- @toc完整代码：https://download.csdn.net/download/qq_43753724/86242828 1、自编码器原理 先考虑有监督学习中神经网络的功能：o=fθ(x),x∈Rdin,o∈Rdouto=f_\theta (x),x\in R^{d_{in}}, o\in R^{d_{out}}o=fθ(x),x∈Rdin,o∈Rdout dind_{in... @toc完整代码：https://download.csdn.net/download/qq_43753724/86242828 1、自编码器原理 先考虑有监督学习中神经网络的功能：o=fθ(x),x∈Rdin,o∈Rdouto=f_\theta (x),x\in R^{d_{in}}, o\in R^{d_{out}}o=fθ(x),x∈Rdin,o∈Rdout dind_{in...
- @toc 1、变分自编码器 基本的自编码器本质上是学习输入𝒙和隐藏变量𝒛之间映射关系，它是一个判别模型 (Discriminative model)，并不是生成模型(Generative model)。那么能不能将自编码器调整为 生成模型，方便地生成样本呢？ 给定隐藏变量的分布P(𝒛)，如果可以学习到条件概率分布P(𝒙|𝒛)，则通过对联合概率 分布P(𝒙, 𝒛) = P(?... @toc 1、变分自编码器 基本的自编码器本质上是学习输入𝒙和隐藏变量𝒛之间映射关系，它是一个判别模型 (Discriminative model)，并不是生成模型(Generative model)。那么能不能将自编码器调整为 生成模型，方便地生成样本呢？ 给定隐藏变量的分布P(𝒛)，如果可以学习到条件概率分布P(𝒙|𝒛)，则通过对联合概率 分布P(𝒙, 𝒛) = P(?...
- @toc 1、一维卷积英语电影评论情感分类项目 1.1 项目数据和模型说明 使用一 维卷积对英语文本进行情感分类。我们要使用的数据集是 IMDB 电影评论数据集，数 据分为正面评论和负面评论。这个数据集直接从 Tensorflow 中获得：from tensorflow.keras.datasets import imdb 我们不需要进行任何数据处理就可以直接载入数据，数据的训练集有 2... @toc 1、一维卷积英语电影评论情感分类项目 1.1 项目数据和模型说明 使用一 维卷积对英语文本进行情感分类。我们要使用的数据集是 IMDB 电影评论数据集，数 据分为正面评论和负面评论。这个数据集直接从 Tensorflow 中获得：from tensorflow.keras.datasets import imdb 我们不需要进行任何数据处理就可以直接载入数据，数据的训练集有 2...
- @toc 1、数据集说明 这里完成一个中文微博情感分类项目。这里我使用的数据集是从新浪微博收集的 12 万条数据，正负样本各一半。标签中 1 表示正面评论，0 表示负面评论。数据来源为https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/weibo_sen ti_100k/intro.ipynb。如果你有其他... @toc 1、数据集说明 这里完成一个中文微博情感分类项目。这里我使用的数据集是从新浪微博收集的 12 万条数据，正负样本各一半。标签中 1 表示正面评论，0 表示负面评论。数据来源为https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/weibo_sen ti_100k/intro.ipynb。如果你有其他...
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- @[toc] 摘要知识蒸馏（Knowledge Distillation），简称KD，将已经训练好的模型包含的知识(”Knowledge”)，蒸馏(“Distill”)提取到另一个模型里面去。Hinton在"Distilling the Knowledge in a Neural Network"首次提出了知识蒸馏（暗知识提取）的概念，通过引入与教师网络（Teacher network：复杂... @[toc] 摘要知识蒸馏（Knowledge Distillation），简称KD，将已经训练好的模型包含的知识(”Knowledge”)，蒸馏(“Distill”)提取到另一个模型里面去。Hinton在"Distilling the Knowledge in a Neural Network"首次提出了知识蒸馏（暗知识提取）的概念，通过引入与教师网络（Teacher network：复杂...
- @toc 这是根据网上视频做的一个硅谷课堂微服务项目，理由有涉及到微信公众号的开发。 个人用户暂时只能用测试号开发，尤其注意内网穿透那里，昨晚域名没配置好卡在那了，改了半天没改好，白天在看论文没搞这个，晚上突然灵感来了找到了问题的关键，就当bug记录了。 笔记也是参考别人的，我根据自己的代码和配置做了一点小改动。 也可以去看我去年写过的另一篇文章：微信扫码登录实现 1、需求描述 根... @toc 这是根据网上视频做的一个硅谷课堂微服务项目，理由有涉及到微信公众号的开发。 个人用户暂时只能用测试号开发，尤其注意内网穿透那里，昨晚域名没配置好卡在那了，改了半天没改好，白天在看论文没搞这个，晚上突然灵感来了找到了问题的关键，就当bug记录了。 笔记也是参考别人的，我根据自己的代码和配置做了一点小改动。 也可以去看我去年写过的另一篇文章：微信扫码登录实现 1、需求描述 根...
