纵使杯|

little小新

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4.优化器 - 模型评估
摘要: 优化器 - optimizer 优化器就是在深度学习反向传播过程中,指引损失函数(目标函数)的各个参数往正确的方向更新合适的大小,使得更新后的各个参数损失函数(目标函数)值不断逼近全局最小 优化器不计算梯度,他只是梯度的更新者,它决定了以什么样的形式更新参数 如果损失函数是一座山峰,优化器会通过梯度
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3.正向传播与反向传播 - 学习率LR - Batch size - 激活函数 - 损失函数
摘要: 正向传播 尽量降低损失函数 梯度 梯度是一个向量(矢量),函数在一点处沿着该点的梯度方向变化最快,变化率最大。换而言之,自变量沿着梯度方向变化,能够使应变量(函数值)变化最大。 如图:如果想要 w 下降最快就沿着梯度的负方向下降,就能降低损失函数 方向传播 更新各个参数的值(如图中 w 的值),重新
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2.模型训练流程
摘要: 基础名词解释 样本:一条数据 特征:被观测对象的可测量特征,例如西瓜的颜色、瓜蒂、纹路、敲击声等 特征向量:用一个d维向量表征一个样本的所有或部分特征; 向量(数组) - [1,2,3] 标签/真实值:样本特征对应的真是类型或者真是取值,即正确答案 数据集(dataset):多条样本组成的集合 训练
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1.初识机器学习
摘要: LM LLM : 大语言模型 LMM : 多模态模型(处理图片视频等) 所谓模型,就是一个包含了大量未知参数的函数 所谓训练,就是通过大量的数据去迭代逼近这些未知参数的最优解 机器学习:是一门专门研究计算机怎盐模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识领域或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身
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8、C语言-运算符
摘要: 数字的相加 注意:数据类型不一样的不能直接相加、需要先转成一样的数据类型 隐式转换 把一个取值范围小的、自动转成取值范围大的 short、char类型的数据在计算的时候,先提升位为int,再进行运算 强制转换 将数据类型大的转为小的 格式:目标数据类型 变量名=(目标数据类型)被强转的数据 #inc
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7、C语言-标识符、键盘录入scanf
摘要: 变量名命名规则 由数字、字母、下划线_ 组成 不能以数字开头 不能是关键字(如 if等) 严格区分大小写 建议 变量名尽量都小写 用英文单词,做到见名知意 代码文件名 尽量都小写 键盘录入scanf scanf,是scanner format的缩写、是C语言提供的一个函数 作用:获取用户在键盘上输入
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6.C语言-数据的类型大小
摘要: 1字节= 0 0 0 0 0 0 0 0 一个字节 = 8 位 1024 = 1KB 1024KB = 1MB 1024MB = 1G 1024GB = 1TB 1024TB = 1PB 1024pB = 1EB 1024EB = 1ZB 1024ZB = 1YB 整形 int - 为4个字节 相当
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5.C语言-代码中的进制表示与转换
摘要: 八进制 = 三个二进制为一组 十六进制 = 四个二进制为一组 // 进制转换 int main() { //二进制:由0和1组成,在代码中以 0b开头 int a = 0b10; printf("%d", a); //十进制:由0~9组成,无需加前缀 int b = 10; printf("%d",
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3.C语言-变量
摘要: int main() { //定义格式 int a; //赋值 a = 10; printf("%d", a); //或 int b = 20; printf("%d", b); return 0; } 变量的注意事项
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2.C基础
摘要: 1.注释 单行注释 // 多行注释 /* */ 程序运行后生成的 .obj文件里不带注释的内容 /*include 表示包含 std :标准的 i: 输入Input o:输出Output */ #include <stdio.h> //预处理 //int 表示程序运行的结果是整数 与return 0
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