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原创 C/C++ 笔记、Python 笔记、JavaWeb + 大数据 笔记
日萌社Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战用户画像C、C++笔记JavaWeb+大数据笔记CDH 6、CDH5Python笔记链接:https://pan.baidu.com/s/1QOh_EpLe97U43GMTjVaVtQ提取码:vtc5链接:https://pan.baidu.com/s/1TKNZ6...
2021-06-26 20:49:19
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原创 CNN:RCNN、SPPNet、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO V1 V2 V3、SSD、FCN、SegNet、U-Net、DeepLab V1 V2 V3、Mask RCNN
日萌社人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)CNN: 目标检测: RCNN SPPNet Fast RCNN Faster RCNN YOLO V1 YOLO V2 YOLO V3 SSD 目标分割: FCN SegNet U-Net DeepLab V1 DeepLab V2 DeepLab V3 DeepLab
2021-06-18 22:08:41
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原创 人工智能AI:TensorFlow Keras PyTorch MXNet PaddlePaddle 深度学习实战 part2
日萌社大数据、AI、python、C++学习资源链接:https://pan.baidu.com/s/1rXzERBEhVr08mEeKln8oqQ提取码:0t54链接:https://pan.baidu.com/s/1BkGfhuejd2JZznvJHaRiow提取码:am12tensorflow 2.0 深度学习(第一部分 part1)tensorflow 2.0 深度学习(第一部分 part2)tensorflow 2.0 深度学习(第一部分 part3)t...
2021-06-18 22:08:38
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原创 人工智能AI:TensorFlow Keras PyTorch MXNet PaddlePaddle 深度学习实战 part1
日萌社github标星11600+:最全的吴恩达机器学习课程资源(完整笔记、中英文字幕视频、python作业,提供百度云镜像!)Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战用户画像C、C++笔记JavaWeb+大数据笔记CDH 6、CDH5Python笔记链接:https://pan.baidu.com/s/1...
2021-06-18 22:07:56
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原创 IoU交并比、目标检测、RCNN、SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN、RPN区域提议网络、FPN特征金字塔、yolo、FCN基于全卷积的语义分割、反卷积、Mask RCNN
日萌社人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)计算IoU:计算交并比1.候选框的坐标表示为(左上角的x坐标,左上角的y坐标,右下角的x坐标,右下角的y坐标)2.一般的都是左上角的x/y坐标小,右下角的x/y坐标大,因为x/y坐标轴的零点位于左上角处。"""非极大值抑制(NMS)1.输入数据: 通过SVM分类器对每个锚框分类好之后,每个锚框都带上了预测类别标签值和该预测类别的..
2021-06-18 22:07:52
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原创 神经网络:正则化 范数 Droupout BN 方差 偏差 距离 损失 梯度 指标 学习率 超参数 归一化 标准化 激活 过拟合抑制 数据增强 标签平滑
日萌社人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)1.梯度下降 1.随机梯度下降算法: 计算一个随机样本的损失函数关于参数θ的梯度来更新权重。 每迭代更新一次权重都需要计算所有样本误差,效率偏低。 容易陷入局部最优解。 2.全梯度下降算法: 计算所有样本的损失函数关于参数θ的梯度来更新权重 容易陷入局部最优解。1.什么是梯度消失或爆炸: 根据反向传播算法和链式法则, 得到
2021-06-18 22:07:49
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原创 SVM支持向量机、线性回归、逻辑回归、K-近邻算法KNN、KD树、决策树、集成学习 Bagging 随机森林、集成学习 Boosting AdaBoost GBDT、k-means聚类算法
日萌社人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)支持向量机朗格朗日乘子法线性回归(预测连续值)逻辑回归(sigmoid二分类)对数函数一般地,对数函数是以幂(真数)为自变量,指数为因变量,底数为常量的函数。对数函数是6类基本初等函数之一。其中对数的定义:.
2021-06-18 22:06:30
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原创 java.lang.NoSuchMethodError: com.lmax.disruptor.dsl.Disruptor.<init>
大数据hive报错
2022-08-06 16:43:16
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原创 监督学习 算法
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)1.监督学习 1.监督学习的 例子一:预测房价 假设现在有一栋750平方英尺的房子,能卖多少钱 1.给算法一个数据集,其中包含正确答案,也就是说我们给算法一个房价数据集,在这个数据集中的每个样本我们都给出正确的价格, 即这个房子的实际卖价,算法的目的就是给出更多正确答案。 2.回归问题: 假如要给一套新房子给出估价,用...
