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学习心得：
1、每周的视频课程看一到两遍
2、做笔记
对深度学习解决问题流程的理解，来自笔记本图片：
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如何判断这些idea是否是有效的？我们可以尝试和改变的东西太多了。我们需要知道要调整什么，达到什么样的效果，这个过程被称之为正交化 正交化就是一件事影响一件事 单一数字评估指标 交叉验证集与测试集应该服从同一分布 训练误差比人的误差大，那么说明模型在训练集上拟合的并不好，我们应该减少偏差，选择更大的神经网络，或者跑的更久一点梯度下降。 …
本文作者：李杰 TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是什么？op到底是如何运行的？接下来让我们一起探索和回答这些问题。 一、初识op 1.1 op定义 op代表计算图中的节…
PyTorch在深度学习领域中的应用日趋广泛，得益于它独特的规划。无论是数据的并行处理仍是动态计算图，全部都为Python做出了许多简化。许多论文都挑选运用PyTorch去完成也证明了它在练习方面的功率以及易用性。 在PyTorch领域，虽然布置一个模型有许多挑选，可为Java开发人员准备的选项却寥寥无几。 在曩昔，用户能够用PyTorchC++写J…
Caffe4——计算图像均值 均值削减是数据预处理中常见的处理方式，按照之前在学习ufldl教程PCA的一章时，对于图像介绍了两种：第一种常用的方式叫做dimension_mean（个人命名），是依据输入数据的维度，每个维度内进行削减，这个也是常见的做法；第二种叫做per_image_mean，ufldl教程上说，在natural images上训练网络时；…
Ubuntu 环境下，在使用python IDE Pycharm 编写python并导入caffe时会报 no module named caffe 的错误。而在终端则不会出错，在blog.csdn.net/u012526120/article/details/49311469 这篇博客上试过他的方法，发现在Pycharm sys.path 还真的跟 终端的…
这部分许多内容要类比CNN来进行理解和解释，所以需要对CNN比较熟悉。 RNN的特点 1. 权值共享 CNN权值共享，RNN也有权值共享，在入门篇可以看到RNN结构图中，权重使用的是同样的字母 为什么要权值共享 a. 减少weight，减少计算量，这点其实比较好理解。 试想10X10的输入，全连接隐藏层如果是1000个神经元，那就有100000个weig…
（注：本文内容和图片来源于林轩田老师的《机器学习基石》课程） 通常的二分类问题，希望输出类别；soft的二分类问题，希望输出概率值： 对于soft问题的理想数据和实际数据： 逻辑回归的思想：先求出特征的线性加权分数，再把它用逻辑斯蒂函数转化为0～1之间的值： 逻辑斯蒂函数介绍： 2 逻辑回归的损失函数 最大似然：将训练集产生的概率最大…
如今，GAN技术已延伸至AI各方向，如图像处理、自然语言处理和语音等。深度学习三巨头之一 Yann LeCun ：“这是过去十年间机器学习领域最让人激动的点子！”。2018 GAN 与人造胚胎等入选《麻省理工科技评论》全球十大突破性技术。 训练不稳定、难控制，并不影响学界对其追捧；这也反过来促进GAN发展和完善。短视频火热，多家互联网公司（腾讯百度等）专门设…
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