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「博学之,审问之,慎思之,明辨之,笃行之」
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2022年5月7日
深度学习(五)之原型网络
摘要:
在a56爆大奖在线娱乐中,将介绍一些关于小样本学习的相关知识,以及介绍如何使用pytorch构建一个原型网络(Prototypical Networks[^1]),并应用于miniImageNet 数据集。 实验环境: pytorch:1.11.0 代码地址:https://github.com/xiaohuidu
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posted @ 2022-05-07 21:17 渣渣辉啊
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2022年4月4日
深度学习(三)之LSTM写诗
摘要: 根据前文生成诗: 机器学习业,圣贤不可求。临戎辞蜀计,忠信尽封疆。天子咨两相,建章应四方。自疑非俗态,谁复念鹪鹩。 生成藏头诗: 滚发初生光,三乘如太白。 去去冥冥没,冥茫寄天海。 读书三十年,手把棼琴策。 书罢华省郎,忧人惜凋病。 环境: python:3.9.7 pytorch:1.11.0 n
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posted @ 2022-04-04 21:43 渣渣辉啊
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2022年3月20日
深度学习(二)之猫狗分类
摘要: 任务目标 构建深度学习模型,对猫狗数据集进行分类(数据集来自kaggle),要求测试集的准确率不能低于$75 %$。在a56爆大奖在线娱乐中,使用了3个不同的模型进行分类,其测试集结果分别是: 自定义卷积神经网络:\(87.26\%\)。 使用resnet34做特征提取:\(93.6\%\)。 使用resnet34
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posted @ 2022-03-20 22:04 渣渣辉啊
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2022年3月18日
深度学习(一)之MNIST数据集分类
摘要: 任务目标 对MNIST手写数字数据集进行训练和评估,最终使得模型能够在测试集上达到$98%$的正确率。(最终a56爆大奖在线娱乐达到了$99.36%$) 使用的库的版本: python:3.8.12 pytorch:1.5.1 代码地址GitHub:https://github.com/xiaohuiduan/de
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posted @ 2022-03-18 22:26 渣渣辉啊
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2021年11月4日
从拥有一个阿里云账号开始使用Maxcompute
摘要: 本教程并不会创建子账户来管理maxcompute,是直接使用主账号来对maxcompute进行管理(强烈不推荐在生产环境中这样做!!) Step1:创建阿里云账号并实名认证 ? 创建一个阿里云账号(使用支付宝注册登录即可),然后进行实名认证(选择个人认证即可)。 Step2:创建访问秘钥 ? Max
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posted @ 2021-11-04 19:21 渣渣辉啊
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2021年10月27日
数字图像处理(二)傅里叶变换
摘要: 数字图像处理(二)之傅里叶变换 使用python实现数字图像处理中如下功能: 二维傅里叶变换 图像二维傅里叶逆变换 图像中心化傅里叶变换和谱图像 图像2的整数次幂填充 代码链接:xiaohuiduan/image_process (github.com) 二维傅里叶变换和逆变换 图像二维傅里叶变换的
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posted @ 2021-10-27 13:34 渣渣辉啊
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2021年10月8日
数字图像处理(一)之灰度转换和卷积python实现
摘要: 使用Python实现数字图像处理中如下功能: 彩色图像转成灰度图像 实现图像的相关&卷积操作 实现图像的高斯核卷积 使用的库和python版本如下: imageio:2.9.0 用于读取磁盘中的图片文件 numpy:1.20.3 用于矩阵等操作 matplotlib:3.4.2 用于画图 pytho
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posted @ 2021-10-08 22:38 渣渣辉啊
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2021年8月29日
网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量
摘要: 网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量 在上篇博客LSTM机器学习生成音乐中,介绍了如何使用LSTM生成音乐,而在上上篇网络流量预测入门(二)之LSTM介绍中,介绍了LSTM的基本原理 在这篇博客中,将介绍如何使用SVR和LSTM对网络流量进行预测。 LSTM介绍:网络流量预测入门(二)之LS
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posted @ 2021-08-29 14:08 渣渣辉啊
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2021年2月4日
LSTM机器学习生成音乐
摘要: LSTM机器学习生成音乐 ? 在网络流量预测入门(二)之LSTM介绍中对LSTM的原理进行了介绍,在简单明朗的 RNN 写诗教程中介绍了如何使用keras构建RNN模型,然后生成五言唐诗。因此,如果对LSTM不了解,建议想去看一看LSTM相关的文章。 ? 在这篇博客中,将介绍如何使用keras构建l
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posted @ 2021-02-04 21:48 渣渣辉啊
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2021年1月28日
网络流量预测入门(二)之LSTM介绍
摘要: 网络流量预测入门(二)之LSTM介绍 ? 这篇blog大家就随便看一下吧,基本上是参照RNN模型与NLP应用(4/9):LSTM模型这个是video和Understanding LSTM Networks这篇博客写出来的。实际上大家只需要看上述两个内容就🆗了,他们的教程深入浅出,形象生动。 ? 在
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posted @ 2021-01-28 11:39 渣渣辉啊
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