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原创教程

AutoDL论文解读(四):权值共享的搜索

自动化机器学习(AutoML)最近变得越来越火,是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索(NAS)是其中重要的技术之一。人工设计网络需要丰富的经验和专业知识,神经网络有众多的超参数,导致其搜索空间巨大。NAS即是在此巨大的...

AutoDL论文解读(三):基于层或块的搜索

自动化机器学习(AutoML)最近变得越来越火,是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索(NAS)是其中重要的技术之一。人工设计网络需要丰富的经验和专业知识,神经网络有众多的超参数,导致其搜索空间巨大。NAS即是在此巨大的...

AutoDL论文解读(二):基于遗传算法的典型工作

自动化机器学习(AutoML)最近变得越来越火,是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索(NAS)是其中重要的技术之一。人工设计网络需要丰富的经验和专业知识,神经网络有众多的超参数,导致其搜索空间巨大。NAS即是在此巨大的...

AutoDL论文解读(一):基于强化学习的开创性工作

自动化机器学习(AutoML)最近变得越来越火,是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索(NAS)是其中重要的技术之一。人工设计网络需要丰富的经验和专业知识,神经网络有众多的超参数,导致其搜索空间巨大。NAS即是在此巨大的...

机器学习的数学基础:概率论

一、概率论公理1、样本空间和事件 对于一个试验,所有可能的结果构成的集合,称为该试验的样本空间,并即为$S$。 并:对于一个样本空间$S$的任意两个事件$E$和$F$,事件$E\bigcup F$称为$E$和$F$的并。 交:$E...

机器学习——逻辑回归

一、逻辑回归1、逻辑斯谛回归模型我们可以用线性模型$z=\boldsymbol{w}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{x}+b$ 来做回归任务,如果我们用此线性模型来做分类任务,需要用一个单调可微函数$g(\cdot...

机器学习——朴素贝叶斯

一、贝叶斯决策论设输入空间$\mathcal{X} \in \Bbb R^{d}$是$d$维向量的集合,输出空间为标签集合$\mathcal{Y}=\left\{c_{1}, c_{2}, \dots, c_{N} \right\}$...

生成星辰大海——变分自编码器(VAE)实践

相信大家对浩瀚的宇宙、漫天繁星都充满过极大的兴趣,我们对夜晚漫天眨眼的星星充满了无限的向往,在某个夏日夜晚里,我们也是那个“数星星的孩子”。在本文中,我们将使用变分自编码器(VAE)这项深度学习技术,生成星系的图片,生成我们的“星辰...

机器学习——线性模型

一、线性回归给定由$d$个属性描述的样本$\boldsymbol{x}=(x_1; x_2; .. ; x_d)$(列向量),数据集$D=\left\{\left(\boldsymbol{x}_{1}, y_{1}\right),\l...

数据结构与算法——链表

一、单链表表域元素val保存着数据项,链接域next保存同一表里的下个节点的标识,P为表头变量/表头指针 1、插入新元素 初始化新节点cur 将cur的next字段链接到prev的下个节点 将prev中的next字段链接到cur...