成为梵高、毕加索？你最喜欢的人脸识别与神经风格迁移来啦！1WhatIsFaceRecognition首先简单介绍一下人脸验证（faceverification）和人脸识别（facerecognition）的区别。人脸验证：输入一张人脸图片，验证输出与模板是否为同一人，即一对一问题。人脸识别：输入一张人脸图片，验证输出是否为K个模板中的某一个，即一对多问题。一般地，人脸识别比人脸验证更难一些。因为假
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2020-12-22 11:41:02
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本章将介绍函数,极限,无穷大和无穷小,连续性与导数,偏导数,方向导数,梯度等高等数学基本概念. 这些概念贯穿本书的各个章节,也是理解人工智能算法的基础数学知识. 梯度下降算法是机器学习领域的重要算法,是应用最广泛的优化算法之一. 在本章综合实例中将重点介绍梯度下降法及其应用实例,并通过Python语 ...
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2020-12-21 11:08:12
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梯度下降推导与优化算法的理解和Python实现目录梯度下降算法推导优化算法的理解和Python实现SGDMomentumNestrovAdaGradRMSpropAdam算法的表现1梯度下降算法推导模型的算法就是为了通过模型学习，使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。极大似然函数的本质就是衡量在某个参数下，样本整体估计和真实情况一样的概率，交叉熵函数的本质是衡量样本预测值与真实值之间
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2020-12-19 12:30:58
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主要内容（下划线部分）：接上篇博文：干货|掌握机器学习数学基础之优化[1]（重点知识）1、计算复杂性与NP问题2、上溢和下溢3、导数，偏导数及两个特殊矩阵4、函数导数为零的二三事5、方向导数和梯度6、梯度有什么用7、梯度下降法8、牛顿法1方向导数和梯度：方向导数:在之前讲偏导数的时候，相信很多人已经看出，偏导数求的都是沿着坐标轴的变化率，不管多少维也好，都只是求的变化率，那现在问题来了，如果我想求
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2020-11-30 15:14:34
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文章主要目录如下：1.批量梯度下降法BGD原理讲解2.随机梯度下降法SGD原理讲解3.小批量梯度详解MBGD原理讲解4.具体实例以及三种实现方式代码详解5.三种梯度下降法的总结在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为
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2020-11-27 11:55:19
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为什么梯度的方向与等高线切线方向垂直在三维曲面上的梯度更新过程中，很多地方出现梯度的下降方向是如下这样走的：图片来源于百度百科从图上能够看出，也经常听老师同学说起，梯度下降的方向与等高线的切线方向垂直。那么为什么会垂直呢？其实是一个高数问题。解释假设我们的损失函数为z=f(x,y)，在几何上表示是一个曲面，该曲面被平面c（c为常数）所截得的曲线l方程为：这条曲线l在xoy轴面上的投影是一条平面曲线
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2020-11-27 11:25:25
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在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为：对应的损失函数为：（这里的1/2是为了后面求导计算方便）下图作为一个二维参数（theta0，theta1）组对应能量函数的可视化图：下面我们来分别讲解三种梯度下降法1批量梯度
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2020-11-27 10:49:35
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深度学习测试题（1）答案和解析1.损失函数的定义预测值与真实值之间的差距。选A。题中给出的是一个sigmoid函数极限的是在（0,1），这里问的是它的导数S‘(x)=S(x)(1-S(x))，所以应该是0。选B。根据复合函数求二阶导数，容易得出答案1/4。选A。首先被计算的是激活函数的梯度，选C。我们回顾下之前介绍的VGG网络结构，VGG中根据卷积核大小和数目的不同，可以分为A、A-LRN
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2020-11-16 13:28:27
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机器学习--线性单元回归--单变量梯度下降的实现 【线性回归】 如果要用一句话来解释线性回归是什么的话，那么我的理解是这样子的： **线性回归，是从大量的数据中找出最优的线性（y=ax+b）拟合函数,通过数据确定函数中的未知参数，进而进行后续操作（预测） **回归的概念是从统计学的角度得出的，用抽样 ...
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2020-10-08 19:45:53
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梯度下降算法是求解最优化问题 梯度下降是优化一个损失函数L(y,f(x))，处理的粒度是更新参数w，使得最后的损失函数最小 ...
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2020-09-17 22:31:00
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