原创 從模型訓練中認知擬合現象

機器學習中模型訓練是必需的,在模型訓練中存在兩類典型的問題: 欠擬合 (underfitting) 模型無法得到較低的訓練誤差 過擬合 (overfitting) 模型的訓練誤差遠小於它在測試數據集上的誤差 實際訓練過

原创 Optimization including Convex Optimization and Gradient Descent

溫馨提示:     本文將介紹統計學中的優化知識,凸優化和梯度下降,多爲公式推導和圖形化展示,較爲硬核 優化與深度學習 優化與估計 儘管優化方法可以最小化深度學習中的損失函數值,但本質上優化方法達到的目標與深度學習的目標並不相同。

原创 LeNet && ModernCNN

Convolutional Neural Networks 學而習之:Fundamentals of Convolutional Neural Networks 使用全連接層的侷限性: 圖像在同一列鄰近的像素在這個向量中可能

原创 Text Preprocessing

打開 Google, 輸入搜索關鍵詞,顯示上百條搜索結果 打開 Google Translate, 輸入待翻譯文本,翻譯結果框中顯示出翻譯結果 以上二者的共同點便是文本預處理 Pre-Processing 在 NLP

原创 Softmax & 分類模型

Softmax 與候選採樣相對 Softmax function, a wonderful activation function that turns numbers aka logits into probabilitie

原创 ModernRNN

在循環神經網絡的基礎上進行了 RNN 的改進,我將介紹四種進化版的循環神經網絡 GRU LSTM 深度循環神經網絡 雙向循環神經網絡 循環神經網絡初識:https://blog.csdn.net/RokoBasilisk/a

原创 Transformer (Google 機器翻譯模型)

雙壁合一 卷積神經網絡(CNNS) Fundamentals of Convolutional Neural Networks LeNet && ModernCNN CNNs 易於並行化,卻不適合捕捉變長序列內的依賴

原创 Fundamentals of Recurrent Neural Network

基於循環神經網絡實現語言模型。 對於語言模型的介紹 https://blog.csdn.net/RokoBasilisk/article/details/104303197 我們的目的是基於當前的輸入與過去的輸入序列,預測

原创 【圖論】PLUS【BFS】

The graph consists of nodes and edges, simulating a set of connections, explaining how different things are connect

原创 LeetCode刷題之路

開門見山:向量 vector 是一種對象實體, 能夠容納許多其他類型相同的元素, 因此又被稱爲容器。 與string相同, vector 同屬於STL(Standard Template Library, 標準模板庫)中的一種自定

原创 Fundamentals of Convolutional Neural Networks

二維卷積層 常用於處理圖像數據。 二維互相關運算 二維互相關(cross-correlation)運算的輸入是一個二維輸入數組和一個二維核(kernel)數組,輸出也是一個二維數組,其中核數組通常稱爲卷積核或過濾器(filte

原创 分佈式與路漫漫,代碼與篇齊飛

分佈式系統的基石 TCP/IP是Internet的基本協議,由底層的IP和TCP組成,其結合DNS、路由協議最終實現了網絡之間任意兩點間的數據通信問題,當在CMD運行ipconfig/all可以查看當前計算機配置的TCP/IP參數

原创 學而後思,方能發展;思而立行,終將卓越

學而後思 梯度爆炸和梯度衰減問題 深度模型有關數值穩定性的典型問題是消失(vanishing)和爆炸(explosion)。 當神經網絡的層數較多時,模型的數值穩定性容易變差。 假設一個層數爲 LLL 的多層感知機的第 lll

原创 【網絡空間安全】SQL Injection_SQL 注入...

聯合查詢 union 因爲查詢語句構造問題,可直接否認掉之前的查詢,執行一個全新的語句來執行,需要注意的是查詢的列應當與之前對應。 在MySQL中,把information_schema 看作是一個信息數據庫,其中保存着關於M

原创 【網絡空間安全】SQL注入檢測繞過

大小寫繞過 攔截了union,那就使用Union UnIoN 編碼繞過 WAF檢測關鍵字,用%55也就是U的16進制編碼來代替U,union寫成%55nION,結合大小寫也可以繞過一些WAF 註釋繞過 使用於WAF只是