X-Kay

Hexo-Theme-LiveMyLife

A succinct hexo theme...

Ported Theme of Hux Blog, Thank Huxpro for designing such a flawless theme. This LiveMyLife theme created by Vincent modified from the original Porter YenYuHsuan , refer to the Themes of dusign、Ut......

Posted by Kay on 2020-04-17

Hexo-Theme-LiveMyLife

如何做好一个研究生的工作？

一个AI研究生的基本要求扎实的数学功底扎实的代码能力扎实的英语能力一个AI研究生的基本科研素养积极阅读论文，了解最新进展积极思考，输出，形成report，能够写paper，向别人讲述（如Seminar）。数学功底过硬，能够推理证明代码能力过强，能够复现算法，把idea落地要求能思考新的idea，设计实验科研素养之主动阅读（输入）首先必须要主动地阅读大量的文献，了......

Posted by Kay on 2024-02-20

科研

Torchvision

Linux安装CUDA https://zhuanlan.zhihu.com/p/79059379 Torchvision教程 https://zhuanlan.zhihu.com/p/476596668 https://blog.csdn.net/baidu_38797690/article/details/122513894 ...

Posted by Kay on 2023-11-22

Torchvision

与学习相关的技巧

6.1 参数的更新本节介绍最优化的方法 6.1.3 SGD的优缺点 SGD的优点是简单，易于实现。但是对于一些形状是非均向，比如呈延伸状的函数，那么对于这些函数，SGD搜索的效率就会非常低，在函数等高线上体现很可能就是“之”字型的搜索。而SGD非常低效的本质原因是：$$梯度的方向并不一定指向最小值的方向$$ 下面将会介绍Momentum、AdaGrad、Adam这三种方法来取代SGD 6.......

Posted by Kay on 2023-06-20

神经网络

机器学习

4.1 从数据中学习神经网络的特征就是可以从数据中学习。所谓“从数据中学习”，是指神经网络可以通过数据自行决定最合适的权重参数。 4.1.1数据驱动数据是机器学习的命根子。从数据中寻找答案、从数据中发现模式、根据数据讲故事… 数据驱动的方法，脱离了过往以人为中心的方法。传统的机器学习，需要先由认为提取数据的特征量，然后再由SVM,KNN等分类器进行学习。然而在神经网络中，不需要认为提取......

Posted by Kay on 2023-06-20

神经网络

多层感知机的优点在于它几乎可以进行任何复杂的处理，但是缺点在于人为确定感知机的合适的、复合预期的参数的过程是非常复杂的，神经网络的出现就是为了解决这个问题，因为神经网络有一个重要的性质就是它可以自动从数据中学习到合适的权重参数。 3.1 从感知机到神经网络 3.1.1 神经网络的例子用图来表示神经网络的话，我们把最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的统一称为中间层（隐藏层）......

Posted by Kay on 2023-06-20

神经网络

感知机

本笔记的作用在于思考与输出，和代码练习 2.1感知机是什么感知机是作为神经网络的起源的算法，它接受多个信号作为输入，然后输出一个结果信号。感知机中的一个圆圈称为一个“神经元”或“节点”，有向箭头和上面的数字代表信号传递方向和权重，多个信号向同一个神经元传递时会被加和，当这个和超过一个限度（阈值）时，神经元才会输出1，也被称为“神经元被激活”。权重控制着信号的重要性（强度）。一个有两个输入......

Posted by Kay on 2023-06-20

神经网络

感知机

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Posted by Kay on 2023-06-20

神经网络

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Posted by Kay on 2023-06-12

conda CUDA pytorch

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本网站在搭建的过程中依托于Github Pages与Hexo伟大的开源项目。涉及的参考资料在此罗列并感谢： https://blog.csdn.net/yushuaigee/article/details/111825875 https://blog.csdn.net/yushuaigee/article/details/111465155 https://github.com/V-Vi......

Posted by Kay on 2023-06-12

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静水流深

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