XGBoos博客 \[ x+y=z \] XGBoost是一种以决策树（cart树）为基学习器的集成学习方法。 XGBoost的目标： \(Loss=\large{\sum\nolimits_{i=1}^{n}{l(y_i,\hat{y_i}) + \sum\nolimits_{k=1}^{T}{\ ...
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2020-10-18 10:15:10
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抽象类 我们先来看抽象类的实现实例，然后再讨论关于抽象类的细节问题。 package oop.OopDemo.AbstractClass; public class TestAbstract { public static void main(String[] args) { //Animal an ...
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2020-10-16 11:14:22
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因为最近实验室安排我带一下另外两位硕士生，然后发现好像他们还挺需要一个简单明了的框架manual的，所以打算写个超级白话的精简版。 1. 首先一句话解释下深度学习，就是给所谓网络一个输入，希望其能输出我们想要的结果。如果没有输出想要的结果，就要教育这个网络，调整其参数配置，使其能输出我们想要的结果。 ...
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2020-10-16 10:30:06
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一、图片基础和keras介绍 1、图片三要素 2、keras常用api 3、keras读取图片 使用image前需安装pillow pip install Pillow from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img, ...
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2020-10-13 17:04:38
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vmware16.0 centos7.8 1. 使用vmware安装 centos环境 cpu4个 内存4G 网络nat模式 2.配置网络 vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 TYPE="Ethernet" PROXY_METHOD="non ...
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2020-10-10 17:16:23
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1.单层感知机 单层感知机的主要步骤： 1.对数据进行一个权重的累加求和，求得∑ 2.将∑经过一个激活函数Sigmoid，得出值O 3.再将O，经过一个损失函数mse_loss，得出值loss 4.根据loss，以及前边所求得的值，求得loss对各个w的偏导数 5.更新w值 # 单层感知机梯度的推导 ...
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2020-10-09 20:26:54
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Google：inline Forward Caffe 作者:jiongnima 这个作者很懒，什么都没留下… 原创 干货！caffe源码深入学习9：caffe框架神经网络反传代码解析（三）之contrastive_loss_layer源码解析 本篇博客是Caffe深度学习梯度反传代码解析的第3篇。 ...
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2020-10-07 21:44:58
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转：loss突然变为nan？你可能踩了sqrt()的坑 ...
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2020-09-17 23:12:38
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Pytorch深度学习实战教程（四）：必知必会的炼丹法宝来自专辑深度学习教程点击上方“JackCui”，选择“加为星标”第一时间关注技术干货！1前言训练深度学习模型，就像“炼丹”，模型可能需要训练很多天。我们不可能像「太上老君」那样，拿着浮尘，24小时全天守在「八卦炉」前，更何况人家还有炼丹童、天兵天将，轮流值守。人手不够，“法宝”来凑。本文就盘点一下，我们可以使用的「炼丹法宝」。PS：文中出现的
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2020-09-14 18:46:47
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BP公式推倒 bp算法通过loss计算得到的误差，从最后的输出层，通过loss不断的向后，对能影响到loss变化的传播路径中各个隐藏层的神经元的输入和输出函数求偏导，更新目标权重的一个过程。 具体的计算方式如下。 先来构建一个网络图，然后我们定义一些数学符号 其中 \(w_{ij}^{l}\) 表示 ...
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2020-09-12 21:24:54
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