原创 【深度學習筆記整理-5.4】卷積神經網絡可視化
我們知道，CNN由通道channel以及與通道相連的filter組成，我們可以可視化的內容就有這二者， 其一，是卷積神經網絡的中間輸出，幫助我們瞭解層是如何對輸入進行變換的。 其二，是卷積神經網絡的過濾器，幫助我們精確理解卷積神經網絡中每
2020-06-11 19:21:39
原创 【深度學習筆記整理-4.1】如何避免過擬合？
其實神經網絡訓練的過程就是一個欠擬合與過擬合拉鋸的過程，一方面，我們希望我們的網絡可以比較好的擬合訓練數據，另一方面，我們又不希望它學習的那麼好，以至於最終只是記憶住了全部答案。 解決過擬合的問題非常重要，一般有如下四種
2020-06-11 19:21:39
原创 【深度學習筆記整理-5.1】CNN：卷積神經網絡
CNN：卷積神經網絡 卷積 卷積神經網絡和其名字有較大的聯繫，這裏的卷積即有‘滑動乘積’的意思，不同於前面對圖片向量的扁平化處理，CNN會更加在意局部像素的相關性，這些局部像素可能在拉直向量後被分的很遠，以至於失去了其原有的相關性。 “卷
2020-06-11 19:21:39
原创 【深度學習筆記整理-3.2】Keras多分類： 路透社新聞主題
1.關於多分類，如果是每個數據點只能被劃分到一個類別，那他就是單標籤，多分類問題，反之，如果每個數據點可以被分到多個類別，那他就是一個多標籤，多分類的問題。關於新聞主題分類，就是典型的單標籤，多分類問題。 2.路透社數據集也是keras內
2020-05-26 21:51:38
原创 【深度學習筆記整理-3.3】標準化與K折交叉驗證
1.標準化 首先標準化可以解決不同範圍數據的情況，解決其中一種特徵受制於scale而導致的弱影響問題。 此時不同特徵同屬於接近的scale，梯度下降的速度是最快的。 代碼如下： mean = train_data.mean(axis=
2020-05-26 21:51:27
原创 Python：5分鐘理解裝飾器的本質
1.裝飾器的應用場景 當我們想對某函數賦予額外功能，特別是當許多函數都需要這個功能時（如對某函數的執行時間計時），首先我們不可能對函數一個一個的加代碼，那樣太耗時，其次我們又不想破壞原來函數本身的代碼整潔度（比如計時就不算原來函
2020-05-26 21:51:27
原创 【深度學習筆記整理-3.1】Keras二分類：IMDB影評
1.IMDB數據集： IMDB數據集是keras內置的數據集之一，共有50000條嚴重兩級分化的評論，其中訓練集和測試集都有25000條，且二者的正負評論各佔50%（數據極爲平衡，真實數據可能不會如此，對於類別不平衡數據需要進行一定處理）
2020-05-23 05:21:23
原创 【深度學習筆記整理-2.3】axis，transpose，reshape
1.axis axis一直是個讓人混淆的點，axis=k代表了沿着某軸，可是這個軸代表了什麼意思？瞭解過上一節筆記之後，其實這塊理解起來就比較簡單了。 簡單複習一下，對於一個高維的張量（a,b,c,d），我們可以從後向前看，首先是有個b*
2020-05-21 18:09:34
原创 【深度學習筆記整理-2.1】深度學習的Hello World---MNIST手寫識別
1.MNIST是keras中一個關於手寫識別的數據集，其中有6萬張訓練圖像與1萬張測試圖像。 keras中共有七個內置數據集， 注：CIFAR10與CIFAR100分別爲分類數爲10和分類數100的兩個圖片數據集。 【除內置數據庫外，U
2020-05-18 17:20:15
原创 【深度學習筆記整理-1.2】概率模型和貝葉斯定理
概率模型： 1.1各種概率及其定義： ①聯合概率： 表示包含多個條件且所有條件同時成立的概率。 在機器學習中，這些所謂的條件其實就是數據的各種特徵， 比如一個人身高=180，同時體重=180（[180,180]）的概率P（身高
2020-05-17 03:22:25
原创 【深度學習筆記整理-1.2.3】梯度下降：
1.梯度常用符號說明 ①我們常將參數上標視爲某時間點，例如參數代表第0個時間點的參數，即初始參數。 ②無論在哪個時間點，我們的參數都是成千上萬個的，通常用下標來區分他們，例如 ,其中向量的某一元素代表了該時刻的第i個參數。 ③我們常用倒三
2020-05-17 03:22:25
原创 【深度學習筆記整理-1.2.2】支持向量機
1.支持向量機的目的： 獲取一個分類邊界，這個邊界可以最大化距離不同類別的最近點。 這樣的邊界可以擁有更好的抗噪聲干擾性。 2.限制： ①分類正確 ②margin=min類別到邊界距離 於是，我們將這個問題轉化爲了一個maxmin
2020-05-17 03:22:25
原创 【深度學習筆記整理-1.1】深度學習簡介
1.人工智能定義： 努力將通常由人類完成的智力任務自動化。 根據定義來看，人工智能是一個比較綜合的領域，不僅包括機器學習和深度學習，也包括了一些不涉及學習的方法，比如早期使用足夠多的硬編碼規則（就是if else這類）來模擬人工，被稱爲符
2020-05-17 03:22:25
原创 關於pandas和numpy對於txt&csv格式文件的處理
最近需要對數據庫進行矩陣化處理，一開始不知道pandas和numpy這兩個包的存在，愣是使用的readlines讀取然後自己各種轉換，最後浪費了很多的時間，上網查了半天也沒找到有用的信息，最後還是翻的官方document解決問題
2019-07-30 03:06:03
原创 2019年吉大967軟件初試真題回憶版
簡答題 1.根據中綴表達式寫後綴表達式（基礎題，可根據表達式對應的樹寫出或驗證） 2.寫出快速排序過程（注意吉大的快排與王道的過程不同） 3.二分查找確定比較次數和比較過程 4.說明prim算法是如何求城市間通行的最小花費的(這問比較容易
2019-05-08 13:00:34
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