机器学习 - 随笔分类 - Dilthey

摘要：参考《ML Lecture 7: Backpropagation》：假设一个比较简单的网络结构如下：我们取其中一部分做详细的分析：对于一个输入

x_{1}, x_{2}

${x_1, x_2}$ ，它能计算出对应的 loss

C (x; θ)

$C(x;\theta)$ ，我们如果想要更新参数 $\theta = \{w_1, w_2, \ 阅读全文

posted @ 2020-02-29 23:29 Dilthey 阅读(230) 评论(0) 推荐(0) 编辑

关于Wasserstein GAN的一些笔记

摘要：这篇笔记基于上一篇《关于GAN的一些笔记》。 1 GAN的缺陷由于

P_{G}

$P_G$ 和

P_{d a t a}

$P_{data}$ 它们实际上是 high-dim space 中的 low-dim manifold，因此

P_{G}

$P_G$ 和

P_{d a t a}

$P_{data}$ 之间几乎是没有重叠的正如我们之前说的，如果两个分布

P, Q

$P,Q$ 阅读全文

posted @ 2020-02-22 19:19 Dilthey 阅读(1351) 评论(0) 推荐(0) 编辑

关于GAN的一些笔记

摘要：目录 1 Divergence 1.1 Kullback–Leibler divergence 1.2 Jensen–Shannon divergence 1.3 Wasserstein distance 2 GAN 2.1 Theory 2.2 Algorithm Objective functi 阅读全文

posted @ 2020-02-20 19:04 Dilthey 阅读(1176) 评论(0) 推荐(0) 编辑

HRNet网络结构

摘要：最近正在阅读CVPR2019的论文Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation。无奈看论文中的Network instantiation部分太过简略，在网上也没有搜索到一个非常清晰的图示。我阅读这篇论阅读全文

posted @ 2019-07-14 03:10 Dilthey 阅读(9807) 评论(7) 推荐(5) 编辑

关于机器学习的学习笔记

摘要：1　关于人工智能、机器学习等各类名词的关系可以看到，深度学习是机器学习的一个子集（不过这篇笔记主要记录一些传统的机器学习方法）。而且需要明确的是：深度学习和监督学习、非监督学习、强化学习这些概念，并不是按照同一个分类标准分出来的不同机器学习方法。 2　监督学习中的分类与回归监督学习：利用一组带标阅读全文

posted @ 2019-04-23 21:16 Dilthey 阅读(724) 评论(1) 推荐(1) 编辑

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