- 学习心得 (1)从optimization的角度,来说明相较於Mean Square Error,交叉熵Cross-entropy是被更常用在分类上 (2)网络设计技巧 【李宏毅深度学习】(task5)... 学习心得 (1)从optimization的角度,来说明相较於Mean Square Error,交叉熵Cross-entropy是被更常用在分类上 (2)网络设计技巧 【李宏毅深度学习】(task5)...
- 一.监督学习 利用一组带有标签的数据,学习从输入到输出的映射,然后将这种映射关系应用到未知数据上,达到分类或回归的目的。 分类:当输出是离散的,学习任务为分类任务。 回归:当输出是连续的,学习任务为回归任务。 二.分类学习 输入:一组有标签的训练数据(也称观察和评估),标签表明了这些数据(观察)的所署类别。 输出:分类模型根据这些... 一.监督学习 利用一组带有标签的数据,学习从输入到输出的映射,然后将这种映射关系应用到未知数据上,达到分类或回归的目的。 分类:当输出是离散的,学习任务为分类任务。 回归:当输出是连续的,学习任务为回归任务。 二.分类学习 输入:一组有标签的训练数据(也称观察和评估),标签表明了这些数据(观察)的所署类别。 输出:分类模型根据这些...
- 选自towardsdatascience;作者:Daniel Bourke 机器之心编译;参与:韩放、一鸣 都说做一件事情最好的时机就是「现在」,但是从何开始往往会难倒一大批人,更不用说是想要入门数据科学和机器学习的朋友了。本文是一篇科普扫盲文章,作者以初学者的视角,为同样想「入坑」的读者们提供了一些建议,还有一些可以获得的学... 选自towardsdatascience;作者:Daniel Bourke 机器之心编译;参与:韩放、一鸣 都说做一件事情最好的时机就是「现在」,但是从何开始往往会难倒一大批人,更不用说是想要入门数据科学和机器学习的朋友了。本文是一篇科普扫盲文章,作者以初学者的视角,为同样想「入坑」的读者们提供了一些建议,还有一些可以获得的学...
- 文章目录 第一部分:深度学习和机器学习一、机器学习任务二、ML和DL区别(1)数据加载(2)模型实现(3)训练过程 第二部分:Pytorch部分一、学习资源二、自动求导机制2.1 tor... 文章目录 第一部分:深度学习和机器学习一、机器学习任务二、ML和DL区别(1)数据加载(2)模型实现(3)训练过程 第二部分:Pytorch部分一、学习资源二、自动求导机制2.1 tor...
- 学习总结 (1)回顾 fine tune BERT 解决新的下游任务的5个步骤: 1)准备原始文本数据 2)将原始文本转换成BERT相容的输入格式(重点,如下图所示) 3)在BERT之上加入新layer... 学习总结 (1)回顾 fine tune BERT 解决新的下游任务的5个步骤: 1)准备原始文本数据 2)将原始文本转换成BERT相容的输入格式(重点,如下图所示) 3)在BERT之上加入新layer...
- 学习总结 交换律: tr ... 学习总结 交换律: tr ...
- 学习总结 (1)adam和dropout是算法岗面试的常考题,下面的问题是源自斯坦福大学NLP的CS224n作业assignment3的2道题。深度学习的优化算法一般分为两类:1)调整学习率,使得优化更... 学习总结 (1)adam和dropout是算法岗面试的常考题,下面的问题是源自斯坦福大学NLP的CS224n作业assignment3的2道题。深度学习的优化算法一般分为两类:1)调整学习率,使得优化更...
- 文章目录 一、官方代码1.1 加载数据1.2 Unsupervised Loss1.3 Models1.4 评估与模型使用1.5 Main 二、PyG版本class SAGEConv(Mess... 文章目录 一、官方代码1.1 加载数据1.2 Unsupervised Loss1.3 Models1.4 评估与模型使用1.5 Main 二、PyG版本class SAGEConv(Mess...
