随笔分类 - 06.卑微菜鸟被迫营业-AI浅学
感谢B站大佬倾力讲解：
小jessica_147、
跟若海学NLP
摘要：pytorch框架安装 （CPU版本） https://blog.csdn.net/weixin_44904136/article/details/123285884 anaconda navigator启动时一直卡在 loading applications 页面解决方法总结 https://bl
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摘要：置顶一位大佬的学习笔记 https://www.zhihu.com/people/ji-jie-32-12/posts 学习提纲 Part 1·Section 1 Part 1· Section 2 | 0维张量 | 1维张量 | 2维张量 | | | | | | number（数） | array
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摘要：main.py 1. pytorch加载、处理数据 torchvision 是PyTorch中专门用来处理图像的库。这个包中有四个大类 torchvision.datasets 加载数据的函数及常用的数据集接口 torchvision.models 常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet
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摘要：残差网络 非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题 可以利用跳跃连接构建能够训练深度网络的ResNets，有时深度能够超过100层， ResNets是由残差块（Residual block）构建的，使用残差块能够训练更深的神经网络 a[l]的信息直接到达神经网络的深层，不再沿
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摘要：提高学习算法性能的指导方针 正交化 如何设立开发集和测试集 减小偏差or方差的决策 **贝叶斯最优错误率**一般认为是理论上可能达到的最优错误率，就是说没有任何办法设计出一个到的函数，让它能够超过一定的准确度 在定义**人类水平错误率**时，要弄清楚你的目标所在，如果要表明你可以超越单个人类，那么就
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摘要：优化算法 优化算法能够帮助你快速训练模型，让神经网络运行得更快 mini-batch 把训练集分割为小一点的子集训练，这些子集被取名为mini-batch，假设每一个子集中只有1000个样本，那么把其中x(1)到x(1000)取出来，将其称为第一个子训练集，也叫做mini-batch，然后你再取出接
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摘要：吴恩达深度学习deeplearning.ai的视频课程我重新二刷了。作为一个刚接触这一学科的小白，第一次观看的时候有很多概念都不理解，其中的很多精髓我都没有很好的消化吸收，所以把自己第一次学习没有好好听的内容大致做了一个简略版笔记，这一系列就是方便自用。笔记中的内容出自视频中文翻译选取。 Lesso
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摘要：作为一个长期入不了门的菜鸟，我认为很有必要把我所有看过的认为适合新手小白的视频记录下来，防止躺收藏夹吃灰。以下视频是在学习吴恩达深度学习视频的过程中找到的辅助理解的视频。 1.《让人不再“神经”的神经网络》-小白10分钟也能搞懂深度学习 https://www.bilibili.com/read/c
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摘要：完成了这周的作业，关于logistic回归模型的理解也就了解一二了。 # 导入数据 import h5py # 载入原始数据图片 train_data=h5py.File('D:/TUNG/Jupyter_project/Week2/datasets/train_catvnoncat.h5','r'
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摘要：一、KNN算法简介 K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法。如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 简单来说，就是确定好k值后，在一个样本点周围的k个数据分别属于什么类别，那么该样本点就属于大多数数据所属的类
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