2021-08-27 10:19:58
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原创 线性回归 公式
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)1.监督学习算法例子 1.回归问题 预测房子价格数据集,不同尺寸大小的房子对应不同的售价。假如现在1250平方英尺(绿色箭头)的房子能卖220000美元。 之所以是一个监督学习算法,是因为每个样本都有一个正确答案。而且我们知道数据集中卖出房子的实际大小和价格,而且这还是一个回归问题。 回归是指我们预测一个具体数值的输出,也就是价格数...
2021-08-27 10:19:36
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原创 无监督学习
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)1.监督学习 回顾 1.数据集如下:阳性样本和阴性样本,即良性和恶性 2.对于如下监督学习的每一个样本,我们已经清楚地标识出哪个是正确答案,即是良性还是恶性,给出了明确的定义标签 3.而无监督学习与监督学习相反,无监督学习中的每个样本中都具有相同标签或都没有标签,即没有指定每个样本实际究竟是良性还是恶性2.无监督学习 1.在...
2021-08-27 10:18:54
4485
原创 感知机(多层感知机神经网络):平滑激活函数 sigmoid、ReLU
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Densemodel = Sequential() # 包含 12 个人工神经元的单层网络,有 8 个输入变量(也称为特征)model.add(Dense(12, input_dim = 8, kernel_i...
2021-08-27 10:18:24
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原创 window下 安装 anaconda(python 3.6 / python 3.7)
window下 人工智能 Keras、TensorFlow 的环境安装 总文章window下安装 anaconda(python 3.6 / python 3.7)链接:https://pan.baidu.com/s/1A2i7uPvTUsDf_5F_Jo69bA提取码:u8wv========== 暂时推荐安装 anaconda(python 3.6)======...
2021-08-27 10:18:22
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原创 成本函数/代价函数、损失函数、目标函数
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)目标函数:既可代指损失函数,又可代指代价函数/成本函数。有的地方将损失函数和代价函数没有细分也就是两者等同的。损失函数(Loss function): 损失函数越小,就代表模型拟合的越好。 例如有平方误差损失函数、二分对数损失函数(二元标签预测)、多分类对数损失(多分类标签预测)代价函数/成本函数(Cost funct...
2021-08-27 10:18:01
5340
原创 向量化 公式
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)1.下图一个常见的线性回归假设函数:hθ(x) 1.没有向量化的公式:hθ(x)=求和公式θ_j*x_j,用于计算j=0到j=n的和。 2.向量化的公式:hθ(x)=θ^T*x 把hθ(x)看作是θ^T乘以x(θ转置乘以x),那么就可以写成计算两个向量的内积,其中向量θ=[θ0,θ1,θ2]。 这里假设有两个特征量,比如特征变量的数...
2021-08-26 10:38:16
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原创 正规方程 公式
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)1.正规方程(区别于迭代方法的直接解法) 对于某些线性回归问题,正规方程能给我们更好的方法来求得参数θ的最优值。 1.前面讲解中一直在使用的线性回归算法是梯度下降法(迭代算法),目的是为了最小化代价函数J(θ)。使用这种梯度下降法(迭代算法)需要经过很多步, 也就是需要梯度下降的多次迭代才能收敛到全局最小值。 相反的,正规方程提供...
2021-08-26 10:38:04
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原创 梯度下降 算法
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)1.梯度下降 1.梯度下降算法的意义:可以将线性回归的代价函数J实现最小化,当然梯度下降还可以最小化其他函数。 2.下面的例子:使用梯度下降算法最小化 任意函数J 下面图示:线性回归定义的的代价函数J,也许是一个需要最小化的其他函数,此时需要使用一个算法来最小化函数J(θ0,θ1)。 注意:梯度下降可应用于更一般的函数,而不仅是线性回归定...
2021-08-26 10:37:48
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原创 矩阵、向量
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)1.矩阵 1.矩阵是指:由数字组成的矩形阵列,并写在方括号内。 2.矩阵例子: 1.先写一个左括号,然后里面是一些数字,这些数字可能来自机器学习问题,也可能表示其他意思,不过现在不用管具体的数字, 然后用右方括号括起来,然后得到一个矩阵。 2.先写一个左括号,然后里面依次写下1、2、3、4、5、6,因此实际上矩阵可以说是二维数组的...
2021-08-26 10:37:12
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原创 多变量线性回归/多元线性回归
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)1.多变量线性回归/多元线性回归 多变量线性回归 又可称作 多元线性回归,即使用多个特征值/变量来预测y。 1.单变量线性回归中,只有一个单一特征值/变量值(房子面积x),那么希望用这个特征值/变量值来预测y(房屋价格)。 单变量的假设函数:hθ(x)=θ0+θ1x。x即为唯一输入的特征值/变量值,h(x)的结果值即为y(房屋价格)。 2...
