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2020李宏毅机器学习笔记——17. Pointer Network(指针网络)

摘要:本章是在介绍Pointer Network(指针网络)的文章目录1.Introduce(引入)1.Introduce(引入)原始问题:就是输入一大堆数据点,然后再输出一些点且这些点连起来可以将输入点全部包围起来。这个本来是一个演算法可以解决的问题,现在我们用NN来解决。我们把所有点的坐标(当前假设是二维的),丢到NN里面,要求输出得到最外围点的下标。这个问题实际上可以看做是Sequence-

#机器学习#神经网络#人工智能
2020李宏毅机器学习笔记——24. Anomaly Detection(异常侦测)

Anomaly Detection(异常检测)文章目录摘要1. 介绍Anomaly Detection1.1 Problem Formulation(问题简要)1.2 What is Anomaly?摘要1. 介绍Anomaly Detection1.1 Problem Formulation(问题简要)1.2 What is Anomaly?

#机器学习#深度学习#人工智能
动手学深度学习实践(李沐)——LSTM模型

LSTM计算逻辑流程图:对比——GRU计算逻辑流程:

#pytorch#深度学习#神经网络
2020李宏毅机器学习笔记——19. Transformer(全自注意力网络)

摘要:文章目录1. Transformer的引入2. Self-Attention1. Transformer的引入一般的sequence-to-sequence模型是用RNN(单方向或者双向)来做,RNN输入是一串sequence,输出是另外一串sequence。RNN常被用于input是一个序列的情况,但是有一个问题——不容易平行化(并行化计算)。例如下图中左边的模型就是RNN结构的seque

#深度学习#机器学习#神经网络
2020李宏毅机器学习笔记——3.Gradient Descent(梯度下降)

一、梯度下降gradient descent1.回顾机器学习的步骤:定义一个Model(function set)利用loss function 损失函数评估function的好坏最后利用gradient descent 方法找到最优的function。梯度下降法就是找到最优的参数解,使得损失函数loss function最小。2.在最优化(optimization)就是发现能够最小化损失函数值的

#机器学习
李宏毅机器学习笔记—— 15. Network Compression( 网络压缩)

摘要: 本章主要是讲解了文章目录Network Compression( 网络压缩)1. Network Pruning(网络剪枝)1.1Network can be Pruned2. Knowledge Distillation(知识蒸馏)3. Parameter Quantization(参数量化)4. Architecture Design(架构设计)5. Dynamic Computati

#机器学习#人工智能
2020李宏毅机器学习笔记——21. Unsupervised Learning-Deep Auto-encoder(无监督学习之自编码器)

摘要: 本章主要是关于自编码器的原理及其应用,自编码器是一种无监督学习方法,可用于数据降维及特征抽取。自编码器由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。编码器通常对输入对象进行压缩表示,解码器对经压缩表示后的code进行解码重构。并介绍Auto文章目录1. 自编码器(Auto-encoder)1. 自编码器(Auto-encoder)...

#机器学习#神经网络#人工智能
2020李宏毅机器学习笔记——25. GAN(生成对抗网络)

Generative Adversarial Network(生成对抗网络)文章目录摘要0引言1. Basic Idea of GAN(GAN的基本思想)1.1 Generation(生成)1.2 Discriminator(判别器)1.3 生成器和判别器的关系—对抗学习1.4 Algorithm摘要本章主要是在讲解GAN的基本思想,0引言自2014年Ian Goodfellow 提出了GAN(G

#语音识别#深度学习#机器学习
2020李宏毅机器学习笔记——4.classification(分类)

一、classification分类分类(classification),即找一个函数判断输入数据所属的类别,可以是二类别问题(是/不是),也可以是多类别问题(在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别)。同回归问题(regression)相比,分类问题的输出不再是连续值,而是离散值,用来指定其属于哪个类别。分类问题在现实中应用非常广泛,比如垃圾邮件识别,手写数字识别。...

#机器学习
2020李宏毅机器学习笔记——23. ELMO,BERT,GPT (三种解决一词多意问题的方法)

ELMO,BERT,GPT (三种解决一词多意问题的模型)文章目录摘要1. 提出背景2. Embeddings from Language Model(ELMO)3. Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)3.1 Training of BERT摘要1. 提出背景机器是如何理解我们的文字的呢? 怎样让机器读懂人类文

#机器学习#深度学习#自然语言处理
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