原创 深度學習入門 基於python理論和實踐讀書筆記(六)

第四章 神經網絡學習 第一 二節 從數據中學習         神經網絡它的特徵就是可以從數據中進行學習,在學習中自動調整權重參數(不用人去手工調整),通過對權重參數的調整,達到更高的準確率。深度學習有時候可以指是端到端機器學習。

原创 深度學習入門 基於python理論和實踐讀書筆記(五)

第三章 神經網絡 第六節 手寫數字識別 這是一個運用神經網絡來解決問題的實列 使用的數據集是MNIST手寫數字數據圖像集,由0-9的數字構成。先訓練圖形進行學習,再用學習到的模型度量能在多大程度對測試圖像進行正確的分類。     

原创 machine learing in action(機器學習實戰)中 一些代碼問題

因爲這本書是用python2寫的有些地方和python有一點不一樣,因而報錯的地方或是其他一些小問題,記錄下來。一直更新。 1. UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte

原创 深度學習入門 基於python理論和實踐讀書筆記(二)

第三章 神經網絡 一二節 神經網絡示意圖 做左邊一列叫做輸入層,該書中也叫做第0層,從左往右一次是第1層,第二層。中間的叫做中間層或者是隱藏層,最右邊一列叫做輸出層。 在感知機中輸出與輸入對應這樣子一個式子 把偏加入神經元的圖

原创 將網頁另存爲PDF(如csdn的博客)

如下步驟: 1. 先進入網頁開發者模式,一般按F12,網頁顯示如下: 2. 點擊console: 3. 然後輸入: (function(){ $("#side").remove(); $("#comment_title, #c

原创 jupyter notebook自動補全

          jupyter很好用,但是有時候希望像pycharm這些idea一樣可以自動補全。只需要安裝上插件它也是可以的。 如下步驟: 1. 執行以下兩命令,我是在anaconda中執行的 pip install jup

原创 python 輸出

python菜鳥教程輸出中 print('{0:2d} {1:3d} {2:4d}'.format(x, x*x, x*x*x)) {},符號代表{}後面要輸出的一個變量(or常量) 0:2d 0代表是第一個後面要輸出的第一個參數,2d代

原创 np.random一系列(np.random.normal()、np.random.randint、np.random.randn、np.random.rand)

         在使用numpy的時候,我們經常會使用到np.random一系列的有關函數,來創建ndarray 數組。random代表隨機的意思,指ndarray中的數是隨機生成的。後面的函數表示隨機生成的ndarray需要符

原创 pytorch index_select用法

        在看動手學深度學習 pytorch版本的時候,看到其中使用了index_select方法。感覺這個方法較爲常用和有用。所以需要弄懂。 用法如下:         torch.index_select(input,

原创 juypter notebook中調用其他模塊

        jupter notebook很方便,但是它的後綴是.ipynb,使用不能直接被python解析器解析。官網特供了一個簡單的方法就是,創建一個解析包,只要先導入了該解析包,就可以在jupter notebook中調

原创 Feedback Network for Image Super-Resolution

Feedback Network for Image Super-Resolution 是CVPR2019的論文 論文地址:https://arxiv.org/pdf/1903.09814.pdf pytorch代碼地址:http

原创 高斯濾波/高斯模糊(Gaussian blur)和高斯噪聲(Gaussian noise)

        在看CV方面的論文的時候很多時候都會出現高斯濾波/高斯模糊(Gaussian blur)和高斯噪聲。所以需要把他們弄清楚。 1 首先搞清楚什麼是高斯分佈 1.1 一維高斯分佈         在這些操作前都加了高斯

原创 如何讓jupyter notebook自動補全

          jupyter很好用,但是有時候希望像pycharm這些idea一樣可以自動補全。只需要安裝上插件它也是可以的。 如下步驟: 1. 執行以下兩命令,我是在anaconda中執行的 pip install jup

原创 machine learing in action(機器學習)中 代碼因爲python2出錯的地方

因爲這本書是用python2寫的有些地方和python有一點不一樣,因而報錯的地方或是有些小問題,記錄下來。一直更新。 1. UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0x

原创 論文 Meta-SR: A Magnification-Arbitrary Network for Super-Resolution閱讀筆記

Meta-SR: A Magnifification-Arbitrary Network for Super-Resolution 是CVPR2019的論文,由中科院、CASIA、曠視、清華等聯合發佈表。 論文地址:http://