欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。18年新开一个强化学习方法系列，督促自己能够再不断扩充知识并分享给更多的同学。其实前面写的机器学习方法系列和深度学习方法系列，也都还没有写够，平时工作比较忙，更新很慢，但是我还是会努力更新的。今天开始记录一些强化学习的知识，这些内容以..

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方式1：启动时用 claude --dangerously-skip-permissions。git config --global user.email “邮箱”git config --global user.name “姓名”

继续前面关于深度学习CNN经典模型的整理，之前介绍了CNN网络Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning(点击查看)的网络结构。本文讲一下最新由UC Berkeley和Stanford研究人员一起完成的SqueezeNet[1]网络结构和设计思想。SqueezeNet设计目标不是为了得到最佳的CNN识别精度，而是希望简化网络复杂度，同时达到

经常在文献中看到inf和sup，很多人不知道是什么意思。其实这两个概念是来自于“数学分析”中的上确界和下确界：inf： infimum 或 infima，中文叫下确界或最大下界。 inf(S)， S表示一个集合， inf(S)是指集合S的下确界， 即小于或等于S中所有元素的最大值， 这个数不一定在集合S中。sup：supremum，中文叫上确界。sup(S)是指集合S的上确界，即大于或等于S的所有

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。开一个机器学习方法科普系列：做基础回顾之用，学而时习之；也拿出来与大家分享。数学水平有限，只求易懂，学习与工作够用。周期会比较长，因为我还想写一些其他的，呵呵。content:linear regression, Ridge, LassoLogistic Regression, Softmax...

Distilling the Knowledge in a Neural Network这篇介绍一下Hinton大神在15年做的一个黑科技技术，Hinton在一些报告中称之为Dark Knowledge，技术上一般叫做知识蒸馏（Knowledge Distillation）。核心思想是通过迁移知识，从而通过训练好的大模型得到更加适合推理的小模型。这个概念最早在06年的Paper： Model C.

我们平时ML任务的时候，用的最多的是cross entropy loss或者MSE loss。需要有一个明确的目标，比如一个具体的数值或者是一个具体的分类类别。但是ranking loss实际上是一种metric learning,他们学习的相对距离，相关关系，而对具体数值不是很关心。ranking loss 有非常多的叫法，但是他们的公式实际上非常一致的。大概有两类，一类是输入pair 对，另外

word embedding算法中最为经典的算法就是今天要介绍的word2vec，最早来源于Google的Mikolov的：1、Distributed Representations of Sentences and Documents2、Efficient estimation of word representations in vector space也是开创了无监督词嵌入的新局面，让...