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我干了什么 究竟拿了时间换了什么

DeepLearning.ai-0401-卷积神经网络

2019-08-10 深度学习课程

[TOC] 什么是图像分类，目标检测，大致的介绍 使用传统神经网络处理机器视觉的一个主要问题是输入层维度很大。例如一张64x64x3的图片，神经网络输入层的维度为12288。如果图片尺寸较大，例如一张1000x1000x3的图片，神经网络输入层的维度将达到3百万，使得网络权重W非常庞大。这样会造成两个后果，一是神经网络结构复杂，数据量相对不够，容易出现过拟合；二是所需内存、计算量较大。解...

Posted by koko on August 10, 2019

动态规划（一）

2019-07-19 笔记

[TOC] 动态规划（一）背包问题 注意： 1、边界问题 2、初始化 3、核心的地方在状态转移，比较偏数学 4、背包和贪心没有算法模版 复杂度的计算： 状态数量 * 转移的计算量 01 背包问题 题目描述 有 N 件物品和一个容量为 V 的背包。放入第 i 件物品耗费的费用是 Ci，得到的价值是 Wi。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。每件物品只能用一次，只能选择...

Posted by koko on July 19, 2019

DeepLearning.ai-0201-正交化-正则化-Dropout-初始化

2019-07-19 深度学习课程

[TOC] DeepLearning.ai-0201-正交化-正则化-Dropout-初始化等 Train/Dev/Test sets 数据分成三个部分：Train/Dev/Test sets。有时候可以只有Train/Dev。 训练样本和测试样本尽量来自同一分布。 通常设置Train sets和Test sets的数量比例为70...

Posted by koko on July 19, 2019

「Paper Read」YoloV1

2019-06-23 论文阅读

「Paper Read」YOLOV1 Abstract 1、 提出一个端到端的神经网络把目标检测看作一个回归问题来处理 2、YOLO提升了速度，产生了更多的定位误差，但是对背景的识别较好 Introduction 1、compare dpm 准确度不够 2、compare rcnn 速度跟不上 3、yolo把目标检测看作单一的回归问题，直接从图像像素到边界框和类概率 ...

Posted by koko on June 23, 2019

DeepLearning.ai-0103-浅层神经网络

2019-05-30 深度学习课程

[TOC] 浅层神经网络 概念 神经网络的结构与逻辑回归类似，只是神经网络的层数比逻辑回归多一层，多出来的中间那层称为隐藏层或中间层。这样从计算上来说，神经网络的正向传播和反向传播过程只是比逻辑回归多了一次重复的计算。 如上图所示：结构上，从左到右，可以分成三层：输入层（Input layer），隐藏层（Hidden layer）和输出层（Output layer）。输入层和输出...

Posted by koko on May 30, 2019

BeginAgain|黄博士爱健康系列课程

2019-05-29 理论知识

理论知识 黄博士爱健康减脂课程 了解我们的身体 测量体温，一般早晨醒来的时候测量。36.6-37之间是正常的，体温高一些表明代谢快。 测量心率，一般65-75之间是比较正常的。80-90说明压力比较大，55左右说明代谢慢。 测量腰围，以肚脐为水平线围一圈。 测量体重，可以每天测量，也可以一周测量。我个人倾向于一周测量一次吧。...

Posted by koko on May 29, 2019

《深度工作》读后感

2019-05-28 书评

序言 作者在序言里说自己几乎从来不使用社交媒体，而且在工作日基本能做到六点左右就下班。并且下班回去不再碰电脑及任何电子产品，时间用来陪伴家人与阅读书籍。 我之所以能够将工作压缩到如此短时间，是因为投入了巨大精力，竭力精简生活中浮潜到内容，确保充分利用由此节省的时间。每天的工作围绕着精心挑选的深度工作展开。确实无法避免的零碎工作拆分成小块，在日常的间隙完成。每天三四小时，每周五天没有...

Posted by koko on May 28, 2019

DeepLearning.ai-0102-激活函数

2019-05-10 深度学习课程

[TOC] 激活函数 Sigmoid 导数： \(\begin{array}{l}{g(z)=\frac{1}{1+e^{(-2)}}} \\ {g^{\prime}(z)=\frac{d}{d z} g(z)=g(z)(1-g(z))=a(1-a)}\end{array}\) 求导过程： tanh 原函数与导数： \(\begin{array}{l}{g(z)=\f...

Posted by koko on May 20, 2019

DeepLearning.ai-0102-逻辑回归

2019-05-10 深度学习课程

Logistic Regression 逻辑回归的过程 逻辑回归来解决二分类问题。逻辑回归中，预测值\(\hat h=P(y=1\ |\ x)\)表示为1的概率，取值范围在[0,1]之间。这是其与二分类模型不同的地方。使用线性模型，引入参数w和b。权重w的维度是\(（n_x，1）\)，b是一个常数项。这样，逻辑回归要求输出范围在[0,1]之间，需要引入sigmoid函数，逻辑回归的线性预...

Posted by koko on May 10, 2019

深度学习服务器从零到一

2019-05-07 环境搭建

深度学习服务器从零到一 硬件配置选择 系统搭建 ubuntu16.04 64位 Cuda10 cudnn ssh搭建 静态ip ip冲突 teamviewer解决方案 jupyter c.NotebookApp.ip='*' c.NotebookApp.password = u'密文' c.NotebookApp.open_browser = False c.No...

Posted by koko on May 7, 2019

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