你肯定经历过这样的时刻，看着电脑屏幕抓着头，困惑着：「为什么我会在代码中使用这四个术语，它们有什么区别吗？」因为它们看起来实在太相似了。 为了理解这些术语有什么不同，你需要了解一些关于机器学习的术语，...

batchsize：中文翻译为批大小（批尺寸）。 简单点说，批量大小将决定我们一次训练的样本数目。 batch_size将影响到模型的优化程度和速度。 为什么需要有 Batch_Size : batc...

卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的...

Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-...

1. 神经网络的超参数分类 神经网路中的超参数主要包括: 1. 学习率 η 2. 正则化参数 λ 3. 神经网络的层数 L 4. 每一个隐层中神经元的个数 j 5. 学习的回合数Epoch 6. 小批...

个人认为理解并掌握这个logistic regression是学习神经网络和深度学习最重要的部分，也是最基础的部分，学完这个再去看浅层神经网络、深层神经网络，会发现后者就是logistic重复了若干次...

前言 神经网络构建好，训练不出好的效果怎么办？明明说好的，拟合任意函数(一般连续)？可以参考：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 说好的足够多的数据(h...

模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来，人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为神经网络。神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习...

在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个...

几种常见的预测模型1.趋势外推预测方法 趋势外推预测方法是根据事物的历史和现实数据，寻求事物随时间推移而发展变化的规律，从而推测其未来状况的一种常用的预测方法。 趋势外推法的假设条件是： (1)假设事...