04 2022 档案
摘要：4.11~~4.17 上周日在打球的时候崴了脚，前两天一直就在寝室休息，让室友带饭。虽说一直在寝室，但也没见推进工作，就是在玩。以这种玩的心态弄了一周，属实惭愧。 4.18~~4.24 上周很大的问题就是熬夜，虽说每天早上准时在七点半之前起床，但是整体的睡眠效果还是很差！ 咱就是说至少完成每周45h
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摘要：EdgeCloudSim: 边缘以及云中心如何实现 运行方式 Windows下 项目里面有运行样例可以直接运行 比如运行sample_app1 选择src/applications/sample_app1文件下的MainApp 注意修改配置和输出路径参数，创建输出文件夹 绘图 在每个样例中有mat文
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摘要：对阿德勒的介绍 阿尔弗雷德·阿德勒（Alfred Adler ，生于1870年2月7日，逝于1937年5月28日），奥地利精神病学家。人本主义心理学先驱，个体心理学的创始人，曾追随弗洛伊德探讨神经症问题，但也是精神分析学派内部第一个反对弗洛伊德的心理学体系的心理学家。 著有《自卑与超越》、《人性的研
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摘要：丢弃法 动机：一个好的模型需要对输入进行扰动 使用有噪音得数据等价于Tikhonov正则 丢弃法：在层之间加入噪音 无偏差地加入噪音(加入噪音之后，期望不变) 正则项只在训练中使用：他们影响的是模型参数的更新，在预测/推理过程中，丢弃法直接返回输出 总结 丢弃法将一些输出项随机置0来控制模型的复杂度
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摘要：DataLoader报错问题 感觉跟操作系统有一定关系，windows需要改为0，无法并行 将num_workers改为0 batch_size改得更小一点 更改虚拟机内存，直接搜索 OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作 对d2l包的理解 之前写代码都没用这个
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摘要：感知机(总结) 感知机是一个二分类模型，是最早的AI模型之一 它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降 它不能拟合XOR函数，导致第一次AI寒冬 多层感知机(总结) 超参数 隐藏层数 每层隐藏层的大小 神经网络设计的一些经验 逐步地对数据进行压缩，避免丧失过多信息 后面我们可以适当地扩张某一层的
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摘要：AI地图 模型的可解释性 总的来说，我们的研究对于机器学习来说是有一些解释的，但是深度学习这一块还是没有太大研究 有效性和可解释性 有效性：我们能不能解释 可解释性：解释出来你能不能听懂(比如：模型在哪里会出现偏差) 线性回归 对loss.sum().backward()的理解： .backward
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摘要：引言 pytorch的文档看过很多种，也看过许多autograd的文章，但总是有一种似懂非懂的感觉。但它又是pytorch较为核心的一个点，所以希望用一篇文章解决所有疑问！ 基础 在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度(gradient)。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播
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