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摘要： Problem set 1 Problem set 2 Problem set 3 Problem set 4 阅读全文

摘要： 本周主要内容如下： 如何分析GPU算法的速度和效率 ​​3个新的基本算法：归约、扫描和直方图(Reduce、Scan、Histogram) 一、评估标准 首先介绍用于评估GPU计算的两个标准： step ：完成某特定计算所需时间 挖洞操作（Operation Hole Digging） work ： 阅读全文

摘要： 一、基础模型 假设要翻译下面这句话： "简将要在9月访问中国" 正确的翻译结果应该是： "Jane is visiting China in September" 在这个例子中输入数据是10个中文汉字，输出为6个英文单词，$T_x$和$T_y$数量不一致，这就需要用到序列到序列的RNN模型。 ​ 类 阅读全文

摘要： 问题背景 本文主要希望解决如下两个问题： 1.远程登录jupyter notebook 2.远程运行深度学习框架如何可视化loss和accuracy？ 服务器一般都是字符界面的，但是有时我们需要可视化我们的结果，这样能够直观的看到我们的训练成果，这该怎么办呢？ 没关系，因为服务器都会内置一个fire 阅读全文

摘要： h1 { counter reset: h2counter; } h2 { counter reset: h3counter; } h3 { counter reset: h4counter; } h4 { counter reset: h5counter; } h5 { counter reset 阅读全文

摘要： Augmentor 使用介绍 原图 1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最终选择参数为 其他参数效果： magnitude 和 grid_width,grid_height 越大，扭曲程度越大 2. 阅读全文

摘要： 一、词汇表征 首先回顾一下之前介绍的单词表示方法，即one hot表示法。 如下图示，“ Man ”这个单词可以用 $O_{5391}$ 表示,其中 O 表示One_hot。其他单词同理。 但是这样的表示方法有一个缺点，看是看下图中右侧给出的例子，比如给出这么一句不完整的话： I want a gl 阅读全文

摘要： 想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 一、为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP。 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成，其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求，唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层，因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小，例如著名的VGG模 阅读全文

摘要： 做件好事，考四级的兄弟们一起共勉~~~ 链接：https://pan.baidu.com/s/1im4BDVZofZbT9f5PZtsxdA 密码：9i5h ​若链接失效请关注如下公众号，后台私信【计算机四级】即可获得更新链接。 微信公众号：AutoML机器学习 MARSGGBO♥原创 如有意合作或 阅读全文

摘要： 以下方法同样适用于其他场景的批量下载。 最近在学习Coursera退出的深度学习课程，我希望把课程提供的作业下载下来以备以后复习，但是课程有很多文件，比如说脸部识别一课中的参数就多达226个csv文件，如果单纯靠鼠标点击下载简直要疯掉，所以给出如下方法： 等不及的可以跳过方法一，直接看方法二 方法一 阅读全文