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构建基础神经网络(实践篇)

构建基础神经网络主要分为四个步骤:定义训练数据定义神经层定义模型进行模型训练下面请听我一一为您道来:First:定义训练数据,这里采用Numpy随机定义训练数据import numpy as npx_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis]# 生成 xnoise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape)#

机器学习思维导图(更新中)

机器学习思维导图此思维导图可以作为机器学习的参考,让学习者可以有一个整体的观念

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#机器学习#人工智能#神经网络
基础神经网络(理论篇)

神经网络神经网络的概念神经网络的计算过程前向计算过程反向求导过程常见激活函数SigmoidTanhReLUSoftmax常用激活函数比较参数初始化方法交叉熵损失函数交叉熵 + Softmax交叉熵 + Sigmoid梯度消失与梯度爆炸优化方法随机梯度下降(SGD)过拟合处理方法DropoutL2正则化Batch Normalization(批规范化)神经网络的概念逻辑回归、感知机均只包含一个输入层

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#神经网络#深度学习#机器学习
机器学习思维导图(更新中)

机器学习思维导图此思维导图可以作为机器学习的参考,让学习者可以有一个整体的观念

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#机器学习#人工智能#神经网络
SEM(结构方程模型)

结构方程模型是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法,是多元数据分析的重要工具。

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#机器学习#回归#人工智能 +2
多模态(文本、图片)数据融合模型(含公开数据集、文献及开源代码汇总)

多模态数据融合模型,包含公开数据集、文献你及开源代码汇总

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#论文阅读#人工智能
英文参考文献的著录规范

英文文献的规范列式在日常的科研生活中,不免会阅读大量的文献,同时在撰写科研论文的时候也会去参考,那么该如何标准的引用英文参考文献(其实是被老板训了好几次,这次下决心一定要把这个顽疾除掉)...

#经验分享
初识TensorFlow

TensorFlow 是Google开发的一款神经网络的Python 外部结构包,也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库。它被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。TensorFlow的基本使用TensorFlow 2 中的 Eager Execution 是一种命令式编程环境,不需要构建计算图,操作会直接返回具体值,可以直接评估操作。使用即时执行模式,可以有更直观的界面,更容易的

#tensorflow#python#深度学习
构建卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)

本节重点讲解通过代码构建CNN,具体理论知识会在以后专栏讲解,在此不过多赘述。卷积神经网络是一类在图像识别相关学习任务汇总非常有效神经网络。相比于人工神经网络,卷积神经网络可以最大限度地保留图像数据的原始空间信息。目前卷积神经网络已经被广泛应用于人脸识别、场景标签、图像分类、动作识别和文档分析等各种实际问题。除此之外,在自然语言处理领域的语音识别和文本分类问题上,卷积神经网络也被证明能够达到最佳的

#神经网络#cnn#深度学习 +2
使用Pandas进行数据分析

介绍通过分析电信运营商的客户离网率数据集来熟悉Pandas数据分析,并构建一个预测客户离网率的简单模型#导入必要的包import numpy as npimport pandas as pdimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')#读取数据df = pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/c

#python#数据分析
到底了