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使用PyTorch从零开始构建Elman循环神经网络
本文以最简单的RNNs模型为例:Elman循环神经网络,讲述循环神经网络的工作原理,即便是你没有太多循环神经网络(RNNs)的基础知识,也可以很容易的理解。为了让你更好的理解RNNs,我们使用Pyto...
star2017
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1年前
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什么是Pytorch - Pytorch入门笔记2
NumPy桥将TorchTensor转换为NumPy数组,反之亦然,均轻而易举。TorchTensor和NumPy数组将共享其基础内存位置(如果TorchTensor在CPU上),并且更改一个将更改另...
star2017
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1年前
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图论:图论理论及其Python应用
可视化是简化和解释数据中底层模式的有效方法。每当我处理新数据集时,我做的第一件事都是通过可视化来探索它。这种方法对我来说效果很好。可悲的是,我没有看到很多人使用可视化。这就是为什么我以为我会与世界分享...
star2017
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1年前
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Kaggle入门指南(5个步骤+7个诀窍)
首先,我们要清楚了解:Kaggle竞赛和「经典的」数据科学有一些重要的不同之处,但只要你以正确的心态接触它,就也能收获有价值的经验。Kaggle竞赛本质上,带有奖金池的竞赛必须满足一些标准:问题必须困...
star2017
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1年前
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人工智能-数学基础总结
九层之台,起于累土:线性代数必备的数学知识是理解人工智能不可或缺的要素,今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,而这些数学模型又都离不开线性代数(linearalgebra)的理论框架。在...
star2017
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1年前
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使用TensorFlow从零开始构建卷积神经网络
人们可以使用TensorFlow的所有高级工具如tf.contrib.learn和Keras,能够用少量代码轻易的建立一个卷积神经网络。但是通常在这种高级应用中,你不能访问代码中的部分内容,对深层次的...
star2017
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1年前
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python学习笔记2(递归、保存列表、else和with语句)
递归的实现#直接调用自己:deffunc():print('fromfunc')func()func()#间接调用自己deffoo():print('fromfoo')bar()defbar():pr...
star2017
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1年前
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用Python实现机器学习算法—— K均值聚类算法
Python被称为是最接近AI的语言。最近一位名叫Anna-LenaPopkes(德国波恩大学计算机科学专业的研究生,主要关注机器学习和神经网络)的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python...
star2017
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1年前
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5个最好的机器学习GitHub存储库和Reddit线程(2018年8月)
介绍去年年初我开始使用Github的时候,我从来没想到它会对我有多大的用处。最初,我只使用它来上传我自己的代码,假设GitHub将证明它有用的程度。但当我加入分析Vidhya以及我的研究范围扩大时,我...
star2017
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1年前
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tensorflow基础模型之线性回归
暑假和大家一起学习tensorflow,从基础代码先撸起,记录下来。上一篇tensorflow基础操作,现在开始学习简单的模型,这篇是最最基础的线性回归模型。代码如下(已详细注释):from__fut...
star2017
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1年前
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Tensorflow中卷积的padding操作
之前一直对tensorflow的padding一知半解,直到查阅了tensorflow/core/kernels/ops_util.cc中的Get2dOutputSizeVerbose函数,才恍然大悟...
star2017
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1年前
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【译】Kaggle“快,画吧!”涂鸦识别挑战赛介绍
在线手写识别包括识别自由手写输入中的结构化模式。虽然像Translate、Keep和HandwriteInput这样的Google产品使用这种技术来识别手写文本,但它适用于任何有足够训练数据的预定义模...
star2017
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1年前
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自然语言处理中“中文分词”技术中“自动切分”的几点理解
本文主要针对其中最常用的一套《北大规范》为依据,来讲解中文词汇自动切分的几个重点流程。概述在人工智能中,自然语言处理是一门极其深奥的领域,自然语言处理在广义上分为两部分,第一部分自然语言理解,是指让电...
star2017
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1年前
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通过梯度检验帮助实现反向传播
本文介绍了如何使用梯度检验方法确认反向传播代码是否准确。在《CodingNeuralNetwork-ForwardPropagationandBackpropagation》一文中,我们借助numpy...
star2017
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1年前
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2017深度学习框架之争——谁主沉浮?
MILA创建。然而,在今年的九月份,MILA宣布在2018年更新完最后一版Theano后,将不再继续开发该框架。这一消息来得并不是很出人意外。在过去的几年里,一些不同的开源Python深度学习框架被引...
star2017
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1年前
5338
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支持向量回归机
本篇就对如何将SVM用于回归模型做一个总结。重点关注SVM分类和SVM回归的相同点与不同点。SVR损失函数度量SVM分类模型中,我们的目标函数是让权值的二范数最小,同时让各个训练集中的点尽量远离自己类...
star2017
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1年前
7802
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Google Colab:让你轻松学习和使用TensorFlow
Colaboratory是一个托管的JupyterNotebook环境,可以自由使用,不需要安装。你也许已经在《机器学习速成课》、TensorFlow的《eagerexecution》,或者各种研究文...
star2017
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1年前
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Pytorch中的DataLoader的相关记录
主要内容:关于DataLoader学习的一些笔记,需要先了解batch和epoch等输入数据的相关概念,以及python中类的基本知识比如继承和函数复写。DataLoader简单介绍DataLoade...
star2017
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1年前
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2017年GitHub中Top 30开源机器学习项目
开源机器学习项目是开放资源的一种重要类型,为用户和学习者提供了极大的便利。近期,Mybridge在对比了过去一年中机器学习领域约8800个开源项目后,评选出30个2017年度优秀的开源项目,包含机器学...
star2017
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1年前
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使用 fast.ai 库入门随机森林(程序员的机器学习——第1部分)
编程对于任何想要学习机器学习的人来说都是一个关键的必要条件。当然,有相当多的自动化工具在那里,但大多数仍然处于非常萌芽的阶段,且远远超出个人的预算。数据科学家的最佳结合点在于将编程和机器学习算法融合起...
star2017
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1年前
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