iron的博客

代码地址：https://github.com/matterport/Mask_RCNN基于ubuntu中Anconda的基本使用：1.创建虚拟环境，名称为py3：conda create -n py3 python==3.6(版本号根据自己需要可以更换)2.激活刚刚创建的环境：conda activate py33.推出虚拟环境：conda deactivate4.打开Ana...

监督学习和无监督学习的通俗理解假如有一堆白菜和萝卜混在一起组成的蔬菜，需要设计一个机器对这堆蔬菜按白菜和萝卜分类，但是这个机器现在并不知道他们是什么样的，所以我们首先要拿一堆白菜和萝卜的照片，告诉机器他们分别长什么样；经过训练后，机器已经能够准确的照片中蔬菜类别做出判断，并且对他们的特征形成自己的定义；之后我们让机器对蔬菜进行分类，然后基本准确的按类别分开。这就是一个监督学习的过程。相反，没有...

用Ik代表第K个神经元的总输入，用Ok代表第k个神经元的输出。举例计算5号神经元的梯度：Gk有可能在传播过程中绝对值越来越小（直到变成0），这称为梯度消失，其会使得网络的训练停滞不前。Gk有可能在传播过程中绝对值越来越大（直到发散），这称为梯度爆炸，其会使得网络不稳定，性能崩溃。梯度消失举例：如果采用sigmoid或tanh非线性，在输入的绝对值很大的时候，会出现“饱和”，即导数趋近0...

1.自然智能与人工智能。自然智能是人和动物在自然界中通过与环境的互动而长期演化形成的。它可以分为动物智能和人类智能。人类智能一般情况下主要指逻辑推理能力、运算能力、学习及自我攻击能力等。人工智能是指采用人工的方法设计类似于人类（或动物）的智能。人工智能实现的方式主要有两种：一种是设计一种有机体，如克隆牛；第二种是把计算机硬件硬件和软件技术结合在一起设计出能够模拟类似于人类智能的设备。...

我们在了解感知机和多层感知机时，很容易得到一个没有激活函数的单层神经网络模型，其数学表示如下： 其中的大写字母代表矩阵或者张量。下面搭建一个二层的神经网络模型并在模型中加入激活函数。假设激活函数的激活条件是比较0和输入值中的最大值，如果小于0，测输出结果为0...

损失函数和优化函数的重要性：深度神经网络中的的损失用来度量我们的模型得到的的预测值和数据真实值之间差距，也是一个用来衡量我们训练出来的模型泛化能力好坏的重要指标。对模型进行优化的最终目的是尽可能地在不过拟合的情况下降低损失值。损失函数：1.均方误差函数均方误差（Mean Square Error）函数计算的是预测值与真实值之差的期望值，可用于评价数据的变化程度，其得到的值越小，...