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RSS订阅原创 李宏毅深度学习入门-学习笔记-第4章 CNN+RNN
1.【2021课程地址】 https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.php2.【Datawhale b站搬运链接（国语版本，已授权）】https://b23.tv/hGBqz0v3.教程地址：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial4.PDF下载地址：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases。
2026-01-02 21:33:55
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原创 李宏毅深度学习入门-学习笔记-第3章 深度学习基础
1.【2021课程地址】 https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.php。实际梯度下降中，将N笔数据随机分成若干批量，“每次选一个批量算损失L1 L2...，用该损失算梯度并更新参数”;是为每一个参数定制化学习率的优化方法，核心是根据参数的梯度情况 动态调整 每个参数的学习率 (而非所有参数用同一固定学习率)。：对梯度小（平坦方向）的参数调大学习率，对梯度大（陡峭方向）的参数调小学习率，避免“峡谷地形”中的震荡或停滞。三个目标：为啥优化会失败？
2025-12-30 18:39:34
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原创 李宏毅深度学习入门-学习笔记-第2章 实践方法论
我们的模型里面不具备一个函数可以让损失减小，—— 可以重新设计模型，增加输入的特征；或者用深度学习处理更多特征（比如从 “前 1 天信息” 扩展到 “56 天前信息”）、拟合更复杂的模式，从而提升模型应对不同情况的能力。检查训练集的损失——用于判断模型有没有在训练数据上面学起来，如果训练数据的损失很大，则模型没有在训练数据上面学起来；都当成了规律来学习，导致模型在训练数据上表现很好，但遇到新的、没见过的数据时，预测效果就会变差。根据对问题的理解创造新的数据，例如：图像识别（左右翻转、局部截图再放大等）
2025-12-20 21:19:54
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原创 李宏毅深度学习入门-学习笔记-第1章 机器学习基础
停下来的情况：微分值=0/达到设定的参数更新次数。超参数：自己设定，如：学习率（越大，学习越快）
2025-12-17 23:03:02
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原创 吴恩达 Agentic AI：Task05学习笔记
（如 AI 助手、自动化机器人）本质也是复杂智能系统，要处理 “多步骤、动态变化” 的任务（比如 “帮用户订机票 + 安排酒店 + 提醒行程”），同样需要类似的 “设计模式”：否则若靠 “硬编码”（提前写死每一步操作），遇到任务变化（如航班取消需改订）就会失效，既无法应对复杂度，也缺乏灵活性。简单说，规划模式让 Agent 从 “被动执行固定步骤的工具”，变成了 “能主动思考‘怎么做’的智能体”，从而平衡 “处理复杂任务” 和 “保证执行效率”。许多论文也表示，同样的工具与参数，让。是一个能够回答客户像“
2025-11-22 11:37:59
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原创 吴恩达Agentic Al-Task3学习笔记
后厨把“番茄炒蛋”“鱼香肉丝”的做法交给餐馆系统（AI Suite），系统自动把这些做法整理成统一格式的“菜单”——比如每个菜都写清楚：菜名、需要顾客选的选项（微辣/不辣）、能提供的效果（吃饱/下饭），不会有的菜写“要辣不”，有的菜写“辣度偏好”，格式乱糟糟。7. 最终响应：大堂经理把菜和米饭端给顾客，说“您慢用” - **大白话解释**：等后厨把“番茄炒蛋+米饭”都做好，大堂经理确认“不用再做别的了”，就把餐端给顾客，说“您要的番茄炒蛋（微辣）和米饭，慢用～”——这就是给用户的“最终回答”。
2025-11-15 23:43:24
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原创 吴恩达Agentic AI-Task2学习笔记
简单来说，DPI 本质是“单位长度内的点数量”，数值越高，意味着“细节还原能力越强”，但需结合具体设备（打印/输入/显示）和使用场景判断其实际意义，并非越高越好（如低 DPI 打印文档更省墨，且肉眼难以分辨差异）。2. 如果找到匹配内容（即存在Python代码），则提取标签内的代码并去除首尾空白，通过`utils.print_html`展示提取到的代码。（注：有变体如“Base64URL”，将 `+` 换为 `-`、`/` 换为 `_`，适配 URL 场景，避免符号转义问题。
2025-11-12 20:08:20
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空空如也
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