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1原创 深度学习基础知识③
深度学习中Dropout原理解析dropout出现的原因：在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。如果模型过拟合，那么得到的模型几乎不能用。综上所述，训练深度神经网络的时候，总是会遇到两大缺点：（1）容易过拟合（2）费时Dropout可以比较有效的缓解过拟合的
2021-12-17 15:41:25
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原创 深度学习基础知识②
np.random.rand（）函数语法：np.random.rand(d0,d1,d2……dn)作用：通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1)，不包括1举例：im2col()函数卷积运算需要好几层for语句，这样实现麻烦，而且numpy中存在使用for语句变慢的缺点，所以不使用for语句，而用im2col函数代替。im2col全称image to column（从图像到矩阵），作用为加速卷积运算。即把包含批数量的4维数据转换成2维数据。（也
2021-12-16 21:45:11
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原创 深度学习基础知识①
深度学习基础知识①本学期学习了深度学习这门课，本着复习的想法，记录一下深度学习的相关知识监督学习机器学习分为监督学习，无监督学习和半监督学习。监督学习，通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现预测和分类的目的，也就具有了对未知数据进行预测和分类的能力。简单来说，就像有标准答案的练习题，然后再去考试，相比没有答案的练习题然后去考试准确率更高。监督学习中的数据中是提前做好了分类信息的， 它的训练样本中是同时包含有特征和标签信息的，
2021-12-15 22:09:05
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原创 python基于链表实现栈与队列
1）实现栈代码实现：class Node(): def __init__(self,val,next=None): self.val=val self.next=nextclass Stack(): def __init__(self): self.head=None self.N=0 def isEmp...
2019-05-08 22:30:47
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原创 807：保护城市天际线
问题描述：在二维数组grid中，grid[i][j]代表位于某处的建筑物的高度。 我们被允许增加任何数量（不同建筑物的数量可能不同）的建筑物的高度。 高度 0 也被认为是建筑物。最后，从新数组的所有四个方向（即顶部，底部，左侧和右侧）观看的“天际线”必须与原始数组的天际线相同。 城市的天际线是从远处观看时，由所有建筑物形成的矩形的外部轮廓。 请看下面的例子。建筑物高度可以增加的最大总和是多少...
2019-05-06 16:55:46
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原创 leetcode771：宝石与石头
question1：leetcode771：宝石与石头题目描述：给定字符串J 代表石头中宝石的类型，和字符串 S代表你拥有的石头。 S 中每个字符代表了一种你拥有的石头的类型，你想知道你拥有的石头中有多少是宝石。J 中的字母不重复，J 和 S中的所有字符都是字母。字母区分大小写，因此"a"和"A"是不同类型的石头。输入: J = “aA”, S = "aAAbbbb"输出: 3这道题比较基...
2019-05-05 23:17:45
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空空如也
空空如也
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