weixin_39880579的博客

参考1. 找到site-package的位置python3 -m site2. 在terminal中输入open /opt/homebrew/opt/python@3.9/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages3. find: site-packages/notebook/static/notebook/js/main.min.js4. find:Notebook.options_

目录Dropout原理 Dropout实现 Dropout运用 作业问题 参考文献一、Dropout原理作用：regularize neural networks by randomly setting some features to zero during the forward pass.二、Dropout实现1.dropout_forwarddef drop...

目录BatchNormalization原理 BatchNormalization实现 BatchNormalization运用 Layer Normalization 参考文献一、BatchNormalization原理先敬大佬的一篇文章《详解深度学习中的Normalization，BN/LN/WN》运用：to make each dimension zero-mean u...

目录作业目的 网络层实现 优化方法实现 作业问题记录 参考文献一、作业目的之前做了一个Two-layer neural network的作业，但是其损失函数和反向传播都是在一个函数中实现的，并没有实现模块化，因此不适合复杂网络结构的开发。因此本作业目的在于将各功能模块化，从而较好地实现复杂网络的搭建。二、网络层实现1.affine_layer(layers.py)1....

先敬大佬的一篇文章《深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）》在assignment2 FullyConnectedNets作业中的optim.py里有以下几种优化机制（cs231n_2018_lecture07）：SGD SGD + Momentum RMSprop Adam1. SGD公式：缺...

学习了Kaggle房价预测，做点记录。之前自己写过一个关于PM2.5数据清洗的代码，详见：PM2.5数据的清洗，汇总与制作散点图（含源数据链接）

目录Softmax原理 某些API解释 Softmax实现 作业问题记录 Softmax优化 Softmax运用 参考文献一、Softmax原理通过概率表示每个类别被选中的几率，能够对分类结果进行量化。二、某些API解释lambda函数作用：lambda 定义了一个匿名函数　　lambda 并不会带来程序运行效率的提高，只会使代码更简洁。https://b...

目录SVM原理 某些API解释 SVM实现 作业问题记录 SVM优化 SVM运用 参考文献一、SVM原理线性SVM分类是给每一个样本一个分数，其正确的分数应该比错误的分数大。在实际分类中，为了提高分类器的鲁棒性，我们希望正确的分数比错误的分数大得多一些，其差值为，如图1-1所示，我们希望car的所有样本离红线更远一些（箭头方向）。该损失函数则为Hinge损失函数，其公式如下：...

目录KNN原理 某些API解释 KNN实现 作业问题记录 行业运用 算法改进 参考文献一、KNN原理KNN是一种投票机制，依赖少数服从多数的原则，根据最近样本的标签进行分类的方法，属于局部近似。优点：1.简单（原因在于几乎不存在训练，测试时直接计算）；2.适用于样本无法一次性拿到的情况；3.KNN是根据周围邻近样本的标签进行分类的，所以适合于样本类别交叉或重叠...

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