2021-08-26 10:37:05
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原创 特征和多项式回归
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)4.特征和多项式回归 1.特征选择 下面讨论了不单止可以使用两个特征是房子临街宽度frontage和房子纵深长度depth,还可以把两个特征房子临街宽度frontage和房子纵深长度depth两者相乘 得到一个特征房子面积大小,上面两个方式都可以应用到线性回归模型,也即可以自由徐选择使用什么特征,并通过设计不同的特征,能够用更复杂的函数拟...
2021-08-26 10:37:01
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原创 多元梯度下降法
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)2.多元梯度下降法 1.多元梯度下降法:使用梯度下降法来处理多变量线性回归(多元线性回归)。3.多元梯度下降运算中的实用技巧(均用于优化梯度下降,最终目的均是使下降速度变得更快) 1.特征缩放 特征缩放的作用:使梯度下降的速度变得更快,则收敛所需的迭代次数便更少,这就是特征缩放。 1.首先讨论什么情况下需要特征缩放 ...
2021-08-26 10:36:58
3064
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原创 window 安装 Octave
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)链接:https://pan.baidu.com/s/1OG7dG4jc-RKPa1StflTexA提取码:rlr01.下载页面:https://ftp.gnu.org/gnu/octave/windows/ octave-5.1.0-w64.zip下载链接:https://ftp.gnu.org/gnu/octave/windows/oct...
2021-08-26 10:36:51
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原创 Logistic 回归
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)1.分类 1.要预测的变量y是一个离散值的情况下的分类问题,下面是分类问题的一些例子,比如垃圾邮件分类、分类网上交易、肿瘤分类。 在二元分类问题中,y的取值范围是0或1。多分类问题中,y的取值范围还可以是0、1、2、3。 在这些例子中我们尝试预测的变量y都是可以有两个取值的变量,即0或1。比如说0或1可以分别代表是否垃圾邮件,恶性或良...
2021-08-26 10:36:15
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原创 卷积神经网络:从头开始构建一个CNN
参考文章:手把手带你走进卷积神经网络!关于对神经网络的介绍原文人工智能 个人学习笔记(不定时更新)动机CNN的经典用例是执行图像分类,例如查看宠物的图像并确定它是猫还是狗。这是一项看似非常简单的任务,你可能会有这样的疑惑:为什么不使用普通的神经网络呢?不得不说这是一个好问题。原因1:图像很大目前用于计算机视觉问题的图像通常为224x224甚至更大。想象一下,构建一个神经...
2021-08-26 10:35:42
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原创 window 安装 PyTorch
window下 人工智能 Keras、TensorFlow、PyTorch、CUDA、cuDNN 的环境安装 总文章window 安装 PyTorch人工智能AI:Keras PyTorch MXNet 深度学习实战(不定时更新)1.安装链接:https://pytorch.org/get-started/locally/ window下装的软件版本:CUDA 9.0、cuDN...
2021-08-25 10:46:59
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原创 window下安装MXNet
人工智能AI:Keras PyTorch MXNet 深度学习实战(不定时更新)1.《动手学 深度学习》电子书:https://zh.d2l.ai/d2l-zh.pdf2.《动手学 深度学习》官网:https://zh.d2l.ai/3.《动手学 深度学习》github:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh4.《动手学 深度学习》代码:https://zh....
2021-08-25 10:46:54
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原创 window下安装 Keras、TensorFlow(先安装CUDA、cuDNN,再安装Keras、TensorFlow)
======= 人工智能 Keras、TensorFlow 的环境安装 ======1.window下安装 anaconda(python 3.6 / python 3.7)2.安装 ubuntu 16/183.window下安装 Keras、TensorFlow(先安装CUDA、cuDNN,再安装Keras、TensorFlow)===== 第一步:先安装C...
2021-08-25 10:46:52
3346
原创 计算机视觉工具GluonCV
1.GluonCV⼯具包:https://gluon-cv.mxnet.io/2.更新pip:python -m pip install --upgrade pip3.假设安装了cuda 10.0:pip install --upgrade mxnet-cu100 gluoncv 假设安装了cuda 9.0:pip install --upgrade mxnet-cu90 gluoncv...
2021-08-25 10:46:49
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原创 机器翻译 MXNet(使用含注意力机制的编码器—解码器,即 Encoder编码器-Decoder解码器框架 + Attention注意力机制)
注意力机制 SENet、CBAM机器翻译 MXNet(使用含注意力机制的编码器—解码器,即 Encoder编码器-Decoder解码器框架 + Attention注意力机制)one-hot向量化中实现的循环神经网络: 1.输入数据inputs: 输入数据数据为List列表,列表的元素数量为时间步数,每个元素(时间步t)为(批量⼤小,词典⼤小)形状的矩阵。 inpu...
