NVIDIA GPU,因为它是唯一支持 CUDA(几乎所有深度学习库和从业者都使用的语言和框架)
阅读全文
摘要:最后更新:2018.10.5 Quora 扇贝 Quora 翻译区公众号:DigQuoraQuora 翻译室公众号:读 Quora煎蛋网 Quora 话题Quora 精选Quora 中文网 Reddit (待补充) StackOverflow 腾讯云问答协慌网 2chan 2chcn
阅读全文
摘要:原文:LearningTensorFlow.com 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 自定义函数 Conway 的生命游戏是一个有趣的计算机科学模拟,它在地图上发生,有许多正方形的单元格,就像棋盘一样。 模拟以特定的时间步骤进行,并且板上的每个单元可以是 1(生存
阅读全文
摘要:原文:LearningTensorFlow.com 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 聚类和 KMeans 我们现在冒险进入我们的第一个应用,即使用 k-means 算法进行聚类。 聚类是一种数据挖掘练习,我们获取大量数据并找到彼此相似的点的分组。 K-means
阅读全文
摘要:原文:LearningTensorFlow.com 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 广播 当我们操作不同维度的数组时,它们可以以不同的方式组合,无论是逐元素还是通过广播。 让我们从头开始,构建更复杂的例子。 在下面的示例中,我们有表示单个数字的 TensorFl
阅读全文
摘要:原文:LearningTensorFlow.com 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 变量 TensorFlow 是一种表示计算的方式,直到请求时才实际执行。 从这个意义上讲,它是一种延迟计算形式,它能够极大改善代码的运行: 更快地计算复杂变量跨多个系统的分布式计
阅读全文
摘要:原文:SciPy 2018 Scikit-learn Tutorial 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 十三、交叉验证和得分方法 在前面的章节和笔记本中,我们将数据集分为两部分:训练集和测试集。 我们使用训练集来拟合我们的模型,并且我们使用测试集来评估其泛化能力
阅读全文