李教授的课幽默风趣、重点突出、基础知识和最新技术一应俱全,PPT 也做得简洁易懂,非常用心,还有课后作业,记得用心完成哦! 李老师说了面向所有人,而且完全可以在家自学。在 B 站上视频已被“机器学习社区”整理为合集。 1、40集视频课程 2、官方提供了PPT、PDF: 视频课程详细目录 1、预测本频道观看人数(上)-机...
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我自己的Transformer总结: Transformer解决Seq2Seq的任务,label输出数由机器自己决定,应用如台语语音翻译、语音合成、Chatbot、Q&A、句法解析、multi-label分类、object-detect等。Seq2Seq由encoder和decoder组成,Encoder输出跟输入相同长度的向量,transformer的encoder用的就是self-attention。Encoder的一个block是multi-head at...
第一节 2021 - (上) - 机器学习基本概念简介 P3 - 15:02Model(模型)的名词解释 Model就是机器学习中带有未知的Parameters的Function。 y = b + wx x为feature w为weight b为bias 特征 权重 偏置 B:定义Loss 损失函数表达式 —— L(b,w) ...
一、机器学习的框架 二、模型训练攻略 三、针对Optimization Issue的优化,类神经网络训练不起来怎么办 (一) 局部最优点和鞍点 (二) 批处理和momentum (三) 自动调节学习率Learning rate (四) 损失函数带来的影响 第三节 CNN & Self-Attention 一、卷积神经网络 ...
RL不知道最优输出是什么,但是机器知道输出什么是好什么是不好。 What is RL? (Three steps in ML) RL是机器学习的一种,它也在找function。 RL里有Actor和Environment,Environment会有一个Observation作为Actor的输入,Actor会输出Action,采取Action以后会影响Environment产生新的Observation,这里Actor就是一个function,Env...
李宏毅2021/2022春季机器学习课程课件及作业 重磅须知 2022仅在2021基础上进行小补充,2021内容变成了前置知识,UP会在视频标题打上2022的标签; ppt/pdf支持直链下载。 更新日志
self-attention相当于机器自己学习哪些pixel是相关的,自己学习出一个receptive field. self-attention更flexible,需要更多的data来避免overfitting,CNN更有限制,适用于data少的情况 RNN:recurrent neural network RNN每一个vector只考虑了左边已经输入的vector,也有双向的RNN ...
🔥李宏毅老师是台湾大学的教授,其《机器学习》(2021年春)是深度学习领域经典的中文视频之一。李老师幽默风趣的授课风格深受大家喜爱,让晦涩难懂的深度学习理论变得轻松易懂,他会通过很多动漫相关的有趣例子来讲解深度学习理论。 - 🚀李老师的 - AI小悟空于20240313