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《机器学习中的常识性问题》 手机扫码阅读
机器学习中的常识性问题定义:作为一名合格的机器学习从业人员必须理解和熟练掌握的机器学习领域的问题。

1. 最新网页版:https://yuanxiaosc.github.io/2019/08/16/机器学习中的常识性问题/
2. 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1NG-xnDm0_4OYkpvMfBDKIw, 提取码:5kra
3. 《机器学习宝典》(涵盖本文及扩展内容): https://github.com/yuanxiaosc/Machine-Learning-Book 欢迎Star和分享
4. 编者:袁宵
                                    
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反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。 在神经网络上执行梯度下降法的主要算法。该算法会先按前向传播方式计算(并缓存)每个节点的输出值,然后再按反向传播遍历图的方式计算损失函数值相对于每个参数的偏导数。

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本文阐述了一位90后普通北漂在北京的生存的方方面面,包括工作、租房、购物和价值观等等,收集整理了大量的“生活经验”,对其他在大城市奋斗的90和00后具有一定的参考价值!

文本会持续更新,总结在大城市的生存经验,欢迎收藏和分享!

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对于计算机是如何字符的理解难度主要来源于不同文献对字符编码概念的混淆,本文就是为了厘清字符相关概念,解决困扰程序员的字符编码、解码和乱码问题。

上图展示计算机中字符和字节的转换过程,字符在计算中有字符对应的形状、字符对应的整数值和字符对应的字节形式三种表示方法。本文讲述计算机是如何处理字符的问题,即字符这三种表示的转换过程,特别是字符的编码问题。

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《CPlusPlus编程语言基础》又称为“C加加知识树”、“C++知识树”,用树状思维导图的形式展现C++从业人员必备的所有C++基础知识。该资源主要参考了C++编程语言巨著《C++ Primer》《C++ Primer Plus》以及《C++ 参考手册》的内容,并且具有学习高效、格式丰富和内容权威的优点,供C++初学者入门和C++技术人员参考。

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HuggingFace-Transformers手册 = 官方链接 + 设计结构 + 使用教程 + 代码解析

Transformers(以前称为pytorch Transformers和pytorch pretrained bert)为自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)提供了最先进的通用架构(bert、GPT-2、RoBERTa、XLM、DistilBert、XLNet、CTRL…),其中有超过32个100多种语言的预训练模型并同时支持TensorFlow 2.0和Pythorch两大深度学习框架。

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本文系统性总结了学习机器学习所需的概率论和信息论基础知识。

通过使用概率论,可以计算事件$Y$在事件$X$发生时的概率,这是很多机器学习的算法的构建模型的基础,比如建模$Y=f(X)$。通过使用信息论,可以描述随机事件的信息量也可以计算两种概率分布的差异,而后者是机器学习模型通常要优化的目标,比如度量模型预测分布$\hat Y$和数据分布$Y$的差异$g(\hat Y, Y)$。

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本文以华氏温度转换为摄氏温度(一元线性回归模型)为例子,讲解了深度学习框架(PyTorch和TensorFlow)自动求导和梯度下降的原理。文章内容分为三节,层层递进,分别是:

  1. 手动反向传播求导、手动梯度下降
  2. 自动求导,手动梯度下降
  3. 自动求导,自动梯度下降
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神经网络的输入、输出、权重都是张量,神经网络中的各种计算和变换就是对张量操作,张量这种数据结构是神经网络的基石,可以说没有理解张量就没有真正理解神经网络和人工智能。本文由浅入深地详细讲解分析张量,望能给予读者启发——袁宵。

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