月来客栈的博客_跟我一起深度学习

一站式文本标注工具doccano（你值得拥有）

1 前言今天要介绍的是一款开源的语料标注工具doccano[1]。对于NLP中常见的情感分类、命名体识别、序列到序列等的数据标注任务都可以通过doccano来完成。由于工作的关系，笔者还看到一些厂商的标注工具也是基于doccano开发的。在这个项目的另一个主页

doccano

预料标注

标签

python

数据

原创 2022-01-25 10:02:21 1512 阅读

Inception: Going deeper with convolutions

1 前言在上一篇文章中笔者介绍了一种网络中的网络NiN模型，在接下来的这篇文章中将向大家介绍另外一种网络模型GoogLeNet[1]。

卷积

卷积核

网络模型

原创 2022-01-25 10:02:19 165 阅读

你告诉我什么是深度学习

1 引例经过前面在《跟我一起机器学习》中一系列的介绍，我们终于进入到了深度学习。那

深度学习

pytorch

神经网络

线性回归

原创 2022-01-18 09:55:49 143 阅读

Pytorch之简洁版Softmax多分类

在上一篇文章中，我们自己手动实现了对于softmax操作和交叉熵的计算，可其实这些在Pytorch框nn.Linear()来实现一个简洁版的Softmax回归。1 交叉熵损失函数在前一篇文章中，我们首先分别自己实现了softmax和交叉熵的操作；然后再将两者结合

深度学习

机器学习

人工智能

git

损失函数

原创 2022-01-18 09:55:02 185 阅读

这样拟合正弦函数你会吗

为了加深大家对深度学习这一概念的理解，尤其是对深度（多层神经网络）两个字的认识，笔

神经网络

人工智能

深度学习

拟合

线性回归

原创 2022-01-18 09:54:26 412 阅读

想明白多分类，必须得谈逻辑回归

1 引例在《跟我一起机器学》中，我们已经介绍了什么是逻辑回归回归。但是为了能更好的与深度学习相关内容进行衔接，在本篇文章中我们依旧是首先回顾一下逻辑回归，然后再一步步引入多分类直至过渡到深度神经网络的相关学习中。1.1 从逻辑回归说起我们都知道逻辑回归

人工智能

深度学习

算法

多分类

概率分布

原创 2022-01-18 09:54:05 357 阅读

Pytorch之Linear与MSELoss

在前面我们介绍了如何用Pytorch来实现一个两层的神经网络，但是其编码过程略

神经网络

git

数据集

原创 2022-01-18 09:51:25 92 阅读

Pytorch之Softmax多分类任务

在上一篇文章中，笔者介绍了什么是Softmax回归及其原理。因此在接下来的这篇文章中

深度学习

pytorch

神经网络

数据集

git

原创 2022-01-18 09:51:01 489 阅读

VGG： Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

1 前言经过前面两篇文章的介绍，我们已经了解了LeNet5和AlexNet网络模型。但是总体上来说两者的网络结构几乎并没有太大的差别，仅仅，同时网络的深度以及参数的规模也没有太大的变化。在接下来的这篇文章中，我们将会看到卷积网络中的第三个经典模型VGG。在这篇文章中，作者对卷积网络卷积深度的设计进行了一个探索，并且通过尝试逐步加深网络的深度来提高模型的整体性能。这使得VGG在当年的ILSVRC任

卷积

2d

ide

原创 2022-01-18 09:46:50 208 阅读

AlexNet: Imagenet classification with deep convolutional neural networks

1 前言在之前的文章中我们多次谈到，如何有效的对输入数据进行特征提取，然后再将提取得到的特征输入到下游的任务模型中是深度学习中的一个重要研究方向。尤其是在图像处理这个领域中，自卷积操作问世以来，如何设计一个有效的卷积神经网络结构就成为了一个热门的研究点。研究者们通过设计不同架构的卷积网络来对输入的图像进行特征提取，都希望设计出的模型能够表现出强大的学习能力，以此来提高下游任务的精度。在上一篇

