摘要：
目录 RNN概述 RNN模型 RNN前向传播 RNN反向传播算法 其它RNN 一、RNN概述 RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。 首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事 阅读全文
摘要：
目录 变换的类型 主要代码说明 代码展示 密度聚类 层次聚类 增加训练数据， 则能够提升算法的准确率， 因为这样可以避免过拟合， 而避免了过拟合你就可以增大你的网络结构了。 当训练数据有限的时候， 可以通过一些变换来从已有的训练数据集中生成一些新的数据， 来扩大训练数据。 数据增强的方法有： 一、变 阅读全文
摘要：
目录 向量对向量 标量对多个向量 标量对多个矩阵 矩阵向量求导小结 求导的自变量和因变量直接有复杂的多层链式求导的关系，此时微分法使用起来也有些麻烦。需要一些简洁的方法。 本文我们讨论矩阵向量求导链式法则，使用该法则很多时候可以帮我们快速求出导数结果。如果遇到其他资料求 导结果不同，请先确认布局是否 阅读全文
摘要：
目录 矩阵向量求导之定义法 矩阵向量求导之微分法 若没有特殊说明，默认情况定义如下：求导的自变量用x表示标量，x表示n维向量，X表示m×n维度的矩阵，求导的因变量用y表示标量，y表示m维向量，Y表示p×q维度的矩阵。默认向量为列向量，若是行向量，本文全部使用对应字母的转置表示。 一、矩阵向量求导之定 阅读全文
摘要：
目录 矩阵向量求导定义 矩阵向量求导布局 机器学习中很多地方用到了标量，向量和矩阵之间的求导，计算求导确实非常麻烦，三个两两结合，就有9中基本形态，再加上转置，就更加晕乎了，因此作为后续学习基础，这个放到机器学习最前面作为先导知识。具体求导内容可见： 张贤达的《矩阵分析与应用》，电子档文本如下： 链 阅读全文
摘要：
对于喜欢逛博客的人来说，看别人的博客确实能够对自己有不小的提高，有时候看到特别好的博客想转载下载，但是不能一个字一个字的敲了，这时候我们就想快速转载别人的博客，把别人的博客移到自己的空间里面，当然有人会说我们可以收藏博客啊，就不需要转载，(⊙o⊙)… 也对。。 实现 因为我自己当初想转载的时候却不知 阅读全文
摘要：
目录 整体思路 优化点：Adaptive Instance Normalization（AdaIN） 网络结构 损失函数 论文实验结果 这篇文章是2017年发表的，在Gatys的2015年论文《A Neural Algorithm of Artistic Style》基础上，做了不少改进工作，当然也 阅读全文
摘要：
一、代码 # Author:yifan import matplotlib as mpl from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #从tensorflow中导入数据 import tensorflow as tf ## 设 阅读全文
摘要：
一、代码： 1 import numpy as np 2 import tensorflow as tf 3 # 1. 构造一个数据 4 np.random.seed(28) 5 N = 100 6 x = np.linspace(0, 6, N) + np.random.normal(loc=0. 阅读全文
摘要：
目录 意义 图像分割方法 评价方法：最终测量精度UMA 一、意义 概念: 把图像分解成构成它的部件和对象的过程 定位感兴趣对象在图像中的位置和范围 意义：图像分割是图像处理与理解、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中关键步骤，如下图所示。图像分割应用在许多 阅读全文