以此博客记录我的成长轨迹，与诸君共勉
神经网络压缩 神经网络压缩
本文的内容主要讲解如何压缩一个较为庞大的神经网络，使其在较少参数的情况下，拥有和原来差不多的效能。这是因为在一些场景中，例如智能手表，它的内存是有限的，如果模型太过庞大，会导致无法运行在这样的小型智能物件上。下面来介绍五个常用做法： Ne
2021-07-14 机器学习
机器学习 深度学习
机器终身学习与灾难性遗忘 机器终身学习与灾难性遗忘
按照我们以往的观点，当neural network的模型上线之后，我们可以源源不断地从网上获得反馈，获得新的资料，从而更好地更新我们的模型，达到life-long-learning的效果，使得模型越来越强大。但真的是这样吗？ 这里举一
2021-07-14 机器学习
机器学习
强化学习概述（Reinforcement Learning） 强化学习概述（Reinforcement Learning）
视频课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN?p=73 序章一般我们做监督式学习（supervised-learning），你不仅需要数据，还需要对应的标签，这样才能训练一个模型。这
2021-07-08 强化学习
强化学习
领域自适应概述（Domain Adaptation） 领域自适应概述（Domain Adaptation）
当训练和测试资料的分布不一样，得到的正确率将大大减小。当训练资料和测试资料分布不同的时候，这种状况叫做Domain-shift。在日常任务中测试资料和训练资料的分布通常并不相同。 Transfer-learning就是在A任务上学到
2021-07-08 机器学习
机器学习 深度学习
机器学习的可解释性（Explainable ML） 机器学习的可解释性（Explainable ML）
我们需要机器学习的可解释性，原因是就算现在机器能够做出正确的答案，也不代表它非常聪明。现在银行用机器学习的模型来辨别是否贷款给一个用户，但政策规定必须给出一个理由，这是我们需要机器学习的模型是具有解释力的。有些重要的事情，机器学习不给出一个
2021-07-07 机器学习
机器学习
抵御来自人类的恶意攻击（Adversial Attack） 抵御来自人类的恶意攻击（Adversial Attack）
攻击方式一个模型想要实际应用，不仅仅需要较高的准确率，还需要能应对人类的恶意攻击。例如分辨垃圾邮件，发件方也会尽量让邮件看起来不像垃圾邮件。又例如在图片中加入一些噪声，模型要想办法让噪声也不影响输出。 有时候即使是人肉眼难以分辨的微
2021-07-06 机器学习
机器学习 深度学习
自监督式学习（Self-supervised Learning） 自监督式学习（Self-supervised Learning）
Self-supervised-learning在《李宏毅机器学习2021》中前面讲解的方法都是监督式的学习。给定数据和标签，这样才能训练supervised的model。 而self-supervised是在自己没有label的情况下想办
2021-07-01 机器学习
机器学习 深度学习
生成式对抗网络（GAN） 生成式对抗网络（GAN）
原始论文：arXiv:1406.2661v1 详细讲解请参考文章：http://www.gwylab.com/note-gans.html，这里文章讲解的内容不再重复赘述。 GAN可以用来构造各种数据，包括图片声音等等，应用：
2021-06-10 机器学习
机器学习 深度学习
深度学习中的优化算法串讲 深度学习中的优化算法串讲
本文默认您已了解深度学习中的随机梯度下降算法的基本原理，在对深度学习有基本认识的基础上。如果尚未了解，可以查看我另外的文章《李宏毅机器学习2021》，《Python神经网络编程》。 基本框架首先优化算法的基本框架是： 定义当前待优化的参数
2021-05-19 机器学习
机器学习 深度学习
深度学习使用GPU加速的注意事项 深度学习使用GPU加速的注意事项
CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。近些年来，显卡的计算能力越
2021-05-17 机器学习
机器学习 深度学习
Pytorch教学及示例 Pytorch教学及示例
理论基础可以参考我另一篇文章《李宏毅机器学习2021》。 参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=5&spm_id_from=pageDriver PyTorch是一个
2021-05-13 机器学习
机器学习
利用神经网络预测新冠确诊率 利用神经网络预测新冠确诊率
本文的数据以及程序均来源于李宏毅老师2021机器学习课程：https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN?p=7 如果看不懂代码，可以先查看我另一篇文章《Pytorch教学及示例》。https://
2021-05-11 机器学习
机器学习 深度学习
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