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本文的原文在我的微信公众号，欢迎点击下面蓝色字体链接进入主页 值得你阅读的Hexo个人博客搭建 Hexo快速搭建个人博客（2019/10/22更新） 使用到的工具 （本教程统一在Windows系统下搭建） Node.js、Hexo、Git、Github账号、Sublime ...

引言Vision Transformer (ViT) 将Transformer架构成功应用于计算机视觉任务。 核心思想将图像划分为patch，每个patch作为一个”token”输入Transformer。 graph TB A[输入图像] --> B[划分为Patches] B -...

GPT-2概述GPT-2是OpenAI开发的大型语言模型，以其强大的文本生成能力闻名。 模型架构GPT-2基于Transformer decoder： 1234from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizertokenizer = GPT...

BERT概述BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是NLP领域的里程碑模型。 模型结构graph TB A[输入] --> B[Token Embedding] A --> C[Segment Emb...

TensorFlow 2.0重大更新TensorFlow 2.0是TF史上最重要的升级，带来了诸多革命性变化。 核心改进1. Keras集成2.0将Keras作为官方高级API： 123456789101112131415import tensorflow as tfmodel = tf.keras...

PyTorch概述PyTorch是由Facebook开发的深度学习框架，以其动态计算图和Pythonic的设计风格而广受欢迎。本文将带您快速入门PyTorch，掌握深度学习开发的核心技能。 PyTorch核心概念张量（Tensor）张量是PyTorch的基本数据结构，类似于NumPy的数组，但可以在...

（转载作者请注明出处） 废话不多说，直接上干货 …. 正文开始 众所周知，学习深度学习和人工智能技术的科技工作者对Tensorflow的安装一直是件麻烦的事情，其实也没那么难，只是在于操作的方法是否合理和规范而已。合理正确的安装命令和正确的操作环节是成功的关键因素。为此，我们在本文中将详细说明li...

概述自注意力机制（Self-Attention）是Transformer架构的核心组件，它允许序列中的每个位置关注序列中的所有其他位置。本文将深入解析自注意力的数学原理，并通过PyTorch实现来加深理解。 自注意力机制原理核心思想自注意力机制的核心思想是：通过Query、Key、Value三个向量...

图像分类：从VGG到ResNet的演进图像分类是计算机视觉的基础任务，从VGG到ResNet，网络架构经历了重要演进。 VGGNetVGGNet的核心思想是使用小卷积核（3×3）堆叠代替大卷积核： 123456789101112131415161718192021222324252627282930...

Keras高级用法：回调、自定义层与多输入输出Keras作为TensorFlow的高级API，不仅简单易用，还提供了丰富的扩展能力。 回调机制（Callbacks）回调是Keras训练过程中的钩子函数，可以在训练的不同阶段执行自定义逻辑： 123456789101112131415161718192...

PyTorch入门实战：动态图与自动求导PyTorch以其动态计算图和Pythonic的设计风格，成为学术界最受欢迎的深度学习框架。 张量操作123456789101112131415161718192021222324252627282930import torch# 创建张量a = torch....

TensorFlow入门教程：从张量到模型训练TensorFlow是Google开源的深度学习框架，以其强大的计算能力和灵活的架构被广泛应用。 张量（Tensor）张量是TensorFlow的核心数据结构： 1234567891011121314151617181920212223import te...

数据预处理技术大全数据预处理是机器学习 pipeline 中最关键的环节，好的预处理能显著提升模型性能。 缺失值处理1234567891011121314151617181920212223242526import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn...

Matplotlib数据可视化从入门到精通数据可视化是数据分析的重要环节，Matplotlib是Python最基础也最灵活的绘图库。 基础绘图123456789101112131415161718192021import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as...

Pandas数据分析实战指南Pandas是Python最强大的数据分析库，提供了高效的数据结构和分析工具。 核心数据结构Series123456789import pandas as pdimport numpy as np# 创建Seriess = pd.Series([1, 3, 5, np.n...

NumPy高效数值计算指南NumPy是Python科学计算的基石，几乎所有数据科学和机器学习库都建立在NumPy之上。 NumPy数组基础12345678910111213141516import numpy as np# 创建数组a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) ...

K-Means聚类算法：从原理到实战K-Means是最经典的无监督学习算法之一，用于将数据划分为K个簇，使簇内方差最小化。 算法原理K-Means的目标是最小化簇内平方误差和： $$J = \sum_{k=1}^{K}\sum_{\mathbf{x}_i \in C_k} |\m...

概述集成学习通过组合多个模型来提升性能，是 Kaggle 竞赛的必杀技。本文系统介绍从 Bagging 到 Boosting 的各种集成方法。 集成学习方法flowchart TB subgraph 集成学习 ENS[集成学习] ENS --> PARALLE...

决策树与随机森林：从信息增益到集成学习决策树是最直观的机器学习算法之一，而随机森林通过集成多棵决策树，显著提升了模型性能。 决策树基本原理决策树通过一系列规则对数据进行划分，每个内部节点表示一个属性判断，每个分支代表一个判断结果，每个叶节点代表一个类别或值。 信息增益信息增益基于信息熵来选择最优划分...

SVM支持向量机详解：从间隔最大化到核技巧支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是机器学习中最优雅的算法之一，通过最大化分类间隔来实现良好的泛化能力。 线性可分SVMSVM的核心思想是找到一个超平面，使得两类样本之间的间隔最大： $$\max_{\mathbf{w}, b...

概述特征工程是机器学习成功的关键，本文系统介绍特征工程的各种技术与代码实现。 特征工程流程flowchart TB RAW[原始数据] --> CLEAN[数据清洗] CLEAN --> TRANS[特征变换] TRANS --> SEL[特征选择] SEL --> ...