PerfeyCui的博客

Target 类型 内容 难度 AutoCoder 编码，压缩，降维，去噪 *** CNN 图像，信号，视频，NLP ***** LSTM 时序预测，语音，行为 **** Sum

需求 流式数据：如果数据不是收集好的一整块，而是流式（非批量数据），我又确实需要一点点学习，而不是数据准备齐全了再学 优化模型：不想耗时的重头训练，或只想针对别的模型做的差的再挑出来学习一遍（典型的基于SVM的增量学习，先挑出SVM学不好的边界点，再次学习提升） 现实需求：用户增加、用户删减，不适合数百、数万的用户都重来一遍。运营中修正 模拟人类：人是渐进式学习的，一天天课堂、业余式时间。模式是...

GPU版本： 注意都是Tensorflow1.0版本，2.0版本不再用Session了， import tensorflow as tf import numpy as np import os import time ISOTIMEFORMAT = '%Y-%m-%d-%H-%M-%S' localtime = time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtim...

两张网络 名称 算法 学习速率 目标函数 层数 特点 准确率 CPU时间 GUP时间 简单NN 梯度下降 1/100 交叉熵 1 最简单 最快 96% <1 <1 双层CNN Adam 最速下降 1/10000 交叉熵 2层卷积 池化 99.28% 16分钟 2分钟 所用CPU为IntelCorei7-8700 CPU@3.2GHz 所用GPU为NVIDIA R...