深度学习

瞎聊机器学习——TF-IDF算法（原理及代码实现）

TF-IDF的概念TF-IDF是Term Frequency - Inverse Document Frequency的缩写，即“词频-逆文本频率”。它由两部分组成，TF和IDF。TF策略我在之前的高频词提取文章中进行过使用，TF用来表示词频，也就是某个词在文章中出现的总次数，也就是：TF=某...
2019-05-16 14:51 阅读数 163

《从机器学习到深度学习》笔记（2）无监督学习

有监督学习用于解决分类问题的前提是必须有一个带标签数据的样本集，但获得数据标签的代价往往是非常昂贵的。同时，这些标签通常都是人工标注，标注错误的情况也时有发生。这样就促使了无监督学习策略的发展，简单的说它就是：对无标签数据进行推理的机器学习方法。
2019-04-22 14:10 阅读数 68

在MATLAB 2018中用深度学习进行时间序列预测

<本文翻译自matlab帮助文档，算是自己对该方法的一点理解和总结>本例展示了如何用LSTM网络预测时间序列数据。为了预测一个序列的未来时间步长值，你可以训练一个sequence-to-sequence LSTM回归网络，其中[2]网络的响应是训练序列值移动了一个时间步长。也就是说...
2019-04-16 09:19 阅读数 349

到底什么是L2 Norm

最近复现论文有这么一个结构：池化之后有一个l2-norm。norm是normalization的缩写。ok，看看这是啥标准化？正规化？归一化？…正确答案L2归一化：将一组数变成0-1之间。pytorch调用的函数是F.normalization。文档是这样写的：对于L2来说，p=2，分母就是(...
2019-01-18 19:31 阅读数 251

pytorch torchvision.transforms.Normalize()中的mean和std参数---解惑

torchvision.transforms.Normalize()中的mean和std参数做什么用呢？疑问1：按照我的理解，归一化就是要把图片3个通道中的数据整理到[-1, 1]区间。x = (x - mean(x))/stddev(x)只要输入数据集x确定了，mean(x)和stddev(...
2019-01-03 22:11 阅读数 211

Pytorch详解BCELoss和BCEWithLogitsLoss

BCELoss在图片多标签分类时，如果3张图片分3类，会输出一个3*3的矩阵。先用Sigmoid给这些值都搞到0~1之间：假设Target是：BCELoss是−1n∑(yn×ln⁡xn+(1−yn)×ln⁡(1−xn))-\frac 1 n\sum(y_n \times \ln x_n+(1-...
2018-12-23 13:34 阅读数 130
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