哪个背单词的软件好用我前些天也在找，试了很多，得出结论是，想吃免费的午餐时不大可能的，大多数软件都要收费，比较好的有迈西英语，我爱背单词等。若有钱不放支持下作者，购买完整版。如果非想用免费的，单词风暴这款软件相对来说还好，虽然也有限制，但如果只想被单词不用它其它的功能，是不错的选择，因为这款软件未对背单词的量采取限制，可以无限的使用基本功能。如果想扩展功能也可以发自己的注册码，挣积分，这就看个人了
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2023-09-12 23:55:12
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结合网上的资料与李宏毅老师的课堂教学，总结一下optimization的方法。如果以对训练结果不满意，可以尝试用下述的方法，可以优先考虑方法1-4、方法6方法1：正则化(Regularization)正则化是防止神经网络overfitting的一种方法，由于模型的参数太多，所以就容易过拟合（可以想象一下决策树需要剪枝），其原理是在损失函数中增加一个惩罚项来限制过大的权重。通常有3种方法：L1正则化
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2023-10-31 23:11:14
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引言本文为大家介绍一篇神经网络压缩方面相关的经典论文，由MIT 韩松团队发表于ICLR 2020的论文《Once-for-All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment》.本文是通过一种 Once for All 的网络，可高效生成 10^19 独立工作的子网络以便适配到不同的硬件平台，包括服务器端各种不同的GPU
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2024-01-04 13:43:53
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假如有一幅1000*1000的图像，如果把整幅图像作为向量，则向量的长度为1000000（）。在假如隐含层神经元的个数和输入一样，也是1000000；那么，输入层到隐含层的参数数据量有 。所以，我们还得降低维数，同时得以整幅图像为输入（人类实在找不到好的特征了）。 CNN网络一共有5个层级结构：输入层卷积层激活层池化层全连接FC层卷积层局部感知：人的大脑识别图片的过程中，并不是一下子整张图同时识别
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2023-12-12 13:30:22
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其实发展到现在，跳一跳已经不如之前那么火热了。从最初的 POST 直接改分再到 Python 截图识别像素点计算距离跳跃，各种各样的辅助呈出不穷，而微信方面也加强了反外挂的机制，大量的手动玩家都会被误杀了。对于之前 POST 改分的人就直接被加入黑名单，永远都是零分。这里给出一个基于深度神经网络学习的跳一跳辅助，目的不在于获得高的分数，而是为了可以有一个学习的机会。PyTorch这个项目使用的是
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2023-08-25 17:17:18
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端到端是相对于非端到端而言的。 端到端的学习方式就是在整个学习流程中并不进行人为的子问题划分， 而是完全交给深度学习模型直接学得从原始输入到期望输出的映射。非端到端:在一开始经典的机器学习中，大都是以人类的先验知识将原始的数据预处理成特征，然后再对特征进行分类。换句话说就是，**对原始数据进行初步的处理，输入的不是直接的原始数据，而是在原始数据中人工参与提取的一些关键特征。**这时分类结果的好坏与
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2023-08-04 22:02:48
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作者 | 贺华瑞简介什么是GNN？图 (Graph) 由结点和连边组成，我们把应用于图上的神经网络算法称为图神经网络 (Graph Neural Network, 简称GNN)。受启发于卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, 简称CNN) 和图嵌入算法，GNN以图作为输入，根据“相邻的结点具有相似性”这一假设，对图中结点采用聚合其周围结点信息作为自身的
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2023-11-27 13:02:04
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关于神经网络epoch和batch的理解理解粗浅，仅为个人想法，提前感谢指正。epoch一个epoch代表全部数据进入网络一次，这个时候，整个网络结构只对这批数据全部走完一次，损失函数的下降还不够，因此需要多次epoch。需要多少个epoch才能使得网络训练到较为合理的地步，暂时没有定论，具体问题具体分析。batchbatch指的是将一个epoch(所有数据)分割成几份，每份的大小为batch s
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2023-09-08 15:01:27
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在本文中，我将主要讨论神经网络（特别是深层网络）中的丢失（dropout）概念，然后进行实验，以了解在标准数据集上实施深层网络并观察丢失的影响对实践的实际影响。神经网络中的dropout是什么？术语“dropout”是指在神经网络中删除单位（隐藏的和可见的）。 简而言之，dropout是指在随机选择的某些神经元的训练阶段忽略单元（即神经元）。 “ignore”是指在特定的向前或向后通过过程中不考虑
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2024-03-01 13:31:07
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李宏毅深度学习2021春p5-9：神经网络训练技巧训练遇到的问题参数不断的更新,training loss一开始下降，然后不会再下降，但距离0还有很远的gap；一开始model就train不起来，不管怎么update参数，loss一直比较大。导致上述问题的原因可能有很多，我们先回忆一下梯度下降算法在现实世界中面临的挑战：问题1：局部最优（Stuck at local minima）问题2：等于0（
