原创 mysql學習筆記(4)
4.1 MySQL 實戰 學習內容 數據導入導出 將之前創建的任意一張MySQL表導出,且是CSV格式 關於csv文件，navicat for mysql中不包含cav文件的格式。嘗試用MySQL workbench，可以導出
2020-06-04 07:35:34
原创 mysql學習筆記(2)
導入sql文件 用Navicat for Mysql導入.sql文件 - 路修遠而求索 - 博客園 如果右鍵刷新失敗，則用F5刷新，就會顯示成功。 常用語句 SQL是一種用於操作數據庫的語言。SQL是用於所有數據庫的基本語言
2020-06-04 07:35:34
原创 動手學（4）
批量歸一化（BatchNormalization） 對輸入的標準化（淺層模型） 處理後的任意一個特徵在數據集中所有樣本上的均值爲0、標準差爲1。 標準化處理輸入數據使各個特徵的分佈相近 批量歸一化（深度模型） 利用小批量上的均值和
2020-02-27 22:48:37
原创 動手學（2）
模型選擇、過擬合和欠擬合 訓練誤差和泛化誤差 訓練誤差（training error）指模型在訓練數據集上表現出的誤差，泛化誤差（generalization error）指模型在任意一個測試數據樣本上表現出的誤差的期望，並常常通
2020-02-25 16:27:50
原创 動手深度學習（1）
（1）假如你正在實現一個全連接層，全連接層的輸入形狀是7×8，輸出形狀是7×1，其中7是批量大小，則權重參數ww和偏置參數bb的形狀分別是8x1和1x1.。 （2） 課程中的損失函數定義爲： def squared_loss
2020-02-25 16:27:50
原创 動手學(3)
循環神經網絡 循環神經網絡的構造 one-hot向量 裁剪梯度 困惑度 我們通常使用困惑度（perplexity）來評價語言模型的好壞。困惑度是對交叉熵損失函數做指數運算後得到的值。特別地， 最佳情況下，模型總是把標籤類別的
2020-02-25 16:27:39
原创 Inception網絡
inception網絡 inception介紹 ResNet 爲了使網絡更深，Inception 可以讓神經網絡爲了更寬。Inception 在不增加計算成本的前提下擴展神經網絡的一種方案。 Inception 最早的論文關注的是
2019-08-06 09:04:10
原创 Lenet5和VGG16介紹
Lenet5和VGG16 Lenet5 LeNet-5共有7層，不包含輸入，每層都包含可訓練參數；每個層有多個Feature Map，每個FeatureMap通過一種卷積濾波器提取輸入的一種特徵，然後每個FeatureMap有多
2019-07-30 09:00:01
原创 10個梯度下降優化算法
梯度下降是一種尋找函數極小值的優化方法，在深度學習模型中常常用來在反向傳播過程中更新神經網絡的權值。 梯度下降法優化器對梯度部分使用的是指數移動平均值（EMA），對學習率部分使用均方根（RMS）。 爲什麼要對梯度取指數移動
2019-07-30 09:00:01
原创 遞歸
遞歸三大定律 ● 所有遞歸算法必須具備基本結束條件。 ● 遞歸算法必須要減小規模，改變狀態，向基本結束條件演進。 ● 遞歸算法必須調用自身（遞歸地）。 ● 某些情況下，遞歸可以代替迭代循環。 ● 遞歸
2019-07-11 11:19:31
原创 空間域和通道域注意力機制
計算機視覺中的注意力機制 簡介 計算機視覺（computer vision）中的注意力機制（attention）的主要是想讓系統學會把注意力放在感興趣的地方。具備注意力機制的神經網絡一方面能夠自主學習注意力機制，另一方面則是注意力
2019-07-08 09:55:29
原创 計算機視覺五大技術
計算機視覺五大技術文章來源：企鵝號 - AI火箭營 計算機視覺五大技術 - 雲+社區 - 騰訊雲 當前計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一。計算機視覺實際上是一個跨領域的交叉學科，包括計算機科學（圖形、算法、理論、系統、體
2019-07-08 09:55:29
原创 梯度下降算法
梯度下降算法 訓練神經網絡流程: <1>獲得數據； <2>通過計算圖前向傳播，獲得loss； <3>反向傳播計算梯度，這個梯度能告訴我們如何去調整權重，最終能夠更好的分類圖片； <4>用計算出的梯度去更新參數 （1）、梯度
2019-07-01 09:50:23
原创 神經網絡細節
神經網絡細節 一、激活函數（Activation Function） Sigmoid sigmoid函數又被稱爲擠壓函數，取值爲[0,1]之間的實數。同時，sigmoid存在3個問題： （1）一個飽和的神經元（S
2019-07-01 09:50:23
原创 pandas匹配特定值索引選取多行數據
df.iloc[i]返回df的第i行。 i不引用索引標籤，i是從0開始的索引。 相反，屬性index返回實際的索引標籤，而不是數字row-indices： df.index[df['BoolCol'] == True].tolis
2019-06-27 11:26:50