BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度?222归一化有可能提高精度223归一化的类型231)线性归一化232)标准差标准化233)非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化,简言之,即取区域平均或最大,如下图所示(图引自cs231n)40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤:50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类(ImageClassification)731.2图像检测(ImageDection)731.3图像分割(SemanticSegmentation)741.4图像标注–看图说话(ImageCaptioning)751.5图像生成–文字转图像(ImageGenerator)762.强化学习(ReinforcementLearning)773深度无监督学习(DeepUnsupervisedLearning)–预测学习783.1条件生成对抗网络(ConditionalGenerativeAdversarialNets,CGAN)793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构(NvsN)97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖(Long-TermDependencies)问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优,为什么应用广泛?深度学习DL基础中178@李振华,https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性:多变量线性回归中,变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余,导致过拟合。
184解决方法:排除变量的相关性/加入权重正则。
184勘误记216后记219
2025/5/8 18:45:30 10.75MB BAT 机器学习 面试
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这是一门专门为STEM学生开发的机器学习入门课程。
我们讨论有监督、无监督和强化学习。
笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法,如主成分分析,t-SNE,和线性回归。
我们继续介绍基本和高级神经网络结构,如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。
2023/12/14 4:52:51 4.08MB 机器学习
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两年一度的计算机视觉国际顶级会议InternationalConferenceonComputerVision(ICCV2017)在意大利威尼斯开幕。
GoogleBrain研究科学家IanGoodfellow在会上作为主题为《生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks)》的Tutorial最新演讲,介绍了GAN的原理和最新的应用。
2023/9/10 2:43:25 26.42MB 机器学习
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1.根据给定的模糊图像生成视觉上完整并且统计上分歧的去模糊图像,提升模糊图像的清晰度,使用生成性对抗网络(GAN)为基础的深度学习架构;2.含训练数据、训练代码以及测试样例,基于keras框架。
2023/2/23 6:36:29 18.12MB GAN 图像去模糊 清晰度提升
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基于PyTorch实现生成对抗网络拟合给定分布要求可视化训练过程实验报告对比GAN、WGAN、WGAN-GP(稳定性、功能)对比不同优化器的影响
2017/1/26 3:39:54 254KB wgan gan gan-gp
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附件是用生成对抗网络编写的语音加强代码,效果经过测试非常好。
优于现有方法!
2019/4/27 1:25:57 537KB GAN 生成对抗网络 语音增强
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Tensorflowimplementationof[DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks](http://arxiv.org/abs/1511.06434)whichisastabilizeGenerativeAdversarialNetworks.
2016/2/15 22:25:32 10.31MB 生成对抗网络
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2016/1/9 13:12:11 18.26MB 系统开源
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