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初學(xué)HMM之前，先回憶一下概率論、信息論中學(xué)到的一些離散型隨機(jī)變量的基本公式和概念，勢(shì)必有助于后續(xù)公式推導(dǎo)的理解。 條件概率 條件概率表示在條件Y=b成立的情況下，X=a的概率。 A，B相互獨(dú)立時(shí)， P ( B ∣ A ) = P ( B ) ， P ( A ∣ B ) = P ( A ) P(B|A)=P(B)，P(A|B)=P(A) P ( B ∣ A
1.VGG背景 2. VGGNet模型結(jié)構(gòu) 3. 特點(diǎn)（創(chuàng)新、優(yōu)缺點(diǎn)及新知識(shí)點(diǎn)） ?? VGGNet是2014年ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽 ）競(jìng)賽的第二名，解決ImageNet中的 1000類圖像分類和定位問(wèn)題 ，第一名是GoogLeNet。 ?? VGG全稱是Visual Geometry Group，因?yàn)槭怯蒓
計(jì)算學(xué)習(xí)理論（computational learning theory）：關(guān)于通過(guò)“計(jì)算”來(lái)進(jìn)行“學(xué)習(xí)”的理論，即關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)，其目的是分析學(xué)習(xí)任務(wù)的困難本質(zhì)，為學(xué)習(xí)算法體統(tǒng)理論保證，并根據(jù)結(jié)果指導(dǎo)算法設(shè)計(jì)。 對(duì)于二分類問(wèn)題，給定樣本集 假設(shè)所有樣本服從一個(gè)隱含未知的分布
集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning），通過(guò)構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)學(xué)習(xí)器來(lái)完成學(xué)習(xí)任務(wù)。一般結(jié)構(gòu)是：先產(chǎn)生一組“個(gè)體學(xué)習(xí)器”，再用某種策略將它們結(jié)合起來(lái)。結(jié)合策略主要有平均法、投票法和學(xué)習(xí)法等。因此，有時(shí)也稱集成學(xué)習(xí)為多學(xué)習(xí)器系統(tǒng)(multiclassifier system)、基于委員會(huì)的學(xué)習(xí)
尊敬的讀者們，大家好！歡迎來(lái)到我的全新專欄：《藍(lán)色是天的機(jī)器學(xué)習(xí)筆記》。我感到無(wú)比興奮，能夠在這里與各位分享我對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的熱愛(ài)與探索。這個(gè)專欄將成為我記錄機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)、交流心得的溫馨角落，而這篇文章正是專欄的第一步。 作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的狂熱愛(ài)好
? ? ? ? 深度學(xué)習(xí)在很多機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中都有巨大的潛力，但深度學(xué)習(xí)算法往往經(jīng)過(guò)精確調(diào)整，只適用于特定的使用場(chǎng)景。先學(xué)習(xí)一些簡(jiǎn)單的方法，比如用于分類和回歸的多層感知機(jī)（MLP），它可以作為研究更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)方法的起點(diǎn)。MPL也被稱為（普通）前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，
Transformer出自于論文《attention is all you need》。 一些主流的序列模型主要依賴于復(fù)雜的循環(huán)結(jié)構(gòu)或者CNN，這里面包含了編解碼器等。而Transformer主要的結(jié)構(gòu)是 基于注意力機(jī)制 ，而且是用多頭注意力機(jī)制去替換網(wǎng)絡(luò)中的循環(huán)或者CNN(換言之就是 transformer 這個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型是不需要循環(huán)
最簡(jiǎn)單的波的典型例子就是聲波和電磁波，它們可以用下面的方程描述： ? ( ? 2 ? t 2 ? v 0 2 ? 2 ? x 2 ) f ( x , t ) = 0 ? (1.1) (frac{partial^2}{partial t^2}-v_0^2frac{partial^2}{partial x^2})f(x,t)=0 ,tag{1.1} ? ( ? t 2 ? 2 ? ? v 0 2 ? ? x 2 ? 2 ? ) f ( x , t ) = 0 ( 1.1 ) 其中， v 0 v_0
為了提高學(xué)習(xí)效率，我們要提前想好學(xué)習(xí)策略。 首先，使用頻率越高的知識(shí)點(diǎn)，越要首先學(xué)習(xí)。假使，我們學(xué)習(xí)了一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，能覆蓋工作中80%的工作量，那是不是很夸張的學(xué)習(xí)效率？！ 其次，有兩種覆蓋知識(shí)點(diǎn)，梳理知識(shí)點(diǎn)的策略。一種是將知識(shí)按體系劃分，挨個(gè)學(xué)習(xí)，
在深度學(xué)習(xí)中， Logits（邏輯值）是指模型的輸出層在應(yīng)用激活函數(shù)之前的值 。它通常是一個(gè)向量，表示不同類別的得分或概率。在分類問(wèn)題中，Logits可以被解釋為模型對(duì)每個(gè)類別的置信度或原始預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)。 模型的輸出層通常會(huì)應(yīng)用一個(gè)激活函數(shù)，例如Softmax函數(shù)，將Logits轉(zhuǎn)換
