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图像识别和分割 图像识别和分割
本文总结了 cs231n lecture11 的知识点,介绍了计算机视觉的一些方向: 语义分割:upsampling downsampling 图像分类和定位 多目标检测: RCNN Fast-RCNN Faster-RCNN YOLO
2019-04-20
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CNN 结构 CNN 结构
本文总结了 cs231n lecture 10的知识点,介绍了常见的 CNN 结构 AlexNet VGG GoogLeNet ResNet AlexNet [Krizhevsky et al. 2012] 输入:227x227x3
2019-04-20
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循环神经网络 循环神经网络
本文总结了 cs231n lecture 9的知识点,介绍了循环神经网络原理,以及 LSTM 模型循环神经网络(RNN)是一类用于处理序列数据的神经网络,可以扩展到更长的序列,大多数循环网络也能处理可变长度的序列。 需要一个额
2019-04-20
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统计学part4 统计学part4
线性回归公式的推导如下图,平面上有一些点,然后我们想用一个直线来拟合它,就是找出最小化下面的那个平方误差的 m 和 b 我们将 SE 化简,然后对 m和b 求偏导 我们会得出在最优的拟合曲线上有两点 \((\overli
2019-03-05
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GBDT算法 GBDT算法
前向分布算法AdaBoost 就是一种前向分布算法,可以认为Adaboost算法是“模型为加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分布算法”时的二类分类学习方法。 加法模型: 对于加法模型,在给定训练数据及损失函数L(y
2019-03-03
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统计学part3 统计学part3
假设检验神经学家测试一种药物对反应时间的效果,分别对100只老鼠注射一单位剂量的药,已知没有注射药物的老鼠的平均反应时间为1.2s。100只被注射药物的老鼠的平均反应时间为1.05s,标准差是0.5s,我们想知道的是这个药对反应时间到
2019-03-03
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随机森林算法 随机森林算法
集成学习集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,通常获得比单一学习器更好的泛化性能,这针对弱学习器尤为明显 个体学习器个体学习器通常由一个现有的算法从训练数据产生,集成中若只包含同种类型的个体学习器,那么称之为同质集成,若包含
2019-03-01
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统计学part2 统计学part2
中心极限定理我们可以从任何分布中取很多次样本均值(也不一定是均值,样本和也可以),将其画在图上会发现它趋近于一个正态分布 正偏态分布和负偏态分布: 正峰态分布和负峰态分布: 你会从图中发现,当样本容量从5增加到25时,得到的分
2019-03-01
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统计学part1 统计学part1
统计学基础概念样本均值:\( \overline{x}\ \) 总体均值:\( \mu \) 方差:$$\sigma^2 = \frac{\Sigma_{i=1}^N (x_i - \mu)^2}{N} \=\frac{\Sigma_
2019-02-28
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训练神经网络part2 训练神经网络part2
在测试的时候,需要注意 \(\mu_j\) 和 \(\sigma_j\) 不能用测试时的数据求得,需要用训练时的数据的移动平均值 上面的是对全链接神经网络的BN层,如果是对CNN,它的每一层输出层是 NxCxHxW,在 对每个 C
2018-12-08
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训练神经网络part1 训练神经网络part1
激活函数 Sigmoid 将输入压缩至[0,1] 三个问题: 饱和神经元会杀死梯度 输出不是 0-centered,这样会导致梯度是恒正或恒负 exp() 计算量大 ReLU(Rectified Linear Un
2018-12-02
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