作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 随着深度学习模型在各种应用中的成功实施，现在是时候获得不仅准确而且速度更快的结果。 为了得到更准确的结果，数据的大小是非常重要的，但是当这个大小影响到机器学习模型的训练时间时，这一直是一个值得关注的问 ...
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2020-07-30 14:42:34
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计算机视觉岗常见面试题 问题1：Softmax+Cross Entropy反向求导 问题2：BatchNorm层的详细解读(具体可以参考之后出版的百面深度学习2333) 作用： 使得每层的输入/输出分布更加稳定，避免参数更新和网络层次变深大幅度影响数据分布。从而使模型训练更稳定。 参数?β?和?γ的 ...
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2020-07-29 22:01:18
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这是一篇学习贴。 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.nn.functional as F 4 import torch.optim as optim 5 from torchvision import datasets, tr ...
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2020-07-29 15:18:17
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1. fasttext 参数含义 - input # training file path (required) 训练文件路径（必须）<br> - lr # learning rate [0.1] 学习率 default 0.1<br> - dim # size of word vectors [1 ...
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2020-07-28 00:30:47
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NLP——新闻文本分类：TASK3 深度学习Fasttext Fasttext是一种深度学习词向量的表示方法，它是一种三层神经网络，包含输入层，隐含层和输出层。 模型架构:fastText 模型输入一个词的序列（一段文本或者一句话)，输出这个词序列属于不同类别的概率。序列中的词和词组组成特征向量，特 ...
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2020-07-28 00:21:27
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RCNN（Regions with CNN features）是RGB在2014年提出的一种目标检测算法，RCNN是将CNN方法应用道目标检测问题上的一个里程碑，借助CNN良好的特征提取和分类性能，通过RegionProposal方法实现目标检测。 前面我们提到的滑动窗口法可以得到目标所在区域，但会 ...
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2020-07-27 23:46:42
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Abstract 目前有很多方法来提升CNN的精度。有些方法或者特征只适用于特定的模型或者特定的问题或者小规模的数据集；但是有些方法比如 batch-normalization和residual-connections适用于大多数模型、任务和数据集。我们假定这些通用的特征或者方法包括 Weighte ...
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2020-07-27 15:41:14
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代码和其他资料在 github 一、tf.keras概述 首先利用tf.keras实现一个简单的线性回归，如 \(f(x) = ax + b\)，其中 \(x\) 代表学历，\(f(x)\) 代表收入，分别代表输入特征和输出值。为了描述预测目标与真实值之间的整体误差最小，需要定义一个损失函数，数学描 ...
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2020-07-26 15:25:59
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随着机器的逐渐智能化，人类的生活水平也在大幅度提高，这些主要源于深度学习的出现。作为最有影响的人工智能关键共性技术，它在图像分类、语音识别等方面作出了巨大的贡献，虽然实现这一伟大的功能很复杂，但是现阶段通过开元深度学习平台的能力，开发者在开元深度平台上面搭建自己的AI应用，大大提升了效率。飞桨（pa ...
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2020-07-26 11:16:10
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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 ...
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2020-07-26 00:56:44
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