深度学习

神经网络

pytorch

卷积

ide

原创 2022-01-12 14:23:17 390 阅读

Xshell服务器远程连接利器

今天要介绍的一款软件叫做Xshell，它的主要作用呢就方便快捷的连接远程服务器，以及建立一个同服务器进行文件传输的通道。之所以会用到这个软件是因为在后续的学习中，我们基本上都会通过服务器主机来进行代码的运行，因此难免就会与主机之间进行文件的传输等等。因此，在这篇文章中，笔者将首先介绍一下如何与远程主机建立通信；然后再介绍如何使用win10自带的连接工具；然后再介绍Xshell这个工具及其用法。 1

Xshell

linux

文件传输

上传

远程登录

原创 2022-01-12 14:17:37 302 阅读

4万字50余图3个实战示例一网打尽Transformer

各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。今天要和大家介绍的一篇论文是谷歌2017年所发表的一篇论文，名字叫做”Attentionisallyouneed“1。以下为文章目录，大家可以快速定位到自己关注部分的内容。1.多头注意力机制原理1.1动机1.1.1面临问题1.1.2解决思路1.2技术手段1.2.1什么是selfAttention1.2.2为什么要MultiHeadAttention1.2.3同维度

Transformer

Bert

nLP

置顶原创推荐 2022-01-09 19:35:43 9814 阅读 1点赞 2评论

Xshell服务器远程连接利器

今天要介绍的一款软件叫做Xshell，它的主要作用呢就方便快捷的连接远程服务器，以及建立一个同服务器进行文件传输的通道。之所以会用到这个软件是因为在后续的学习中，我们基本上都会通过服务器主机来进行代码的运行，因此难免就会与主机之间进行文件的传输等等。因此，在这篇文章中，笔者将首先介绍一下如何与远程主机建立通信；然后再介绍如何使用win10自带的连接工具；然后再介绍Xshell这个工具及其用法。 1

Xshell

linux

文件传输

上传

远程登录

原创 2022-01-02 11:04:15 438 阅读

VGG： Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

1 前言经过前面两篇文章的介绍，我们已经了解了LeNet5和AlexNet网络模型。但是总体上来说两者的网络结构几乎并没有太大的差别，仅仅，同时网络的深度以及参数的规模也没有太大的变化。在接下来的这篇文章中，我们将会看到卷积网络中的第三个经典模型VGG。在这篇文章中，作者对卷积网络卷积深度的设计进行了一个探索，并且通过尝试逐步加深网络的深度来提高模型的整体性能。这使得VGG在当年的ILSVRC任

卷积

2d

ide

原创 2022-01-02 11:02:50 132 阅读

多标签分类中的损失函数与评估指标

各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。由于公众号推文不支持后续修订，所以本文将同步推送至网站www.ylkz.life，欢迎大家关注！1 引言在前面的一篇文章[1]中笔者介绍了在单标签分类问题中模型损失的度量方法，即交叉熵损失函数。同时也介

git

召回率

tensorflow

原创 2021-12-28 16:25:58 618 阅读

你告诉我什么是深度学习

1 引例经过前面在《跟我一起机器学习》中一系列的介绍，我们终于进入到了深度学习。那什么又是深度学习呢？以及我们为什么需要深度学习呢？要想弄清楚这两个问题，我们还得从机器学习的入门线性回归说起。如果之前一点没有接触过机

深度学习

pytorch

神经网络

线性回归

原创 2021-12-28 16:08:33 274 阅读

GoogLeNet: Going deeper with convolutions

1 前言各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。在上一篇文章中，笔者花了很大的篇幅介绍完了GoogLeNet中的核心部分Inception模块。其本质上来说就是采用了不同尺度的卷积核对输入进行特征提取，然后再将各个部分

卷积

2d

ide

原创 2021-12-28 16:07:30 164 阅读

Inception: Going deeper with convolutions

1 前言在上一篇文章中笔者介绍了一种网络中的网络NiN模型，在接下来的这篇文章中将向大家介绍另外一种网络模型GoogLeNet[1]。从名字上看它似乎是Google与LeNet的结合，不过实际上它和LeNet并没有什么关系，仅仅是在

卷积

卷积核

网络模型

原创 2021-12-28 16:06:34 105 阅读

我告诉你什么是深度学习

1 引言在之前的文章你告诉我什么是深度学习中，笔者从线性回归中的房价预测、到梯形块儿的面积介绍了输入特征对于模型预测的重要性；接着又从特征提取以及非线性变换的角度介绍了特征提取对于模型的重要性；最后我们从

