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7天的Rebuttal终于结束了,高强度全力focus到一件事的时候,时间就过的飞快,这一周股市又是腥风血雨,但实属无暇顾及,每天就匆匆看一眼,连悲伤的情绪都没...
算是第一次正经的调研吧,之前就做过论文复现和 “不成功” 的调研。至于为什么不成功呢?主要因为我是0基础的科研小白,所以对调研目的的认知错误。其实在年前做过一次...
DNN(deep neural networks)在计算机视觉任务中取得了很好的效果,比如图像分类、目标检测、实例分割等。不过,大量的参数和计算的复杂度带来的高...
PyTorch是一个很著名的支持GPU加速和自动求导的深度学习框架,在最近几年收到学术界的热捧,主要是因为其动态图机制符合思维逻辑,方便调试,适合于需要将想法迅...
对于神经元的研究由来已久,1904年生物学家就已经知晓了神经元的组成结构。在人脑中有数以亿计的神经元,每个神经元最主要的部分就是树突和轴突,一个神经元通常有多个...
任务描述:将“course-6-vaccine”世界麻疹疫苗接种数据集划分为训练集和测试集(训练集和测试集比例分别为:8:2;7:3;6:4),利用训练集分别结...
图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。
如果我们有一个低方差的模型,增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。但是大数据集意味着计算量的加大,以线性回归模型为例,每一次梯度下降迭代,我们都需要计算训练...
在接下来的一系列视频中,我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection) 问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于:它虽然主...
Tips:如果出现某个聚类中心没有分配到点的情况,一般是直接将这个中心去掉,如果规定必须要刚好
,代价图像如上图左所示,我们的优化目标是使得代价函数尽量的小,在图中可以看出,当
Scikit-learn是基于NumPy、 SciPy和 Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工...
在训练数据的时候,可能会发现模型的效果不是很好,于是就需要对模型进行调整,一般有以下几种方式:
虽然图片识别对于人来说是一件轻松的事情,但是对于计算机来说,由于接受的是一串数字,对于同一个物体,表示这个物体的数字可能会有很大的不同,所以使用算法来实现这一任...
由于单层的感知机模型的表达能力很差,只能表示线性模型,连最简单的 XOR 函数模型都无法表示,所以出现了多层感知机模型,加入了隐藏层,最简单的多层感知机模型有三...
深度学习的调参就像炼丹,而我就是一位正尝试入坑的“炼丹学徒”,在收藏了几个链接后,看着臃肿的收藏夹,心血来潮,不如写篇博客,整理一下近期学习过程中遇到的好课程、...
需求开发阶段的主要任务就是分析问题,研究问题所发生的现实世界(即问题域),寻找实现软件系统与现实世界有效互动的办法,并严格描述该互动办法。而软件需求开发是一个连...
近期由于一些原因接触到了并行计算,对于这个陌生的领域我最先接触到的是MPI框架。MPI(Message Passing Interface),可以理解为是一种独...
在认识 Anaconda 之前,先认识一下conda,Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。它可以快速安...
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