you_jinpeng的博客

参考网址：https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_neural_network_2.html对于如下右边一个不规则图（左边规则，右边不规则），我们也可以进行卷积操作，怎么进行卷积操作实际上就是为如何选择卷积核（下面阴影部分代表卷积核）。我们对不规则图的操作实际上是以一个结点就中心，根据它连接的节点和边进行卷积。框架如下图所示，输入的是整张图，在...

LSTM——tensorflow2.0import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layersnum_words = 30000 #单词数量maxlen = 200 #每个句子最大的长度，在下面会把训练集的每个句子进行长切，短的补0# x_train:25000 x ...

李宏毅机器学习总结笔记2中第三点有梯度下降的简介。一 学习率的大小对实验的影响太小：实验所需的时间久太大：如上图左边所示，一直在左右振荡，没法到达最低点改进技巧通常越接近最低点，学习率应该变小。因为在一开始的时候，离最低点很远，所以需要大步走，走越多步，学习率要降下来去接近最低点，防止过大在两边震荡。普通的梯度下降中修改参数的方法：最新参数 = 原来参数 — (学习率 x 损失对参...

BERT的作用

计算图：是包含节点和边的网络。本节定义所有要使用的数据，也就是张量（tensor）对象（常量、变量和占位符），同时定义要执行的所有计算，即运算操作对象（Operation Object，简称 OP）。每个节点可以有零个或多个输入，但只有一个输出。图定义和执行的分开设计。每个会话都需要使用 close() 来明确关闭，而 with 格式可以在运行结束时隐式关闭会话。TensorFlow 还允...

机器学习概论

seq2seq一、seq2seq1.模型解说用于序列产生序列，比如问答、翻译，相较之前的模型优点：可以产生不定长度的文本。将输入序列的文本特征汇集到向量1处，然后由1处再来产生输出文本，以输出 <EOS>作为结束的标志。2.公式汇总：LSTM的公式二、seq2seq + attention因为seq2seq把特征汇集到中间的向量处，长度固定，有一定的限制。引入注意力机制，使得在翻译的过程中把焦点放在输入句子的某些部分，得到更好的结果。总模型实现公式汇总三、seq

casual discovery Toolbox使用 R语言做因果发现

课程学习内容介绍一，方案：1.监督学习（有标签）2.半监督学习比如识别猫狗，有少量猫狗有标签的照片还有很多没有标签的猫狗照片。3.无监督学习4.迁移学习（transfer learning）5.强化学习（边感知自己的行为和结果，意识这样做对不对）二，其它介绍1.regression：一个机器学习task，输出一个数值。如：预测明天的pm2.5.输出明天可能的pm2.5值。...

这里写自定义目录标题一 ，pip 的使用1.pip list 列出当前已经安装的所有模块2.pip install XXX[version]例如 pip install test1.0.13.pip install --upgrade xxx例如 pip install --upgrade test4.pip install -r requirements.txt 安装require...

处理数据dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_x, train_y))dataset = dataset.shuffle(4)#打乱，越大越乱dataset = dataset.batch(32)#batch——sizedataset = dataset.repeat()#数据集重复次数，一般默认为空,其实就是epoch#...

模型权重的保存和读取model.save_weights(’./weights/model’)model.load_weights(’./weights/model’)模型的保存和读取model.save(‘all_model.h5’)model = tf.keras.models.load_model(‘all_model.h5’)保存网络结构两种方式：#序列化成jsonimp...

创建网络# 编码器网络和自编码器网络#keras.Input详解参考链接#https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-63xs2s6r.htmlencode_input = keras.Input(shape=(28,28,1), name='img')h1 = layers.Conv2D(16, 3, a...

隐马尔科夫模型（HMM）贝叶斯公式：P(A ∩ B) = P（A）* P(B|A) = P（B）* P(A|B)傅里叶变换用傅里叶变换是什么？为什么在这里要进行傅里叶变换？任何波形都可以由正弦波(信号的成分)来组成，如下图：快速傅里叶变换（FFT）：在语音识别中，将声波转化成一堆标准的正弦波，这些正弦波的系数啥的就是一堆数字，这堆数字我们就可以用来作为我们模型的输入。高斯分布...

参考网址：https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_neural_network_1.html论文名称《A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks》图神经网络(Graph Neural Network， GNN)对于不规则图（规则图指的是跟图片一样的）来进行卷积（卷积之后要求的一个隐藏状态），我...

试图调百度 谷歌 科大讯飞的语音识别API进行语音转文字1.谷歌（谷歌好像需要梯子）需要下载ffmpeg.exe和ffprobe.exe下载连接https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/MP3的音频文件不能直接用谷歌的语音识别去识别，可以看下这篇文章（https://blog.youkuaiyun.com/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/7...

bias（偏差）和variance（方差）一 什么是bias和variancebias是瞄错了靶心，variance是射偏的程度。次方越多，越贴近于train data，所以bias越小，但是，由于train data中的数据间的差异更大，所以variation越大。次方越少，越适用于test data，但是就像瞄靶心一样，瞄远了，这个时候bias大，但是不贴近train data，所以...

regression一，regression是什么翻译：回归，输出一个数值的函数就叫regression，是机器学习的一种任务。例子1输出明天股票的升涨数值，例子2输出方向盘应该转动多少角度，例子3输出购物者可能购买某件商品的可能性。二，regressionstep1：modelmodel就是要给他拟一条函数，可以考虑多少次方和考虑多少参数参与，这就是model。step2：go...