机器学习之路,你可能需要用到的...
来源:互联网 发布:作图软件cs 编辑:程序博客网 时间:2024/06/09 04:06
保留初心,砥砺前行
这里不仅记录一些在学习中查阅的有营养的资料,同时也记录了一点我对于该资源的看法,供同路的同学们享用。
资源都是零零碎碎的,没有完整的套路或者体系。但是每天除了正餐,有一些零食才会显得更加丰富多彩。所以,
一定会有某些内容帮助到你。
最小二乘法
这篇文章不仅仅把最小二乘法是什么说的一清二楚(这并不是我推荐这一篇的目的),而且把大部分同学从没有想过的、或者说从没有注意过的问题——为什么是最小二乘法(这才是重点),也分析的透彻。
阅读重点在第四部分——原理探究,和该章节的那个链接。令人拍案叫绝的Wasserstein GAN
这篇文章对于不喜欢看论文的我来说实在是福音(其实是看不懂)。深入浅出、完整地解释了Wasserstein GAN论文中的内容,不仅包括原理,还有公式推导。并且公式推导容易理解,对于数学小白非常友好。深度学习训练时GPU温度过高?几个命令,为你的GPU迅速降温。
炎炎夏日,虽然空调与风扇齐飞,但是我的位置仍然要比其他人高上好几度,一阵一阵的热浪从腿边的机箱里涌向全身。可能很多机器学习的同仁们在跑程序的时候都会有这样的体会,所以这篇文章,绝对有用。训练神经网络时如何确定batch的大小?
这篇文章有些标题党了,内容一般吧。不过看看还是有一点好处。只知道GAN你就OUT了——VAE背后的哲学思想及数学原理
只知道GAN你就OUT了,听到没,还不快来看看新东西。
这篇文章在我看来不算VAE入门,需要一些VAE的基础和一些数学功底,然后再多读几次,会对VAE的理解产生一次飞跃。
这篇文章和上边所讲的《令人拍案叫绝的Wasserstein GAN》一样,都是需要在对GAN和VAE的实践中不断地、一遍又一遍地阅读,然后会产生更深的理解。解读Batch Normalization
深度学习中 Batch Normalization为什么效果好?
对于Batch Normalization来讲,这两篇就够了。
batch normalization就是“批规范化”。Google在ICML文中描述的非常清晰,即在每次SGD时,通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作,使得结果(输出信号各个维度)的均值为0,方差为1.
在神经网络训练时遇到收敛速度很慢,或梯度爆炸等无法训练的状况时可以尝试BN来解决。另外,在一般使用情况下也可以加入BN来加快训练速度,提高模型精度。在使用tensorflow的时候,有没有办法限制每个任务占用显存的大小?
跑起来一个模型,整个显存就被占满了,真是一个不方便的设定。但是这个是可以修改的。
不过为什么谷歌要做默认占满显存的设置呢?《SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient》论文笔记
seqGAN是将增强学习和GAN结合的第一个作品,很有意义。并且这种思想还可以继续挖下去。论文看着困难的话,就看这个吧~GAN隐空间维数选择
很好玩的一篇文章,在跑GAN的时候有没有想过变换初始噪声的维度?还是一直在用默认的100?有没有想过这个维度可以代表什么,变大或变小对于训练结果会产生什么影响?
读完了这一篇可以试着写一下代码实现其中的公式,看看你的数据集所需的最小维度是多少。
如果你也喜欢机器学习,并且也像我一样在ML之路上努力,请关注我,我会进行不定期更新,总有一些可以帮到你。
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