形态学-腐蚀操作 形态学-膨胀操作 开运算与闭运算 梯度运算 礼帽与黑帽 礼帽 = 原始输入-开运算结果 黑帽 = 闭运算-原始输入 ...
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2019-02-17 00:27:36
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机器学习的知识有很多，我们在前面的文章中讲述的都是相对比较简单的知识，想必那些已经让大家头疼不已吧？在这篇文章中我们给大家介绍一下机器学习中深层次的知识。大家跟着小编学起来吧。 ...
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2019-02-16 17:01:43
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1. 前言 之前我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。 2 ...
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2019-02-12 20:10:12
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循环神经网络 (Recurrent Neural Network，RNN) 是一类具有短期记忆能力的神经网络，因而常用于序列建模。本篇先总结 RNN 的基本概念，以及其训练中时常遇到梯度爆炸和梯度消失问题，再引出 RNN 的两个主流变种 —— LSTM 和 GRU。 Vanilla RNN Vani ...
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2019-02-05 00:29:42
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译者： "冯宝宝" 本说明将概述autograd（自动求导）如何工作并记录每一步操作。了解这些并不是绝对必要的，但我们建议您熟悉它，因为它将帮助你编写更高效，更清晰的程序，并可以帮助您进行调试。 反向排除子图 每个张量都有一个标志： ，允许从梯度计算中细致地排除子图，并可以提高效率。 只要有单个输入 ...
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2019-02-03 16:47:32
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blob是caffe中的基本数据结构，简单理解就是一个“4维数组”。但是，这个4维数组有什么意义？BTW，TensorFlow这款google出的框架，带出了tensor（张量）的概念。虽然是数学概念，个人还是倾向于简单理解为“多维数组”，那么放在这里， caffe的blob就相当于一个特殊的ten ...
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2019-02-02 14:18:10
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1.梯度下降法 先是将需要调整的参数以字典形式存储到param_grid列表中，梯度下降法可调整参数，可参考以下链接 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.SGDClassifier.html#s ...
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2019-02-02 14:12:00
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最近在跑一些网络时发现，训练完的网络在测试集上的效果总是会受Batch_Size 大小的影响。这种现象跟以往自己所想象的有些出入，于是出于好奇，各种搜博客，大致得出了自己想要的答案，现写一篇博客记录一下。 在训练过程中，一般有三种方式来从数据集中抽取数据，更新参数。一种是取所有的样本算出梯度（Ful ...
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2019-02-01 21:52:32
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这篇文章主要讲解CRF++实现预测的过程，预测的算法以及代码实现相对来说比较简单，所以这篇文章理解起来也会比上一篇条件随机场训练的内容要容易。 预测 上一篇条件随机场训练的源码详解中，有一个地方并没有介绍。 就是训练结束后，会把待优化权重alpha等变量保存到文件中，也就是输出到指定的模型文件。在执 ...
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2019-02-01 11:18:22
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https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 1. Pytorch的基本单元，tensor，本质上和numpy的操作类似；不同的主要在与可以自动计算微分和梯度（Autograd）； 2. 每个tensor的 ...
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2019-01-31 01:24:29
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