- @toc 1、DenseNet简介 DenseNet的文章我以前写过，原理篇看这里：DenseNet:Densely Connected Convolutional Networks–CVPR2017最佳论文奖 在本文中，我们提出了一种架构，将这种见解提炼成一个简单的连接模式：为了确保网络中各层之间的最大信息流，我们将所有层（具有匹配的特征图大小）直接相互连接。为了保持前馈特性，每一层都... @toc 1、DenseNet简介 DenseNet的文章我以前写过，原理篇看这里：DenseNet:Densely Connected Convolutional Networks–CVPR2017最佳论文奖 在本文中，我们提出了一种架构，将这种见解提炼成一个简单的连接模式：为了确保网络中各层之间的最大信息流，我们将所有层（具有匹配的特征图大小）直接相互连接。为了保持前馈特性，每一层都...
- 将24比特真彩色图像在失真较小的情况下转换成8比特(256色)调色板图像，是比较复杂的图像减色问题。这里尝试使用环形Kohonen自组织网络，用图像中的每个像素点的红绿蓝(RGB)分量值作为样本输入，训练自组织网络，其输入节点为3，分别输入红绿蓝分量值，输出节点为256，分别代表256个调色板颜色。实验表明，这是一种行之有效的方法。 将24比特真彩色图像在失真较小的情况下转换成8比特(256色)调色板图像，是比较复杂的图像减色问题。这里尝试使用环形Kohonen自组织网络，用图像中的每个像素点的红绿蓝(RGB)分量值作为样本输入，训练自组织网络，其输入节点为3，分别输入红绿蓝分量值，输出节点为256，分别代表256个调色板颜色。实验表明，这是一种行之有效的方法。
- 动态规划比较适合用来求解最优问题，比如求最大值、最小值等等。它可以非常显著地降低时间复杂度，提高代码的执行效率。 它和递归一样都非常难学，主要学习难点在于求解问题的过程不太符合人类常规的思维方式。 动态规划比较适合用来求解最优问题，比如求最大值、最小值等等。它可以非常显著地降低时间复杂度，提高代码的执行效率。 它和递归一样都非常难学，主要学习难点在于求解问题的过程不太符合人类常规的思维方式。
- 一元线性回归用以解释一个自变量与因变量之间的线性关系，用y=ax+b来描述因变量y与一个自变量x的线性依存关系。由于事物之间的相互联系往往是多方面的，需要用线性方程来描述和分析一个因变量和多个自变量的数量关系，这就是多元线性回归。使用一组自变量和因变量的观测值，在误差平方和为最小的前提下，采用最小二乘法求解出线性回归系数，并考察回归方程的优劣以及变量的取舍。 一元线性回归用以解释一个自变量与因变量之间的线性关系，用y=ax+b来描述因变量y与一个自变量x的线性依存关系。由于事物之间的相互联系往往是多方面的，需要用线性方程来描述和分析一个因变量和多个自变量的数量关系，这就是多元线性回归。使用一组自变量和因变量的观测值，在误差平方和为最小的前提下，采用最小二乘法求解出线性回归系数，并考察回归方程的优劣以及变量的取舍。
- 更新日志：2022年8月16日上午9:33分前在图片中==增加感受野标注==🍀更新日志：2022年8月29日晚上11点40分在文中增加了SimSPPF模块，并测试了速度更新日志：2022年8月30日修正了SPPCSPC的结构图更新日志：2022年8月30日增加了SPPFCSPC的结构 1 原理 1.1 SPP（Spatial Pyramid Pooling）SPP模块是何凯明大神在2015... 更新日志：2022年8月16日上午9:33分前在图片中==增加感受野标注==🍀更新日志：2022年8月29日晚上11点40分在文中增加了SimSPPF模块，并测试了速度更新日志：2022年8月30日修正了SPPCSPC的结构图更新日志：2022年8月30日增加了SPPFCSPC的结构 1 原理 1.1 SPP（Spatial Pyramid Pooling）SPP模块是何凯明大神在2015...
- 《You Only Look Once: Unifified, Real-Time Object Detection》Joseph Redmon∗* , Santosh Divvala∗†, Ross Girshick*¶* , Ali Farhadi∗†University of Washington∗ , Allen Institute for AI*†* , Facebook AI ... 《You Only Look Once: Unifified, Real-Time Object Detection》Joseph Redmon∗* , Santosh Divvala∗†, Ross Girshick*¶* , Ali Farhadi∗†University of Washington∗ , Allen Institute for AI*†* , Facebook AI ...
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