Python人脸微笑识别2–卷积神经网络进行模型训练目录 一、微笑数据集下载 1、微笑数据集下载 2、创建人脸微笑识别项目 3、数据集上传至Ubuntu人…
这是今天我们要实现的目标。在上一篇文章深度强化学习专栏 —— 2.手撕DQN算法实现CartPole控制中,我们已经根据论文从头实现了一个DQN算法,准确的说是Mlp…
文章目录 PAC学习模型 定义 Generalization error : 定义 Empirical error : Learning axisaligned re…
任务说明:NLP-Beginner:自然语言处理入门练习 任务二 数据下载:Sentiment Analysis on Movie Reviews 参考…
文章目录 Unified Framework Statistics 求解 Proof of Termination 不可分情况 Considering Errors …
目录 1. 前言 2. 数据预处理——CoraData类的定义 3. GCN层定义 4. 模型构建 5. 模型训练与测试 1. 前言 这次…
机器学习概述:什么是机器学习? 什么是机器学习 机器学习的发展历史 常见的机器学习算法框架 常见的机器学习开发流程 有监督机器学习算法 无监督机器学习算法 sciki…
排序学习一般被认为是supervised learning中的一个特例,谈到supervised learning其loss function一般表示为如下形式: &…
官网地址:NLP FROM SCRATCH: TRANSLATION WITH A SEQUENCE TO SEQUENCE NETWORK AND ATTENTION 数据下载:…
目录 1. 生成模型(Generative Model) 1.1 自编码器(Autoencoder) 1.2 变分自编码器(Variational AutoEncoder,VA…
CNN卷积神经网络原理详解(中) 卷积神经网络与全连接神经网络的比较 卷积运算的数学解释 卷积计算的工作模式 卷积神经网络与全连接神经网络的比较 &nb…
对推荐系统还没有直观理解的同学可以参考之前所写的文章:推荐系统与人工智能概述 协同过滤(Collaborative Filtering)是当前推荐系统最为流行的一种方…
发现信息——语义网信息查询
本篇主要分为6个部分,详细记录最近学习的机器学习模型评估和超参数调优知识,通过一个项目的实践基本掌握评估我们构建出的模型的性能,并不断微调超参进一步优化模型效果。接下来将介绍详细的步骤,主要使用到python的第三方库sklearn,功能很强大,包含了机器学习中许多算法和处理技术,如PCA降维、数据标准化、k折交叉验证、SVM支持向量机等。
参考资料: 《PyTorch深度学习》(人民邮电出版社)第6章 序列数据和文本的深度学习 PyTorch官方文档 廖星宇著《深度学习入门之Pytorch》第5章 循环神经网络 其他…
CNN卷积神经网络原理详解(下) 反向传播 前向传播过程 反向传播过程 输出层向隐藏层的权值更新: 隐藏层向输入层的权值更新 反向传播 前面讲解了卷积神…
正在学,把网上优质文章整理了一下。 我们经常利用贝叶斯公式求posterior distribution P ( Z ∣ X ) 但…
文章目录 指数家族 伯努利分布转指数家族 高斯分布转指数家族 指数家族的性质 最大熵模型 最大似然求解 最大熵似然法 参考 了解最大熵模型之前,我们需要先了解一个和最大熵模型相伴的…
CNN卷积神经网络原理详解(上) 前言 卷积神经网络的生物背景 我们要让计算机做什么? 卷积网络第一层 全连接层 训练 前言 卷积网络(convolut…
参考资料: 《PyTorch深度学习》(人民邮电出版社)第5章 深度学习之计算机视觉 PyTorch官方文档 廖星宇著《深度学习入门之Pytorch》第4章 卷积神经…
文章目录 SVM涉及的相关概念 分类任务 分类任务进一步理解 SVM算法 SVM所要解决的问题 函数间隔 几何间隔 凸优化基础 拉格朗日对偶性 – 原问题 拉格朗日对偶性 – 对偶…
参考资料 廖星宇《深度学习入门之PyTorch》 PyTorch官方文档 其他参考资料在文中以超链接的方式给出 目录 0. 写在前面 1. PyTorch基础 1.1 张量(Ten…
在《战国策·齐策三》中有这么一句话:“物以类聚,人以群分”,用于比喻同类的东西常聚在一起,志同道合的人相聚成群,反之就分开。而所谓的科学,不过是把我们日常的生活经验,大自然的规律用…
一、minitaur 简介 这是来自宾夕法尼亚大学的一款机器人,叫 Minitaur,看图你就明白了。 &nb…
深度学习模型的调优,首先需要对各方面进行评估,主要包括定义函数、模型在训练集和测试集拟合效果、交叉验证、激活函数和优化算法的选择等。 那如何对我们自己的模型进行判断呢…