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2024-04-07 22:37:27
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---- 内容 &nbs
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2023-11-06 14:17:20
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# 教学小白如何实现端到端神经网络
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(了解需求) --> B(数据准备)
B --> C(模型设计)
C --> D(模型训练)
D --> E(模型评估)
```
## 整件事情的流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------------|
| 1 | 了解需求
原创
2024-03-08 06:08:41
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深度学习框架之视频处理应用关于视频分析或者图像处理过程如下： 1.首先要提取视频中的运动物体，常用算法有：帧差法，GMM，vibe等； 2.提取前景（运动物体）后对其进行跟踪，主要算法有：camshift，粒子滤波，TLD，压缩感知等； 3.对监控视频的去模糊，去雾，夜视增强等，可基于opencv来实现。 4.最后通过机器学习对视频进行分析。下面着重介绍机器学习的分支：深度学习，也就是深度
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2023-10-22 21:45:54
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1 引言 作为曾经的iOS开发者，在研究深度学习的时候，总有一个想法就是在iPhone上运行深度学习，不管是在手机上训练还是利用训练好的数据进行测试。 因为iOS的开发环境支持C++，因此，只要你的代码是C/C++，本质上就可以在iOS上运行。 怎么才能更快更好地在iOS上运行CNN呢？2 方法1：通过Matlab转码 Matlab自带转成c的工具，如果你研究过UFLDL
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2023-11-23 22:58:33
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鄙人小白一名，在传统机器学习向着神经网络学习的时候，发现了一些可能描述不太清晰或者在我自己运行后的不少问题主要是以这篇文章作为参照的：(8条消息) 【搭建神经网络开发环境--TensorFlow2框架】Windows系统+ Anaconda+ PyCharm+ Python_一颗小树x的博客（这篇文章的环境搭建完全符合“官标？”：Failed to load the native TensorFl
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2024-01-14 10:22:20
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哎，这也不明白？我来告诉你为什么。1、技术团队无优势：Cocos2D-Android版本与iPhone版本完全无关，无论作者还是团队都不同，所以iPhone版的技术优势和原有的iPhone社区支持对于Cocos2D-Android根本不复存在，可以这么说，他除了山寨个名字外，就和Cocos2D-iPhone半分关系都没 有了。2、iPhone的语法优势在Android中不复存在：众所周知，Coco
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2024-02-28 17:39:53
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文章目录前言SGD(随机梯度下降法）MomentumAdaGradRMSpropAdamMNIST手写数据集四种方法对比总结参考 前言神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（optimization）。遗憾的是，神经网络的最优化问题非常难。这是因为参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解（无法使用那种通过解数学式一下子就求得最小值
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2023-12-06 23:57:38
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我们知道，简单来说，深度学习就是很深很深的神经网络（这一说法并不准确，但姑且让我们这么说），也就是说，有很多层，每层可能有很多神经元，结构也可能比较复杂。然后相应的，数据集也可能比较大。那跑一遍（迭代）会比较慢。所以人们就想出了一个变通的办法，就是每次只使用数据集中的部分样本，这个数目就称为batch_size. 虽然只使用了部分样本，但很多时候已经足以优化权重，降低损失函数了。这样训练效率高很多
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2023-09-28 06:30:38
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深度神经网络加速库cuDNN简介简介NVIDIA® CUDA深度神经网络库 (cuDNN: CUDA Deep Neural Network ) 是用于深度神经网络的 GPU 加速基元库。它提供了 DNN 应用程序中经常出现的例程的高度调整实现：Convolution forward and backward, including cross-correlationMatrix multiplic
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2023-09-17 13:15:34
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卷积神经网络的简单可视化本次将进行卷积神经网络权重的简单可视化。在本篇教程的前半部分，我们会首先定义一个及其简单的 CNN 模型，并手工指定一些过滤器权重参数，作为卷积核参数。后半部分，我们会使用 FashionMNIST 数据集，并且定义一个 2 层的 CNN 模型，将模型训练至准确率在 85% 以上，再进行模型卷积核的可视化。1. 简单卷积网络模型的可视化1.1 指定过滤器卷积层的可视化在下面
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2023-08-02 23:22:15
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