- 学习总结 (1)五种主流的推荐模型离线评估方法:Holdout 检验、交叉检验、自助法、时间切割和离线 Replay。Holdout 检验最简单常用,它通过随机划分的方式把样本集划分成训练集和测试集。而... 学习总结 (1)五种主流的推荐模型离线评估方法:Holdout 检验、交叉检验、自助法、时间切割和离线 Replay。Holdout 检验最简单常用,它通过随机划分的方式把样本集划分成训练集和测试集。而...
- 学习总结 (1)深度推荐模型的前沿趋势,强化学习(Reinforcement Learning,又叫增强学习)与深度推荐模型的结合。强化学习的大体过程:通过训练一个智能体(它与环境交互,不断学习并强化自... 学习总结 (1)深度推荐模型的前沿趋势,强化学习(Reinforcement Learning,又叫增强学习)与深度推荐模型的结合。强化学习的大体过程:通过训练一个智能体(它与环境交互,不断学习并强化自...
- 学习总结 (1)这个task所有求导布局都是分母布局。为了适配矩阵对矩阵的求导,这次的向量对向量的求导,也是以分母布局为准(和之前的不一样)。 (2)由于矩阵对矩阵求导的结果包含【克罗内克积,Kron... 学习总结 (1)这个task所有求导布局都是分母布局。为了适配矩阵对矩阵的求导,这次的向量对向量的求导,也是以分母布局为准(和之前的不一样)。 (2)由于矩阵对矩阵求导的结果包含【克罗内克积,Kron...
- 学习总结 (1)关于5个assignment的难度,可以参考斯坦福大佬的CS224作业评论,大体是说今年的transformer成为课程重点,由总助教博三大佬John讲,他原本还想让同学们手写encod... 学习总结 (1)关于5个assignment的难度,可以参考斯坦福大佬的CS224作业评论,大体是说今年的transformer成为课程重点,由总助教博三大佬John讲,他原本还想让同学们手写encod...
- 学习心得 (1)mini-batch:外层for为训练周期,内层for迭代mini-batch。 1)epoch:将所有的训练样本都进行了一次前向传递和反向传播,是一个epoch。 2)Batch-si... 学习心得 (1)mini-batch:外层for为训练周期,内层for迭代mini-batch。 1)epoch:将所有的训练样本都进行了一次前向传递和反向传播,是一个epoch。 2)Batch-si...
- 一.图像识别 (1)图像识别 (Image Recognition)是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。 图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。机器学习领域一般将此类识别问题转化为分类问题。 手写识别是常见的图像识别任务。计算机通过手写... 一.图像识别 (1)图像识别 (Image Recognition)是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。 图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。机器学习领域一般将此类识别问题转化为分类问题。 手写识别是常见的图像识别任务。计算机通过手写...
- 学习总结 假设: x x x表示标量; ... 学习总结 假设: x x x表示标量; ...
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道-AI时代应用开发利器2026/03/18 周三 19:00-20:00
童得力,华为云开发者生态运营总监/姚圣伟,华为云HCDE开发者专家
本次直播由华为专家带你实战应用开发,看华为云码道(CodeArts)代码智能体如何在AI时代让你的创意应用快速落地。更有华为云HCDE开发者专家带你用码道玩转JiuwenClaw,让小艺成为你的AI助理。
回顾中 -
Skill 构建 × 智能创作:基于华为云码道的 AI 内容生产提效方案2026/03/25 周三 19:00-20:00
余伟,华为云软件研发工程师/万邵业(万少),华为云HCDE开发者专家
本次直播带来两大实战:华为云码道 Skill-Creator 手把手搭建专属知识库 Skill;如何用码道提效 OpenClaw 小说文本,打造从大纲到成稿的 AI 原创小说全链路。技术干货 + OPC创作思路,一次讲透!
回顾中 -
码道新技能,AI 新生产力——从自动视频生成到开源项目解析2026/04/08 周三 19:00-21:00
童得力-华为云开发者生态运营总监/何文强-道通无人机企业AI提效负责人
本次华为云码道 Skill 实战活动,聚焦两大 AI 开发场景:通过实战教学,带你打造 AI 编程自动生成视频 Skill,并实现对 GitHub 热门开源项目的智能知识抽取,手把手掌握 Skill 开发全流程,用 AI 提升研发效率与内容生产力。
即将直播
热门标签