一 LeNet先从LeNet讲起，是最基础的卷积神经网络。先上图。从网络结构图可看出，LeNet共有7层。假设输入为[1,1,32,32],经过第一层卷积操作之后，形状变为[1,6,28,28]。第一层所用卷积核为filter_size=(5,5)。第二层为将采样层，降采样层均通过最大池化maxpooling进行实现经过第二层后，输出变为[1,6,14,14]。第三层为卷积层，经过第三层后输出变为

在机器学习项目中，特征工程是非常重要的。在量化研究中也是如此。本文将量化研究中常用到的特征，也就是因子进行详细收纳，并给出推导公式和实现代码。

transformer是什么呢？是一个seq2seq的model。具体应用如上图所示，输入和输出的序列长度不固定，由model自己决定。语音翻译指的是，直接输入一段语音信号，例如英文，输出的直接是翻译之后的中文。seq2seq如今已经是一个应用非常广泛的模型，可以应用于NLP的各种任务，如语义分析，语义分类，聊天机器人等。另外还有个值得说明的功能是做。。和是完全不一样的，一个是多分类，另一个是一个

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写在前面在机器学习的研究过程中，会碰到一些同时出现minmax的数学公式（我是在GAN中碰到的）。最初不太明白什么意思，后面弄懂了，因此记录一下。举例maxxminysin(x+y)\underset{x}{max}\underset{y}{min} sin(x+y)xmax​ymin​sin(x+y)例如，我们该如何理解上面的公式呢。我们应该这样理解。我们先固定x，例如x为0.5，这时为了让si

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（还是草稿）集成学习概念集成学习分为同质集成和异质集成，同质集成指的是基学习器为同一种学习器，异质集成指的是基学习器为不同的学习器。要想获得好的集成效果，个体学习器之间应该好而不同。假设个体学习器的误差相互独立，那么随着集成中个体分类器数目T的增大，集成学习的错误率将呈指数级下降，最终将趋向于0。如何产生“好而不同”的个体学习器，是集成学习研究的核心内容。根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方

第3个输入为[2,2]，结合前一个memory的输入为[6,6]，这个时候hidden layer的输出为[16,16]，output为[32,32]。这个时候结合前一个memory的输出[2,2]，hdden layer的输出为[6,6]，output为[12,12]。举例来说，我们输入的第一个向量为[1,1]，则hidden layer的输出为[2,2]，先被储存起来，输出为[4,4]。这样，

赛码网输入输出总结前言类型一：测试组数不固定，每组三行数据踩坑记录1踩坑记录2类型2 测试组数不定，输入数据中有指定行数的多行输入前言上次整理完在牛客网的输入输出之后，在赛码网却栽了根头。因此今天再次整理下赛码网中的输入输出类型，并与在牛客网中的输入输出做对比。类型一：测试组数不固定，每组三行数据思路：如果遇到测试组数不固定的情况，则应该想到使用while True:命令。对于每组测试数据，都进行