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目录 1. 语言模型 2. n元语法 3. 语言模型数据集 3.1 读取数据集 3.2 建立字符索引 4. 时序数据的采样 4.1 随机采样 4.2 相邻采样 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为\(T\)的词的序列\(w_1, w_2, \ldots, w_T\)，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率： \[P(w…
3.1神经网络概述 （1）神经网络每个单元相当于一个逻辑回归，神经网络由逻辑回归的堆叠起来。下图是网络结构： 针对网络结构进行计算： 1.第一层的正向传播 2.第一层的反向传播 3.第二层的反向传播（正向只要把微分符号去掉即可） 3.2神经网络的表示 （1）神经网络各层分别较输入层、掩藏层和输出层，其中说一个网络有几层时一般不包括输入层，如下图是一个两层的网…
摘要：本文为大家介绍一下深度学习中的混合精度训练，并通过代码实战的方式为大家讲解实际应用的理论，并对模型进行测试。 本文分享自华为云社区《浅谈深度学习中的混合精度训练》，作者：李长安。 1 混合精度训练 混合精度训练最初是在论文Mixed Precision Training中被踢出，该论文对混合精度训练进行了详细的阐述，并对其实现进行了讲解，有兴趣的同学可…
参考大佬的博客https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79639509 代码： # coding=utf-8 # This is a sample Python script. # Press ⌃R to execute it or replace it with your code. # Press…
一、人脸识别流程 （一）对齐 通过确定人脸中的标定点（landmark）的位置进行人脸对齐。（找3个点即可，一般找5个点：鼻子、眼睛、嘴角两端）对齐后可以找到一个二维坐标平面，进行下一步仿射变换。 （二）仿射变换 原理 二维坐标到二维坐标之间的线性变换 不共线的三对对应点决定了一个唯一的仿射变换 其中，平移——\(c_1\)、\(c_2\)为…
目录 时间序列深度学习：状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆（LSTM）模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 3.1 使用 COWPLOT 可视化太阳黑子数据 3.2 计算 ACF 4 回测：时间序列交叉验证 4.1 开发一个回测策略 4.2 可视化回测策略 5 用 …
一、总结 一句话总结： 【微调是指将预训练网络的前几层解冻】：微调是指将预训练网络的前几层解冻，在猫狗分类的例子中，可以看到准确率从90到94，提高了4个百分点 【先训练好分类层】：微调的话，注意先把dense层（分类层）训练好，再低学习率的训练网络最后几层 # 冻结直到某一层的所有层 conv_base.trainable = True set_train…
本文翻译自2007-To recognize shapes, first learn to generate images, Geoffrey Hinton. 第五种策略的设计思想是使得高层的特征提取器能够和底层的进行通信, 同时可以很容易地使用随机二态神经元的分层网络来实现. 这些神经元的激活概率是关于总输入的一个平滑非线性方程: 其中si和sj是神经…
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