pytorch中SGD的動(dòng)量實(shí)現(xiàn)是如下這個(gè)樣子的 將pytorch的實(shí)現(xiàn)翻譯為公式，就是如下這個(gè)樣子：為什么說(shuō)它詭異呢？因?yàn)樗cPolyak, Sutskever等人的論文中...
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PyTorch中"詭異"的動(dòng)量SGD實(shí)現(xiàn)
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如何用樸素貝葉斯對(duì)多維高斯分布進(jìn)行分類There is a classi?cation problem having two classes, with equal prior probabilities, an...
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機(jī)器學(xué)習(xí)面試之邏輯回歸輸出的值是真實(shí)的概率嗎？邏輯回歸作為被廣泛使用的二分類模型，面試中自然是不可缺少的。但要深刻理解邏輯回歸又不是那么容易的，比如說(shuō)，邏輯回歸輸出的值是0到1之間的值，這個(gè)值是真實(shí)的概率嗎？邏輯回歸為什...
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機(jī)器學(xué)習(xí)面試之邏輯回歸輸出的值是真實(shí)的概率嗎？
邏輯回歸作為被廣泛使用的二分類模型，面試中自然是不可缺少的。但要深刻理解邏輯回歸又不是那么容易的，比如說(shuō)，邏輯回歸輸出的值是0到1之間的值，這個(gè)值是真實(shí)的概率嗎？邏輯回歸為什...
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現(xiàn)代AI課程考試內(nèi)容相關(guān)博客資料
蘇老師 理解概率圖模型中的有向分離(d-separation) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)有向圖 MCMC算法學(xué)習(xí)總結(jié)（馬爾科夫蒙特卡洛抽樣） 采樣方法（一） 強(qiáng)化學(xué)習(xí)筆記—馬爾科夫決策過(guò)程...
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從0實(shí)現(xiàn)高斯混合模型（EM-GMM）Problem: Please build a Gaussian mixture model (GMM) to model the data in file Training...
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如何在單機(jī)上搭建分布式深度學(xué)習(xí)環(huán)境？以Pytorch+cuda+mpi on LXC為例
環(huán)境：Manjaro - arch linux框架：pytorch 1.0-cuda-10.0Nividia driver：410cuda：10.0 前言 為了在單機(jī)上跑起分...
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EASGD-簡(jiǎn)單介紹EASGDfrom:http://joerihermans.com/ramblings/distributed-deep-learning-part-1-an-introdu...
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白話多項(xiàng)式擬合
數(shù)學(xué)推導(dǎo) 過(guò)程參考于: 李航《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》多項(xiàng)式函數(shù)擬合問(wèn)題V2 https://blog.csdn.net/xiaolewennofollow/article/detai...
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Talk - Scaling Distributed Machine Learning with System and Algorithm Co-design 筆記來(lái)源于李沐大神的talk：基于系統(tǒng)和算法的協(xié)同設(shè)計(jì)的大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)(Scaling Distributed Machine Learning with System a...
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SYSU_夏令營(yíng)活動(dòng)-研究筆記第一篇: 1.為什么要用DL From : "A Tutorial Survey of Architectures, Algorithms, andApplications ...
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Scala 入門指引資料
有趣的Scala 使用遞歸的方式去思考函數(shù)成了一等公民簡(jiǎn)潔的 Scala 語(yǔ)法一邊學(xué)習(xí)教科書一邊閱讀，有助于對(duì)Scala以及函數(shù)式編程的理解。 Coursera Functi...
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Big Data 筆記： 搭建Hadoop環(huán)境環(huán)境：Vmware+Ubuntu16 配置網(wǎng)絡(luò) 將網(wǎng)絡(luò)配置為靜態(tài) 更改為合適的hostname 將hostname和本機(jī)ip綁定 ping 自己測(cè)試下 關(guān)閉防火墻 我們知道，...
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Big Data筆記:Hadoop - 初識(shí)MapReduce
Map-Reduce是一種可擴(kuò)展的編程模型，可簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的分布式處理。 Map-Reduce包括三個(gè)主要步驟：Map,shuffle,Reduce。 Map-Reduce工作的...