特征提取

深度学习

机器学习

原创 2021-12-28 16:06:11 104 阅读

这样拟合正弦函数你会吗

为了加深大家对深度学习这一概念的理解，尤其是对深度（多层神经网络）两个字的认识，笔者在本篇文章中将会通过一个拟合正弦函数例子再次介绍“深度”这一概念。但巧妇难为无米之炊，所以接下来笔者首先会以线性回归的实现

神经网络

人工智能

深度学习

拟合

线性回归

原创 2021-12-28 16:05:16 477 阅读

AlexNet: Imagenet classification with deep convolutional neural networks

1 前言在之前的文章中我们多次谈到，如何有效的对输入数据进行特征提取，然后再将提取得到的特征输入到下游的任务模型中是深度学习中的一个重要研究方向。尤其是在图像处理这个领域中，自卷积操作问世以来，如何设计一个有效的卷

深度学习

神经网络

pytorch

卷积

ide

原创 2021-12-28 16:04:53 443 阅读

NIN：Network in Network

1 前言在上一篇文章中笔者介绍了一种可复用的网络模型VGG，在接下来的这篇文章中将向大家介绍另外一种网络模型“Network in Network，NiN（网络中的网络）”。这是一篇是新加坡国立大学2014年发表在顶会ICLR上的一篇论

深度学习

pytorch

论文解读

卷积

全连接

原创 2021-12-28 16:04:29 594 阅读

想明白多分类，必须得谈逻辑回归

1 引例在《跟我一起机器学》中，我们已经介绍了什么是逻辑回归回归。但是为了能更好的与深度学习相关内容进行衔接，在本篇文章中我们依旧是首先回顾一下逻辑回归，然后再一步步引入多分类直至过渡到深度神经网

人工智能

深度学习

算法

多分类

概率分布

原创 2021-12-28 16:03:57 365 阅读

Pytorch之Linear与MSELoss

在前面我们介绍了如何用Pytorch来实现一个两层的神经网络，但是其编码过程略微显得有点复杂。例如我们要手动自己定义权重参数，自己书写如何进行梯度更新等等。但要是某个网络多达几十层，那这个工作量显然是巨大的。因此，将一些常

神经网络

git

数据集

原创 2021-12-28 16:03:34 306 阅读

Pytorch之简洁版Softmax多分类

在上一篇文章中，我们自己手动实现了对于softmax操作和交叉熵的计算，可其实这些在Pytorch框架中已经被实现了，我们直接拿来使用即可。但是，为了能够对这些内容有着更深刻的理解，通常我们都会自己手动实现一次，然后在今后的使用中就可以直接拿现成的来用了。在接下来这篇文章中，笔者将首先介绍如何调用Pytorch中的交叉熵损失函数，然后再同时借助

深度学习

机器学习

人工智能

git

损失函数

原创 2021-12-28 16:00:56 147 阅读

Pytorch之Softmax多分类任务

在上一篇文章中，笔者介绍了什么是Softmax回归及其原理。因此在接下来的这篇文章中，我们就来开始动手实现一下Softmax回归，并且最后要完成利用Softmax模型对Fashion MINIST进行分类的任务。在开

深度学习

pytorch

神经网络

数据集

git

原创 2021-12-28 16:00:38 603 阅读

一站式文本标注工具doccano（你值得拥有）

1 前言今天要介绍的是一款开源的语料标注工具doccano[1]。对于NLP中常见的情感分类、命名体识别、序列到序列等的数据标注任务都可以通过doccano来完成。由于工作的关系，笔者还看到一些厂商的标注工具也

doccano

预料标注

标签

python

数据

原创 2021-12-28 16:00:08 1836 阅读

卷积池化与LeNet5网络模型

1 前言经过前面三篇文章的介绍，我们已经知道了卷积的原理、卷积的计算过程以及池化的原理和过程等。在接下来的这篇文章中，笔者将开始介绍如何通过Pytorch这一深度学习框架来实现卷积和池化的操作，以及

Lenet5

卷积

2d

池化

原创 2021-12-28 15:58:01 210 阅读

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