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在机器学习或者模式识别中，会出现overfitting，而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大，因此，为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项，常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和。其用来惩罚大的权值。 The learning rate is a parameter that determines how m…
注意力往往与encoder-decoder（seq2seq）框架搭在一起，假设我们编码前与解码后的序列如下： 编码时，我们将source通过非线性变换到中间语义： 则我们解码时，第i个输出为： 可以看到，不管i为多少，都是基于相同的中间语义C进行解码的，也就是说，我们的注意力对所有输出都是相同的。所以，注意力机制的任务就是突出重点，也就…
黄色和灰色是问题，粉色是重点。 Deep Learning强大的地方就是可以利用网络中间某一层的输出当做是数据的另一种表达，从而可以将其认为是经过网络学习到的特征。基于该特征，可以进行进一步的相似度比较等。 现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的…
我们来看看在图像处理领域如何使用卷积神经网络来对图片进行分类。 1 让计算机做图片分类： 图片分类就是输入一张图片，输出该图片对应的类别（狗，猫，船，鸟），或者说输出该图片属于哪种分类的可能性最大。 人类看到一张图片马上就能分辨出里面的内容，但是计算机分辨一张图片就完全不一样了。同一张图片, 人类看到的是这样： 计算机看到的是这样: 一个充满像素值的数组…
1.绘制折线图 在pandas里面有一种数据类型为datatime ，可以将不规范的日期改为：xxxx-xx-xx import pandas as pd import numpy as np a = pd.read_csv(‘UNRATE.csv’) a[‘DATE’] = pd.to_datetime(a[‘DATE’]) print(a.head(12…
局部搜索策略用于定位一个潜在的解决方案，该解决方案优化了具有挑战性的优化问题的标准。爬山算法是一种局部搜索算法，不断向增加高度或值的方向前进，以找到山顶或问题的最佳解。当它达到一个峰值时，它的邻居都没有更高的值，它就结束了。 使用数学优化解决问题的技术是爬山算法。爬山算法最流行的例子之一是旅行推销员。问题：我们需要减少推销员的行进距离。 它也被称为贪婪的局部…
机器学习中的分类和回归是两个基本的任务类型，它们的区别在于所预测的目标变量的不同。分类是一种监督学习任务，其目标是将输入数据分到不同的类别中。而回归则是根据输入数据来预测一个实数值的目标变量。下面将从以下几个方面详细讲解机器学习分类和回归的区别： 预测目标 分类任务的目标是预测输入样本所属的类别，这个类别可以是二分类（只有两个类别），也可以是多分类（多个类别…
1.RNN 现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如股票随时间的变化，小明说：我喜欢旅游，其中最喜欢的地方是云南，每当放假时我经常去______旅游.这里填空，人应该都知道是填“云南”。因为我们是根据上下文的内容推断出来的，但机器要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，他的本质是：像人一样拥有记忆的能力。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记…
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