2021-08-25 10:46:46
2197
原创 TensorBoard 的使用
人工智能AI:Keras PyTorch MXNet 深度学习实战(不定时更新)个人主页Tensorboard参数Keras 中文文档 介绍 TensorBoard:https://keras.io/zh/callbacks/#tensorboardTensorBoard官方 介绍:https://www.tensorf...
2021-08-25 10:46:43
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原创 网易云课堂 卷积神经网络 第一周
人工智能 个人学习笔记(不定时更新)卷积神经网络1.计算机视觉 1.例子1:给出一张64x64图片,让计算机去分辨这是一只猫 2.例子2:目标检测。比如在一个无人驾驶项目中,不一定非得识别出图片中的物体是车辆,但只需要计算出其他车辆的位置,以确保能够避开他们, 所以在目标检测项目中,首先需要计算出图中有哪些物体,比如汽车还有图中的其他东西,再将它们模拟成一个个盒子, 或者...
2021-08-25 10:46:41
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原创 报错解决:could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED
个人主页执行时报错:could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED解决方式:GPU占用问题导致的,keras框架(Tensorflow backend) 设置GPU按需分配: import tensorflow as tf from keras import backend as K config = tf.C...
2021-08-25 10:46:38
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原创 DeepDream、反向运行一个卷积神经网络在 DeepDream和卷积神经网络的可视化 中的应用
个人主页1.window下安装 Keras、TensorFlow(先安装CUDA、cuDNN,再安装Keras、TensorFlow)2.C/C++ 笔记、Python 笔记、JavaWeb + 大数据 笔记3.Keras 深度学习实战、PyTorch 深度学习、Python 深度学习、动手学深度学习4.人工智能AI:Keras PyTorch MXNet 深度学习实战(不定时更...
2021-08-25 10:46:35
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原创 FCN 全卷积网络、卷积神经网络的上采样:Conv2DTranspose 转置卷积(反卷积/后卷积/分数步长卷积)
个人主页1.转置卷积 Conv2DTranspose 可被称为 反卷积、后卷积、分数步⻓卷积(fractionally-strided convolution)。2.在模型设计中,转置卷积层常⽤于将较小的特征图变换为更⼤的特征图。在全卷积⽹络中, 当输⼊是⾼和宽较小的特征图时,转置卷积层可以⽤来将⾼和宽放⼤到输⼊图像的尺⼨。3.转置卷积层可以放⼤特征图。在图像处理中,我们有时需要将图...
2021-08-25 10:46:32
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原创 平均值mean 和 方差variance 在变分自编码器(VAE)中的应用
个人主页1.window下安装 Keras、TensorFlow(先安装CUDA、cuDNN,再安装Keras、TensorFlow)2.C/C++ 笔记、Python 笔记、JavaWeb + 大数据 笔记3.Keras 深度学习实战、PyTorch 深度学习、Python 深度学习、动手学深度学习4.人工智能AI:Keras PyTorch MXNet 深度学习实战(不定时...
2021-08-24 09:32:11
2317
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原创 卷积神经网络的下采样:步进卷积、最大池化
个人主页1.window下安装 Keras、TensorFlow(先安装CUDA、cuDNN,再安装Keras、TensorFlow)2.C/C++ 笔记、Python 笔记、JavaWeb + 大数据 笔记3.Keras 深度学习实战、PyTorch 深度学习、Python 深度学习、动手学深度学习4.人工智能AI:Keras PyTorch MXNet 深度学习实战(不定时...
2021-08-24 09:32:07
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原创 Anaconda3 python 3.7、TensorFlow2、CUDA10、cuDNN7.6.5
日萌社人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)安装TensorFlow2、CUDA10、cuDNN7.6.5Anaconda3 python 3.7、TensorFlow2、CUDA10、cuDNN7.6.5TensorFlow 2.0 环境搭建window下安装 Keras、...
2021-08-24 09:32:01
494
原创 10分钟快速入门 PyTorch – RNN
10分钟快速入门 PyTorch (8) – Word Prediction https://www.pytorchtutorial.com/10-minute-pytorch-8/10分钟快速入门 PyTorch (5) – RNN https://www.pytorchtutorial.com/10-minute-pytorch-5/PyTorch 中的 LSTM模型参数解释 h...
2021-08-24 09:31:59
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原创 GluonCV工具包 安装
1.GluonCV⼯具包:https://gluon-cv.mxnet.io/2.更新pip:python -m pip install --upgrade pip3.假设安装了cuda 10.0:pip install --upgrade mxnet-cu100 gluoncv 假设安装了cuda 9.0:pip install --upgrade mxnet-cu90 gluoncv...
2021-08-24 09:31:56
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