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摘要: 假设现在有图像数据 和对应标签 。数据维度分别如下 因为通常我们需要将数据打散,这样的好处是可以让模型训练更具鲁棒性,那么如何同时打散data和target,而且还需要保持对应顺序不变呢?方法如下 要注意的是数据的维度要保持正确,也就是上面的 数量要正确,假如在mnist数据集上,target的维度 阅读全文
posted @ 2018-10-31 10:14 marsggbo 阅读(4556) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目前在研究Automated Machine Learning,其中有一个子领域是实现网络超参数自动化搜索,而常见的搜索方法有Grid Search、Random Search以及贝叶斯优化搜索。前两者很好理解,这里不会详细介绍。本文将主要解释什么是体统(沉迷延禧攻略2333),不对应该解释到底什么 阅读全文
posted @ 2018-10-28 19:43 marsggbo 阅读(90672) 评论(4) 推荐(17) 编辑
摘要: 转载链接:https://www.zhihu.com/question/51325408/answer/125426642来源:知乎 这个问题无外乎有三个难点: 什么是sum 什么是reduce 什么是维度(indices, 现在均改为了axis和numpy等包一致) sum很简单,就是求和,那么问 阅读全文
posted @ 2018-10-26 17:51 marsggbo 阅读(3690) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 因为课程作业的要求需要完成一篇IEEE格式的论文,所以选择入门LaTeX。但是期间遇到了各种各样莫名其妙的坑。前前后后挣扎了两个多星期终于完成了IEEE模板的设置。下面详细记录一下让我深恶痛绝的心路历程。 一、软件的选择 网上有很多LaTeX软件,在线编辑器推荐 "Overleaf" 。但是我个人还 阅读全文
posted @ 2018-10-23 20:11 marsggbo 阅读(1948) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考: "清华大学ISATAP隧道配置方法" 简单介绍一下windows下的配置方法,其他系统的配置方法详见上面提供的个链接。 首先打卡管理员权限的命令行窗口,依次输入如下命令即可 我因为不在大陆,所以平时是可以正常访问谷歌的,但是一旦我连接这个ipv6之后,访问谷歌就会变得抽风,一下能上,一下又访 阅读全文
posted @ 2018-10-23 11:01 marsggbo 阅读(13192) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 TPU分类和收费标准 1.1 分类和计费说明 |地区|抢占式TPU|Cloud TPU| | | | | | 美国 | \$1.35/hour | \$4.5/hour | | 欧洲 | \$1.485/hour | \$4.95/hour | | 亚太区地区 | \$1.566/hour | 阅读全文
posted @ 2018-10-16 11:50 marsggbo 阅读(4300) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2018-10-14 11:13 marsggbo 阅读(711) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文链接:Meta Learning单排小教学 虽然Meta Learning现在已经非常火了,但是还有很多小伙伴对于Meta Learning不是特别理解。考虑到我的这个AI游乐场将充斥着Meta Learning的分析解读及各种原创思考,所以今天Flood就和大家做一个Meta Learning 阅读全文
posted @ 2018-10-10 10:05 marsggbo 阅读(4004) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 网上讲高斯过程回归的文章很少,且往往从高斯过程讲起,我比较不以为然:高斯过程回归(GPR), 终究是个离散的事情,用连续的高斯过程( GP) 来阐述,简直是杀鸡用牛刀。所以我们这次直接从离散的问题搞起,然后把高斯过程逆推出来。 这篇博客有两个彩蛋,一个是揭示了高斯过程回归和Ridge回归的联系,另一 阅读全文
posted @ 2018-10-06 20:34 marsggbo 阅读(1667) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 原文:http://machinelearningmastery.com/parametric-and-nonparametric-machine-learning-algorithms/ 作者:Jason Brownlee 翻译:AI梦蝶 原文:https://blog.csdn.net/zwl_ 阅读全文
posted @ 2018-10-06 17:20 marsggbo 阅读(1040) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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