02 2020 档案
摘要:Task10:文本分类;数据增强;模型微调 文本分类 1.关于数据的读取,以下哪项描述是错误的: A 除了运用一个固定的分割符进行单词的切分外,在实现分词函数时,还能加上更多的功能,如子词的切分和特殊字符的处理等 B从原理上来说,对数据中的句子进行补齐或截断是不必要的,这么做是为了加强模型并行计算的
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摘要:这一部分,讲解NLP课后习题,因为个人选的CV方向,前期整理的都是CV方向,没按倒课程编号来(对于CV学习者来说,学习顺序没问题)。这一次来整理课程中的Task07 优化算法进阶;word2vec;词嵌入进阶 和 Task08 文本分类;数据增强;模型微调 内容。我将编号改为Task09 和 Tas
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摘要:task08 图像分类案例2;GAN;DCGAN 笔记见:https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/12356983.html 图像分类案例2 1、对于本节课中整理数据集后得到的train、valid、train_valid和test数据集,下列说法中错误的是: A、
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摘要:task07 目标检测基础;图像风格迁移;图像分类案例1 笔记见:https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/12356939.html 目标检测基础 1、我们一般通过哪些参数来生成一组锚框 A、锚框左上角xy坐标和右下角xy坐标 B、锚框中心像素xy坐标和锚框长宽 C
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摘要:Task06. 批量归一化和残差网络,凸优化,梯度下降 课程笔记:https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/12356884.html 批量归一化和残差网络 1.nn. BatchNorm2d(6)的含义是 A全连接层的批量归一化, batchsize为6 B卷积层的
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摘要:本节任务: Task10:图像分类案例2;GAN;DCGAN(1天) 课后习题:https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/12357836.html 笔记扫描版: 链接:https://pan.baidu.com/s/1MflZpffeKMVgE7bQJyWzHg 提
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摘要:本节任务: Task09:目标检测基础;图像风格迁移;图像分类案例1(1天) 课后习题见:https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/12357720.html 笔记扫描版: 链接:https://pan.baidu.com/s/1aIqJ5oIJRSkvWjORFIB
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摘要:本节内容: 批量归一化和残差网络;凸优化;梯度下降;数据增强;模型微调 课后习题:https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/12357517.html 笔记扫面版: 链接:https://pan.baidu.com/s/1DbZctuZDYLrpb2WdZae-2w
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摘要:Task05:卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶 学习笔记见:https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/12325038.html 卷积神经网络基础 1、假如你用全连接层处理一张256×256的彩色(RGB)图像,输出包含1000个神经元,在使用偏置的情况
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摘要:Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶 task03笔记见:https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/12324894.html 过拟合、欠拟合及其解决方案 1、关于验证数据集的描述错误的是: A、测试数据集可以用来调整模型参数
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摘要:Task05:卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶 课后习题:https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/12325861.html 笔记扫描版: 链接:https://pan.baidu.com/s/1kg1-HLAVKPV66SgSm49s6Q 提取码:m
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摘要:Task04:机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq2seq模型;Transformer(1天) 课后习题:https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/12324883.html 笔记扫描版: 链接:https://pan.baidu.com/s/1F46XIOZz1x
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摘要:Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶(1天) 习题见:https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/12325853.html 接着上次笔记补充的 笔记扫描版: 链接:https://pan.baidu.com/s/1e9pQkt
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摘要:Task04:机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq2seq模型;Transformer 学习笔记见:https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/12324983.html 机器翻译及其技术 1、数据预处理中分词(Tokenization)的工作是? A、把词语、标点用
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摘要:这篇主要记录学习途中遇到的问题及解决方法。相关学习笔记见https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/12306118.html 1、线性回归 问题来源:https://pytorch.org/docs/stable/notes/broadcasting.html 答:如
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摘要:因时间和精力有限,不方便排版,暂且上传图片打卡啦,笔记后期还会完善,等课程结束后,整理好了再分享哈。课程中的疑问点击《动手学深度学习》task01-02疑难杂症 笔记扫描版: 链接:https://pan.baidu.com/s/1p25glhQI4RJEXHc97C3uGw 提取码:6o3o 复制
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