合集-李哥深度学习班

环境配置
摘要：2024.12.30上午 搭建好环境 阅读全文
posted @ 2024-12-31 15:54 JYP0222 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
第零节 机器学习与深度学习
摘要：机器学习算法简介（狭义：不包含深度学习的机器学习） KNN算法 ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3530486/202412/3530486-20241231185854452-1825499973.png) 监督：有标签 欧氏距离：三维空间 决策树 ![] 阅读全文
posted @ 2024-12-31 15:56 JYP0222 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
第一节 深度神经网络
摘要：激活函数：添加非线性因素 θ代表所有未知参数 过拟合和欠拟合是复试重点（解决办法 ） 在训练集上再好都没用呀，在测试集上好才是真的好 去b站找小甲鱼学python到字典 阅读全文
posted @ 2025-01-02 20:03 JYP0222 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
第二节上 python基础
摘要：array3 = np.concatenate((array, array2),axis=1) axis 0向下 1向右 2向深 print(array[1:3, 1:3]) 行1-3 列1-3 阅读全文
posted @ 2025-01-08 08:59 JYP0222 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
第二节下 线性表示代码
摘要：import torch import matplotlib.pyplot as plt Python 中用于导入 matplotlib 库并将其 pyplot 模块简称为 plt 的常见语句。matplotlib 是一个功能强大的绘图库，而 pyplot 是其提供的一个基于状态机的接口，用于创建各 阅读全文
posted @ 2025-01-09 10:48 JYP0222 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)
第三节 回归实战 下
摘要：数据处理 超参:人为指定不能改变 测试数据只有x没有标签y 训练数据拆分,82开,作训练集和验证集(验证模型好坏),模型训练不是一路上升的过程,训练几次验证一次,最好的模型save下来 one-hot独热编码 猪(1 0 0) 狗(0 1 0) 猫(0 0 1) def get_feature_im 阅读全文
posted @ 2025-01-15 19:44 JYP0222 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
第五节上，图像分类实战，食物分类
摘要：随机种子固定随机结果,方便复现 def seed_everything(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.backends.cudnn. 阅读全文
posted @ 2025-02-01 09:51 JYP0222 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)
第六节 特征提取和无监督学习
摘要：没有标签y依旧提取出特征 你的模型朝着哪个方向压缩特征，由你的标签来定 自监督学习:从x中提取一部分作为自己的标签y,然后用x预测y 在自监督学习中，需要根据数据的特点设计一些自监督任务，这些任务通常基于数据的一些内在属性或关系来构建。例如，在图像数据中，可以设计图像旋转任务，将图像随机旋转一定角度 阅读全文
posted @ 2025-02-04 20:33 JYP0222 阅读(164) 评论(0) 推荐(0)
第七节 自然语言处理和BERT(自注意力机制)
摘要：独热编码表示汉字的缺点: 长 不表示含义 word embedding让意思相近的汉字离得更近 常见输入 常见输出 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN) 防止垃圾进入传家宝,干扰我们的选择,推出LSTM模型 长短期记忆(Long short-term memory 阅读全文
posted @ 2025-02-06 15:31 JYP0222 阅读(31) 评论(0) 推荐(0)
第八节 BERT实战
摘要：做下游分类任务,如何处理一句话的输入 input_dis:输入哪些字 21128个汉字里编码 mask:输入的话有多长. 模型输入固定,不够的话用padding补上 Seq_ids:句子编码 segment BERT输入 token embedding 字编码(21128, 768) segment 阅读全文
posted @ 2025-02-07 14:17 JYP0222 阅读(29) 评论(0) 推荐(0)
第九节 文字生成 (第四部分 生成任务,大模型)
摘要：输入经过encoder得到特征,4个特征当作decoder的输入(打辅助),把标签拿过来做输入得到序列 自回归 区别 一步错步步错 只能串行 输出多长 分类/回归(不太行) 输入选到END表示结束 输入:start+label 输出:label+END 测试(推断) 测试时没有label Beam 阅读全文
posted @ 2025-02-08 20:39 JYP0222 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)