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2023年03月

• 03.04 11:42:45
  发表了文章 2023-03-04 11:42:45

  Mysql数据库基础第二章：（三）排序查询

  一、基础语法
• 03.04 11:41:49
  发表了文章 2023-03-04 11:41:49

  Mysql数据库基础第二章：（二）条件查询

  条件查询：根据条件过滤原始表的数据，查询到想要的数据
• 03.04 11:41:17
  发表了文章 2023-03-04 11:41:17

  # Mysql数据库基础系列 一、基础语法

  Mysql数据库基础系列 一、基础语法
• 03.04 11:40:37
  发表了文章 2023-03-04 11:40:37

  一、初识数据库

  将大量数据保存起来，使用计算机加工而成的可以进行高效访问的数据集合。称为database，DB。 用来管理数据库的计算机系统称为DBMS
• 03.04 11:35:58
  发表了文章 2023-03-04 11:35:58

  # 【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》（十三）卷积神经网络：多通道输入和多通道输出

  我们之前已经介绍了单通道的卷积是如何进行填充**padding、stride**的。然而在实际分析中，我们的目标任务往往是**多通道**的。本文介绍一下如何进行**多通道输入和多通道输出。**

  
• 03.04 11:35:21
  发表了文章 2023-03-04 11:35:21

  # 【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》（十二）填充(padding)和步幅(stride)

  在之前，我们介绍了卷积核对输入特征的影响。假设输入特征为$n\times n$,核形状为$f\times f$，那么经过卷积核作用后，得到的输出形状为$(n-f+1)\times (n-f+1)$。可以看出，通常情况下输出特征会由于卷积核的作用而减小。而深度神经网络中，由于卷积核的作用，会导致我们的输出过早的变的很小，导致我们无法构建深层的神经网络。本章介绍另外两个影响输出形状的方法，扩充(padding)和步幅(stride)。

  
• 03.04 11:34:37
  发表了文章 2023-03-04 11:34:37

  # 【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》（十一）：卷积层

  >之前已经介绍了基本的神经网络知识以及一些处理过拟合欠拟合的概念。现在我们正式进入卷积神经网络的学习。CNN是⼀类强⼤的、为处理图像数据⽽设计的神经⽹络。基于卷积神经⽹络架构的模型在计算机视觉领域中已经占主导地位，当今⼏乎所有的图像识别、⽬标检测或语义分割相关的学术竞赛和商业应⽤都以这种⽅法为基础。对于计算机视觉而言，面临的一个重大挑战就是数据的输入可能会很大。例如，我们有一张64$\times$ 64的图片，假设通道数为3，那么它是数据量相当于是一个$64\times 64\times 3=12288$的特征向量。当我们要操作更大的图片时候，需要进行卷积计算，它是卷积神经网络中非常重要的一部

  
• 03.04 11:02:23
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  # 【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第10天：梯度爆炸、梯度消失、梯度检验

  训练神经网络时，尤其是深度神经网络所面临的一个重要问题就是梯度爆炸或梯度消失，也就是我们训练神经网络的时候，导数或梯度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。接下来我们介绍一些什么是梯度爆炸和梯度消失。

  
• 03.04 11:01:50
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  # 【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第九天:Dropout实现

  上一章我们介绍了L2正则化和权重衰退，在深度学习中，还有一个很实用的方法——Dropout，能够减少过拟合问题。之前我们介绍了我们的目的是要训练一种泛化的模型，那么就要求模型的鲁棒性较强。一个还不错的尝试是在训练神经网络时，让模型的结果不那么依赖某个神经元，因此在训练神经网络过程中，我们每次迭代将隐藏层的一些神经元随机丢弃掉，这样就不会使得我们的模型太依赖某一个神经元，从而使得我们的模型在未知的数据集上或许会有更好的泛化能力。下面我们具体来看dropout的原理。

  
• 03.04 11:01:16
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  # 【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第八天：权重衰退（含源码）

  前一节我们描述了过拟合的问题，虽然我们可以通过增加更多的数据来减少过拟合，但是成本较高，有时候并不能满足。因此现在我们来介绍一些正则化模型的方法。在深度学习中，权重衰退是使用较为广泛的一种正则化方法。具体原理如下。

  
• 03.04 11:00:39
  发表了文章 2023-03-04 11:00:39

  # 【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》模型评估和选择（上）：欠拟合和过拟合

  机器学习的任务是发现一种泛化的模式，通过训练集发现总体的规律，从而在未知的数据集上也能展现较好的精度。但是如何判断我们的模型不是单纯的记住了数据，而是真的发现了一种规律呢？因为，我们往往只能从有限样本集训练模型，当收集更多的数据时，会发现这些数据的预测结果和之前的关系完全不同。下面我们介绍一些机器学习评估模型的一些基本概念。

  
• 03.04 10:59:57
  发表了文章 2023-03-04 10:59:57

  # 【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第六天：多层感知机（含代码）

  上一章中介绍了如何使用softmax回归来进行多分类问题，对于一些基本线性模型基本介绍完毕，下面正式进入深度神经网络的学习。先介绍一个比较基础的模型，多层感知机，它是神经网络的最基础模型。首先我们来看看感知机

  
• 03.04 10:59:03
  发表了文章 2023-03-04 10:59:03

  # 【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第五天：从0到1实现Softmax回归

  softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签y可以取两个以上的值。本文基于MNIST手写数字数据集来演示如何使用Pytorch实现softmax回归

  
• 03.04 10:58:12
  发表了文章 2023-03-04 10:58:12

  # 【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》从0到1实现logistic回归

  `logistic回归`虽然名字是回归，但实际上是一个分类算法，主要处理二分类问题，具体理论部分大家可以看我的这篇文章

  
• 03.04 10:57:31
  发表了文章 2023-03-04 10:57:31

  # 【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第三天：简洁代码实现线性神经网络（附代码）

  在上一节我们学习了如何使用pytorch从零实现一个线性回归模型。包括生成数据集，构建损失函数，==<corlor>梯度下降==优化求解参数等。和很多其他机器学习框架一样，pytorch中也包含了许多可以自动实现机器学习的包。本章介绍一些如何使用`nn`简便的实现一个线性回归模型

  
• 03.04 10:52:07
  发表了文章 2023-03-04 10:52:07

  【深度学习】: PyTorch从零实现线性回归

  ==线性回归==是机器学习中非常常用的模型之一，特别在研究定量数据的问题中，它能分析变量之间的关系，并给出很好的解释。此外，它还是新方法的一个良好起点：许多有趣的统计学习方法可以被视为线性回归的推广或扩展。例如`Lasso回归`，`岭回归`，`logistic regression`，`softmax回归`。

  
• 03.04 10:50:29
  发表了文章 2023-03-04 10:50:29

  【深度学习】:PyTorch:数据操作和自动求导

  参考资料：本专栏主要以沐神《动手学深度学习》为学习资料，记录自己的学习笔记，能力有限，如有错误，欢迎大家指正。同时沐神上传了的教学视频和教材，大家可以前往学习。