深度学习 - 小白菜博客 - 第 8 页

深度学习

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神经网络基础部件-损失函数详解

神经网络基础部件-损失函数详解

一，损失函数概述二，交叉熵函数-分类损失 2.1，交叉熵（Cross-Entropy）的由来 2.1.1，熵、相对熵以…

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2023-01-13
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支持向量机之松弛因子与线性支持向量机

支持向量机之松弛因子与线性支持向量机

一、线性支持向量机解决的问题线性可分支持向量机只支持线性可分的训练数据，通过硬间隔最大化实现分类数据；如果训练数据不是…

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2023-01-12
103

支持向量机之线性可分向量机

一、支持向量机简介支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二类分类模型。它的基本模型…

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2023-01-12
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从模型复杂度角度来理解过拟合现象

从模型复杂度角度来理解过拟合现象

一、什么是模型复杂度机器学习是通过学习训练集的数据从而得到具体的模型，最终达到预测未知数据的能力；这就涉及到模型对训练…

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2023-01-12
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朴素贝叶斯算法

一、从生活角度来理解朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是统计学味道最浓的一款算法，也是最能体现我们日常生活经验的算法；与我们读万卷书行万里路形成我们自己的生活经验类似，朴素贝叶斯算法...

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2023-01-12
84

决策树算法

决策树算法是一种通用的机器学习算法，既可以执行分类也可以执行回归任务，同时也是一种可以拟合复杂数据集的功能强大的算法； …

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2023-01-12
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K近邻算法

一、K近邻算法简介 K近邻算法(K-Nearest Neighbor)简称KNN算法,是最简单的预测模型之一，它没有多少数学上的假设，也不要求任何复杂的处理，它所要求的只有以下两点...

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2023-01-12
27

Pytorch模型量化

在深度学习中，量化指的是使用更少的bit来存储原本以浮点数存储的tensor，以及使用更少的bit来完成原本以浮点数完成…

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2023-01-11
134

Tensorflow Lite从入门到精通

Tensorflow Lite从入门到精通

　　TensorFlow Lite 是 TensorFlow 在移动和 IoT 等边缘设备端的解决方案，提供了 Java…

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2023-01-11
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神经网络模型的参数量和计算量

其实模型的参数量好算，但浮点运算数并不好确定，我们一般也就根据参数量直接估计计算量了。但是像卷积之类的运算，它的参数量比…

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2023-01-11
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Tensorflow 2.x入门教程

Tensorflow 2.x入门教程

前言　　至于为什么写这个教程，首先是为了自己学习做个记录，其次是因为Tensorflow的API写的很好，但是他的教程…

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2023-01-11
173

Transformer模型详解

Transformer模型详解

2013年----word Embedding 2017年----Transformer 2018年----ELMo、T…

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2023-01-11
77

深度学习基本部件-激活函数详解

深度学习基本部件-激活函数详解

激活函数概述前言激活函数定义激活函数性质 Sigmoid 型函数 Sigmoid 函数 Tanh 函数 ReLU …

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2023-01-10
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《机器学习》学习笔记

第 2 章模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 2.2 评估方法 2.2.1 留出法 2.2.2 交查验证法 2.…

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2023-01-09
113

Pytorch基础-tensor数据结构

Pytorch基础-tensor数据结构

torch.Tensor Tensor 数据类型 Tensor 的属性 view 和 reshape 的区别 Tenso…

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2023-01-09
121

Pytorch基础-张量基本操作

一，张量的基本操作二，维度变换 2.1，squeeze vs unsqueeze 维度增减 2.2，transpose vs permute 维度交换三，索引切片 3.1，规则...

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2023-01-09
62

经典 backbone 总结

目录 VGG ResNet Inceptionv3 Resnetv2 ResNeXt Darknet53 DenseNe…

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2023-01-09
114