分类: 未分类

42 篇文章

数据结构与算法——二叉树
二叉树 二叉树是一种更为典型的树树状结构。如它名字所描述的那样,二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构,通常子树被称作“左子树”和“右子树”。下面是个二叉树的例子: 用python定义二叉树的节点: # 二叉树节点 class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = Non…
MobileNet系列
MobileNet V1 主要特点:把卷积拆分为Depthwise和Pointwise两部分(深度可分离卷积Separable convolution),用步长为2的卷积代替池化。 Depthwise和Pointwise图解: 假设有$N \times H \times W \times C$的输入,普通卷积是做$k$个3x3的卷积,且same p…
AutoDL论文解读(七):基于one-shot的NAS
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即是在此巨大的搜索空间里自动地找到最优的网络结构,实现深度学习的自动化。自2017年谷歌与MIT各自在ICLR上各自发表基于强化学习…
AutoDL论文解读(六):基于代理模型的NAS
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即是在此巨大的搜索空间里自动地找到最优的网络结构,实现深度学习的自动化。自2017年谷歌与MIT各自在ICLR上各自发表基于强化学习…
AutoDL论文解读(五):可微分方法的NAS
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即是在此巨大的搜索空间里自动地找到最优的网络结构,实现深度学习的自动化。自2017年谷歌与MIT各自在ICLR上各自发表基于强化学习…
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即是在此巨大的搜索空间里自动地找到最优的网络结构,实现深度学习的自动化。自2017年谷歌与MIT各自在ICLR上各自发表基于强化学习…
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即是在此巨大的搜索空间里自动地找到最优的网络结构,实现深度学习的自动化。自2017年谷歌与MIT各自在ICLR上各自发表基于强化学习…
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即是在此巨大的搜索空间里自动地找到最优的网络结构,实现深度学习的自动化。自2017年谷歌与MIT各自在ICLR上各自发表基于强化学习…
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即是在此巨大的搜索空间里自动地找到最优的网络结构,实现深度学习的自动化。自2017年谷歌与MIT各自在ICLR上各自发表基于强化学习…
机器学习的数学基础:概率论
概率论公理 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:$EF$ 或 $E\bigcap F$,即事件$E$和$F$同时发生 若$EF=\emptyset$,称事件 $E$ 和 $F$ …