别着急，坐和放宽
感知机 单层感知机 什么是感知机 感知机为二分类，非黑即白 softmax多分类，输出可能为某类别的概率 感知机训练算法 这里的判断负负得正、正正得正。得正说明训练正常。同时也引出了异或的问题 收敛定理 异或问题 填充缺失值和利用get_dummies函数处理离散值）以及转换为张量格式。
数据操作及数据预处理 定义 n维数组，也称为张量（tensor）。张量类（在MXNet中为ndarray，在PyTorch和TensorFlow中为Tensor） 都与Numpy的ndarray类似。但深度学习框架⼜⽐Numpy的ndarray多⼀些重要功能：⾸先，GPU很好地⽀持加速计算，⽽NumPy仅⽀持CPU计算；其次，张量类⽀持⾃动微分。这些功能使得张量类更适合深度学习。 数据操作 创造张量 x = torch.arange(12) print(x) print(x.shape) print(x.numel()) ...
线性代数、微积分、概率 线性代数 标量 标量变量由普通⼩写字⺟表⽰（例如，x、y和z） 定义两个标量与标量的运算 向量 将向量视为标量值组成的列表。标量的值称为向量的元素（element）或分量（component）。 例如： x = torch.arange(4) ⻓度、维度和形状 向量只是⼀个数字数组，就像每个数组都有⼀个⻓度⼀样，每个向量也是如此。向量的⻓度通常称为向量维度（dimension）。 len(x)输出向量长度，`x.s...
线性回归 难点、疑点 梯度下降 线性回归的代码实现 定义 回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 y = w1x1 + w2x2 + w3x3 + b 损失评估 梯度下降 ![](https://qiniu.kanes.top/blog/4...
conda、miniconda、anaconda的区别 conda conda是一种通用包管理系统，旨在构建和管理任何语言和任何类型的软件。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。 Miniconda 只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。就只包含最基本的东西，其他的库得自己装。 Anaconda 一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等。 conda常用...
优化算法 ![](https:...
语义分割和数据集 语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的 语义分割与目标检测 应用场景 ![](https://qiniu.kanes.top/blog...
转置卷积 在空间维度被卷积神经网络层缩小后，可以使用转置卷积用于逆转下采样导致的空间尺寸减小。 基本操作 填充、步幅和多通道 与矩阵变换的联系 小结 与通过卷积核减少输入元素的常规卷积相反，转置卷积通过卷积核广播输入元素，从而产生形状大于输入的输出。 !...
BERT来自Transformers的双向编码器表示 在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。 BERT 是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的首字母缩写，整体是一个自编码语言模型（Autoencoder LM），并且其设计了两个任务来预训练该模型。 第一个任务是采用 MaskLM 的方式来训练语言模型，通俗地说就是在输入一句话的时候，随机地选一些要预测的词，然后用一个特殊的符号[MASK]来代替它们，之后...
微调BERT 一方面，在提出时，BERT改进了各种自然语言处理任务的技术水平。 另一方面，原始BERT模型的两个版本分别带有1.1亿和3.4亿个参数。 因此，当有足够的计算资源时，我们可以考虑为下游自然语言处理应用微调BERT。 单文本分类 单文本分类将单个文本序列作为输入，并输出其分类结果。 语言可接受性语料库（Corpus of Linguistic Acceptability，COLA）也是一个单文本分类的数据集，它的要求判断给定的句子在语法上是否可以接受。例如，“I should study.”是可以接受的，但是“I should studying....