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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
2020李宏毅机器学习笔记——20. Unsupervised Learning —Neighbor Embedding(无监督学习之近邻嵌入)

摘要: 本章之前介绍过的PCA算法和Word Embedding(词嵌入)都是线性降维的思想,而Neighbor Embedding要介绍的是非线性的降维。主要讲解了将高维空间中的数据,降低到低维度的三种方法(非线性降维算法):Locally Linear Embedding(局部线性嵌入)(LLE):Laplacian Eigenmaps(拉普拉斯特征映射):T-distributed Stoc

#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——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
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——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

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