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RSS订阅原创 第7节课： 自注意力机制详解
自注意力机制：是一种用于处理序列数据的机制，其核心思想是通过计算序列内部不同位置之间的关联权重为了提高模型的实用性，还需要加上位置关系。
2025-03-06 15:57:45
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原创 第6节课：特征提取和无监督学习
对比学习：旨在通过对比正样本和负样本来学习数据的特征表示。常见有simsaim，最大化两个视图特征的相似度优化模型。例如让增广后的x1和x2经过同一模型处理，f（x1）来预测f（x2）生成式自监督：把自己的特征ViT划分后，然后mask一部分特征，核心思想是通过生成任务（如重建输入数据或预测缺失部分）来学习数据的特征表示。Cycle-GAN：类似于GAN，多了一个还原过程，保证与原图一致。
2025-03-04 09:48:21
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原创 第4节课： 深度学习图片分类知识点详解
卷积核同理也可以得到，此时要做的就是把卷积在特征图上一步一步的去“卷”，例如特征图中大小3×3的红色框与3×3卷积核相乘，和会得到-7；第一个箭头左侧所有都被称为一次卷积，任何一张图片都可以按rgb划分为三层channels，此图展示了5次同大小的3×3×3卷积核对3×6×6大小的特征图进行卷积，然后得到5张4×4大小的特征图（图片所给的新特征图有误）计算过程后面会详解。我们知道，倘若在原图找到了卷积核同样色块分布区域，那么与卷积核相乘得和一定是9，所以新特征图中红色9标示位置为识别成功的位置。
2025-02-22 11:31:13
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原创 第3节课： 回归任务实战（新冠病毒感染人数预测）
本次实战项目是新冠病毒感染人数预测，使用到的数据集来自于kaggle的经典项目，本项目使用将训练集拆分为部分训练集和部分验证集，以防止在测试集部分失去预测性。
2025-02-20 14:19:44
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原创 第2节课：深度学习基础python代码
文件：judge_0.pya=3if a==3 :if a==4:b=6if b>4:if b==5:else: #判断都是有”：“的A=None #表示为空#深度学习，模型 集成很多属性和自己的函数，是这个类的实例，就能用它的东西#函数间是相互屏蔽的，彼此不知道对方的函数内容defclass superman(person):#这里就是继承了前面的person类。
2025-02-16 20:35:49
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原创 第1节课：深度神经网络
可以这样理解激活函数的作用：人体内手指的神经元到大脑的神经元不是一根连接而成，而是很多根依次传递电信号，但倘若没有激活函数在其中进行调整，这些串联在一起的神经元得到的结果跟一根直接传递没有实质区别，起不到非线性的函数图像结果。图中为深度学习的训练过程，梯度回传的过程就是不断地链式求导过程，进而优化模型，一列黄色球数量是维度，黄红球的总共的列数是神经网络的深度，在一定范围内通常来说深度越大，精度越好。中，常见的激活函数有sigmoid和relu，激活函数通常是可以求导的，这也为反向传播起到作用。
2025-02-08 15:00:24
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原创 第0节课：初识深度学习
机器学习：非狭义是人工智能的一个子领域，专注于开发算法和统计模型，使计算机系统能够通过数据学习和改进，而无需显式编程。深度学习：利用多层神经网络学习，例如通过答案+数据（通过一个黑匣子）得到运算的规则，打破传统的规则+数据得到答案，让机器自己去学会规则，更好的服务需求。（狭义的机器学习是基于数学，可解释的，代表有K-nearest neighbors、决策树、朴素贝叶斯。生成任务：代表是chatgpt，得到连续的文字产品。分类：代表是判断，给出可能的选项，具有固定性。有三种：向量、矩阵（张量）、序列。
2025-02-07 16:17:10
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空空如也
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