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Alexnet卷积神经网络模型 重叠池化（overlapping pooling） 传统不重叠的池化层，步长s与窗口尺寸z是相同的，s = z。而重叠池化步长s小于窗口尺寸z，s < z。 局部响应归一化 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/434773836 https 阅读全文
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激活函数 直观理解 Activation Function，用来做非线性变换 对于前馈神经网络模型，如果没有非线性变换的话，只能拟合线性模型，无论经过多少隐藏层，输出层都是输出特征的线性组合。添加激活函数后，相当于做了非线性变换，能够拟合更为复杂的模型。 激活函数通常具备一下性质 简单的非线性函数 阅读全文
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辗转相除法求最大公约数 举例：24，18，最大公约数为6 24 / 18 = 1 ... 6 18 / 6 = 3 ... 0 当余数为0时，除数即为最大公约数 两数之积除最大公约数即为最小公倍数 实现代码如下 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int m 阅读全文
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多分类问题 Softmax 二分类问题 给定一系列特征，输出为0或1，表示是否满足某个条件。具体做法是输出一个概率，表示给定特征满足这个条件的概率，或者不满足这个条件的概率。 多分类问题 给定一系列特征，预测是多个类别中的哪一类，比如手写数组识别、物体识别等。 如果在多分类问题中仍采用二分类问题的解 阅读全文
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卷积神经网络——基本概念 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的主要应用领域是图像分析处理，如人脸识别、物体识别等 神经网络 整体理解 构建一个神经网络模型，包括很多权重和偏置参数 使用数据训练模型，反向传播优化参数使得损失函数最小 选取表现最好的模型参数 阅读全文
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组合 77. 组合 - 力扣（LeetCode） 基本回溯 要把问题转换成树的形式，参考代码随想录 (programmercarl.com) 相当于对树进行深度搜索的过程 用path记录到叶节点的路径，所谓叶节点也就是满足k个数的情况，亦即递归函数出口。 path相当于一个栈 当到达叶节点时，pat 阅读全文
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基本工具 Dataset、DataLoader、transforms，tensorboard 这四个东西之间的关系（简单理解） Dataset 用于获取数据集，包括训练集和测试集，pytorch本身提供了一些数据集，可以使用命令直接下载获取 DataLoader 获取数据集后DataLoader负责 阅读全文
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学习教程：[27. GPU版本-安装 PyTorch（方法2）_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1S5411X7FY?p=27&vd_source=bc7327b6915e302349e372b039ce3f4b) # 1 安装anac 阅读全文
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1 什么是machine learning？ looking for function function的类别 Regression：输出的是一个量（连续量） Classification：输出的是某个类别（离散量） Structured Learning：创造一些有结构的东西 机器怎么找funct 阅读全文
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判断二叉树是否轴对称 101. 对称二叉树 - 力扣（LeetCode） 根节点若为null，返回true即可 根节点若不为null，只需判断其左右子树是否为轴对称即可 核心是：给定两个子树根节点r1和r2，判定这两个子树是否为轴对称 r1 r2均为null 必定对称，return true r1 阅读全文