執(zhí)行tf.reduce_sum(tensor)后，tensor會降維，比如本來是3維張量，會變成2維張量。三維張量的方向為： 重點考慮下4維張量，首先定義一個4維張量，由2個...
發(fā)簡信
IP屬地：重慶
-
從tf.reduce_sum()探究axis的方向
-
一直在強調(diào)FSL可以實現(xiàn)真正的人工智能??不過最新版的《Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning》把這句話去掉了。
論文閱讀（36）Few-shot Learning: A Survey（1）
1. 論文相關(guān) 【導(dǎo)讀】現(xiàn)有的機器學(xué)習(xí)方法在很多場景下需要依賴大量的訓(xùn)練樣本。但機器學(xué)習(xí)方法是否可以模仿人類，基于先驗知識等，只基于少量的樣本就可以進行學(xué)習(xí)。本文介紹41頁小...
-
-
為什么要做 batch normalization首先看一下什么是一般的 normalization： 在機器學(xué)習(xí)中，我們需要對輸入的數(shù)據(jù)做預(yù)處理，可以用 normalization 歸一化 ，或者 standardiza...
-
-
楊強《A survey on transfer Learning》解讀
看了幾遍沒太懂，然后上網(wǎng)找了人家的解讀略有開竅，連接在下面。以后想回味下，好找到路 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21547840 https:/...
-
-
數(shù)據(jù)探索之統(tǒng)計分布本文用Python統(tǒng)計模擬的方法，介紹四種常用的統(tǒng)計分布，包括離散分布：二項分布和泊松分布，以及連續(xù)分布：指數(shù)分布和正態(tài)分布，最后查看人群的身高和體重數(shù)據(jù)所符合的分布。 隨機...
-
Ansys中改變背景并自動保存圖片命令流
Ansys中改變背景命令流 在ansys的日常使用中，經(jīng)常需要保存圖片或者截圖，但是默認的黑色背景真的讓人心煩，一步步的GUI操作，感覺low到爆，效率低下。在命令流中添加如...
-
時間序列預(yù)測方法之 DeepState本文鏈接：個人站 | 簡書 | CSDN版權(quán)聲明：除特別聲明外，本博客文章均采用 BY-NC-SA 許可協(xié)議。轉(zhuǎn)載請注明出處。 最近打算分享一些基于深度學(xué)習(xí)的時間序列預(yù)測方法...
-
我是 Alice<br>喜歡人工智能，行動派<br>創(chuàng)造力，思考力，學(xué)習(xí)力提升修煉進行中<br>歡迎志同道合的小伙伴們和我一起學(xué)習(xí)<br>微信：XerDudu，備注簡書<br>公眾號：極客X養(yǎng)成計劃<br>轉(zhuǎn)載記得聯(lián)系作者哦！
-
為什么在優(yōu)化算法中使用指數(shù)加權(quán)平均
本文知識點： 什么是指數(shù)加權(quán)平均？ 為什么在優(yōu)化算法中使用指數(shù)加權(quán)平均？ β 如何選擇？ 1. 什么是指數(shù)加權(quán)平均 指數(shù)加權(quán)平均(exponentially weighted...
-
-
Receptive field(感受野)終于在知乎上中找到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的感受野(Receptive Field) - 藍榮祎的文章 - 知乎) 算是弄清了基本原理，記錄以備忘 1.先舉個例子： e.g.兩層 3*...
-
高維數(shù)據(jù)可視化Visualizing data using t-SNE
t-SNE高維數(shù)據(jù)可視化（python）這篇文章非常好，貼出來的代碼，直接可正確運行。 t-SNE算法理解：An illustrated introduction to th...
-
紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。<br>個人博客：<a href="http://noahsnail.com" rel="nofollow" target="_blank">http://noahsnail.com</a><br>CSDN博客：<a href="http://blog.csdn.net/quincuntial" rel="nofollow" target="_blank">http://blog.csdn.net/quincuntial</a>
-
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition—VGG網(wǎng)絡(luò)翻譯—中文版翻譯論文匯總：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation Very Deep Convolut...
