李沐
2024/9/17 18:56:18
kaggle房价预测
比赛地址：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques
读取数据
% matplotlib inline
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import pandas as pd
import d2lzh_pytorch as d2l # 或者直接安装d2l包：pi…
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import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import pandas as pd
import d2lzh_pytorch as d2l # 或者直接安装d2l包：pi…
李沐45_SSD实现——自学笔记
主体思路： 1.生成一堆锚框 2.根据真实标签为每个锚框打标(类别、偏移、mask) 3.模型为每个锚框做一个预测(类别、偏移) 4.计算上述二者的差异损失，以更新模型weights
先读取一张图像。 它的高度和宽度分别为561和728像素。
%matplotlib inline
import …
李沐45_SSD实现——自学笔记
主体思路： 1.生成一堆锚框 2.根据真实标签为每个锚框打标(类别、偏移、mask) 3.模型为每个锚框做一个预测(类别、偏移) 4.计算上述二者的差异损失，以更新模型weights
先读取一张图像。 它的高度和宽度分别为561和728像素。
%matplotlib inline
import …
李沐45_SSD实现——自学笔记
主体思路： 1.生成一堆锚框 2.根据真实标签为每个锚框打标(类别、偏移、mask) 3.模型为每个锚框做一个预测(类别、偏移) 4.计算上述二者的差异损失，以更新模型weights
先读取一张图像。 它的高度和宽度分别为561和728像素。
%matplotlib inline
import …
李沐66_使用注意力机制的seq2seq——自学笔记
加入注意力
1.编码器对每次词的输出作为key和value
2.解码器RNN对上一个词的输出是query
3.注意力的输出和下一个词的词嵌入合并进入RNN
一个带有Bahdanau注意力的循环神经网络编码器-解码器模型
总结
1.seq2seq通过隐状态在编码器和解码器中传递信息
2.注意力机制可以根…
李沐49_样式迁移——自学笔记
样式迁移
将样式图片中的样式迁移到内容图片上，合成图片，例如将照片转换成漫画形式或者是油画风。
基于CNN的样式迁移
读取图片和样式风格
%matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from d2l import torch as d2ld…
53 语言模型【动手学深度学习v2】
https://www.bilibili.com/read/cv17622666/?jump_opus1https://www.bilibili.com/read/cv17622666/?jump_opus1
53 语言模型【动手学深度学习v2】
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李沐66_使用注意力机制的seq2seq——自学笔记
加入注意力
1.编码器对每次词的输出作为key和value
2.解码器RNN对上一个词的输出是query
3.注意力的输出和下一个词的词嵌入合并进入RNN
一个带有Bahdanau注意力的循环神经网络编码器-解码器模型
总结
1.seq2seq通过隐状态在编码器和解码器中传递信息
2.注意力机制可以根…
李沐49_样式迁移——自学笔记
样式迁移
将样式图片中的样式迁移到内容图片上，合成图片，例如将照片转换成漫画形式或者是油画风。
基于CNN的样式迁移
读取图片和样式风格
%matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from d2l import torch as d2ld…
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李沐63_束搜索——自学笔记
贪心搜索
1.在seq2seq中使用贪心搜索来预测序列：将当前时刻预测概率最大的词输出
2.贪心可能不是最优解（步步最优不代表全局最优）
穷举搜索
1.最优算法：对所有可能的序列，计算它的概率，选取最好的那个 …
李沐66_使用注意力机制的seq2seq——自学笔记
加入注意力
1.编码器对每次词的输出作为key和value
2.解码器RNN对上一个词的输出是query
3.注意力的输出和下一个词的词嵌入合并进入RNN
一个带有Bahdanau注意力的循环神经网络编码器-解码器模型
总结
1.seq2seq通过隐状态在编码器和解码器中传递信息
2.注意力机制可以根…
李沐63_束搜索——自学笔记
贪心搜索
1.在seq2seq中使用贪心搜索来预测序列：将当前时刻预测概率最大的词输出
2.贪心可能不是最优解（步步最优不代表全局最优）
穷举搜索
1.最优算法：对所有可能的序列，计算它的概率，选取最好的那个 …
李沐45_SSD实现——自学笔记
主体思路： 1.生成一堆锚框 2.根据真实标签为每个锚框打标(类别、偏移、mask) 3.模型为每个锚框做一个预测(类别、偏移) 4.计算上述二者的差异损失，以更新模型weights
先读取一张图像。 它的高度和宽度分别为561和728像素。
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