[TOC] "Kingma D P, Welling M. Auto Encoding Variational Bayes[J]. arXiv: Machine Learning, 2013." 主要内容 自编码, 通过引入Encoder和Decoder来估计联合分布$p(x,z)$, 其中$z$表 ...
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2020-04-02 19:34:41
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Reference: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/reducing-loss/learning-rate Learning Rate 正如之前所述，梯度矢量具有方向和大小。梯度下降法算法用梯度乘以一个称为学习 ...
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2020-04-02 15:51:48
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一、线程的优先级 1.线程优先级的获取的CPU时间片会相对多一点 （1）优先级为1-10 （2）最低为1 （3）最高为10 （4）默认为5 package com.bjpowernode.java_learning; ? public class D105_1_PriorotyOfMultithre ...
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2020-04-02 00:52:38
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一.基本 1.模型也被称为学习器，学习器更为准确。学习器是指能从已有的数据中学习到所需知识的数学模型。 2.模型分类：按照学习的数据分类， （1）监督学习（supervised learning）:训练的数据有标记信息。又由标记信息的 【1】分类：标记信息呈现离散状态。KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、 ...
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2020-04-01 21:01:07
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摘要：图卷积网络在图结构数据的半监督学习中取得了显著的成功。基于图的半监督学习的关键是捕获由图结构施加于节点上的标签或特征的平稳性。之前的方法，谱方法和空间方法，致力于将图卷积定义为相邻节点的加权平均，然后学习图卷积核，利用平滑性来提高基于图的半监督学习的性能。如何确定合适的邻域来反映图结构中所表现 ...
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2020-04-01 11:19:38
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本篇文章基于 著作《Hands-On Machine Learning with Scikit-learn,Keras and TensorFlow 2nd edition》，主要介绍分类模型。 1. MNIST数据集： MNIST数据集是一组70000张小数字图像，由高中生和美国人口普查局员工手写 ...
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2020-03-31 10:25:00
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? ML Agents（四）3DBall补充の引入泛化 前两天大概研究完3DBall示例，里面的初始化中运用了如下代码： 这里面的 m_ResetParams 参数初始化让我没明白到底是干啥用的，今天翻官方文档才发现这里参数的意义，简单来讲其实这里是为了训练出可以适应环境改变的Agent（按官方文档 ...
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2020-03-31 01:20:23
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当只有几个正样本，你如何分类无标签数据 假设您有一个交易业务数据集。有些交易被标记为欺诈，其余交易被标记为真实交易，因此您需要设计一个模型来区分欺诈交易和真实交易。 假设您有足够的数据和良好的特征，这似乎是一项简单的分类任务。 但是，假设数据集中只有15％的数据被标记，并且标记的样本仅属于一类，即训 ...
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2020-03-28 20:01:45
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莫凡Python 3 新建模板小书匠 CNN 卷积神经网络 参考资料 https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/keras/2-3-CNN/ https://keras-cn.readthedocs.io/ 数据预处理 X_tra ...
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2020-03-28 17:48:36
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TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. https://tensorflow.google.cn/overview/ http://www.tensorfly.cn/ 中文社区 https://gi ...
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2020-03-28 13:31:35
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