你的雷哥

摘要： 1.简介 torch.autograd.Variable是Autograd的核心类，它封装了Tensor，并整合了反向传播的相关实现 Variable和tensor的区别和联系 Variable是篮子，而tensor是鸡蛋，鸡蛋应该放在篮子里才能方便拿走（定义variable时一个参数就是tenso 阅读全文

摘要： Q1:什么是神经网络? Q2:torch vs numpy Numpy：NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高 效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。专为 阅读全文

摘要： 4.1深层神经网络 （1）到底是深层还是浅层是一个相对的概念，不必太纠结，以下是一个四层的深度神经网络： （2）一些符号定义： a[0]=x（输入层也叫做第0层） L=4：表示网络的层数 g:表示激活函数 第l层输出用a[l]，最终的输出用a[L]表示 n[1]=5:表示第一层有五个神经元，第l层神 阅读全文

摘要： 3.1神经网络概述 （1）神经网络每个单元相当于一个逻辑回归，神经网络由逻辑回归的堆叠起来。下图是网络结构： 针对网络结构进行计算： 1.第一层的正向传播 2.第一层的反向传播 3.第二层的反向传播（正向只要把微分符号去掉即可） 3.2神经网络的表示 （1）神经网络各层分别较输入层、掩藏层和输出层， 阅读全文

摘要： 链接传送门 阅读全文

摘要： 2.1二分类 （1）以一张三通道的64×64的图片做二分类识别是否是毛，输出y为1时认为是猫，为0时认为不是猫： y输出是一个数，x输入是64*64*3=12288的向量。 （2）以下是一些符号定义（数据集变成矩阵之后进行矩阵运算代替循环运算，更加高效） x：表示一个nx维数据，维度为（nx,1） 阅读全文

摘要： 本阶段的博客内容是关于深度学习知识，总结吴恩达老师的课程的内容，笔记大部分转载自https://www.cnblogs.com/ys99/ 这个博主。 1.1欢迎 主要讲了五门课的内容： 第一门课：神经网络基础，构建网络等； 第二门课：神经网络的训练技巧； 第三门课：构建机器学习系统的一些策略，下一 阅读全文

摘要： 前言　机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记，涵盖线性回归、逻辑回归、Softmax回归、神经网络和SVM等等，主要学习资料来自Standford Andrew Ng老师在Coursera的教程，同时也参考了大量网上的相关资料（在后面列出）。 本文主要记录我在学习 阅读全文

摘要： (1)涉及到的算法 1.监督学习：线性回归，逻辑回归，神经网络，SVM。 线性回归（下面第三行x0(i)其实是1，可以去掉） 逻辑回归 神经网络（写出前向传播即可，反向框架会自动计算） SVM 2.非监督学习：聚类算法(K-mean),降维(PCA) K-mean PCA 3.异常检测 4.推荐系统 阅读全文

摘要： 18.1问题描述和流程图 （1）图像文字识别是从给定的一张图片中识别文字。 （2）流程包括： 1.文字侦测 2.字符切分（现在不需要切分了） 3.字符分类 18.2滑动窗口 在行人检测中，滑动窗口是首先训练一个固定尺寸输入的判断是否有行人的网络，然后在一张图片中裁该尺寸的图片，送入到网络中；然后不断 阅读全文