<kbd id="afajh"><form id="afajh"></form></kbd>
<strong id="afajh"><dl id="afajh"></dl></strong>
    <del id="afajh"><form id="afajh"></form></del>
        1. <th id="afajh"><progress id="afajh"></progress></th>
          <b id="afajh"><abbr id="afajh"></abbr></b>
          <th id="afajh"><progress id="afajh"></progress></th>

          史上最強(qiáng):numpy實(shí)現(xiàn)全部機(jī)器學(xué)習(xí)算法

          共 2252字,需瀏覽 5分鐘

           ·

          2022-01-14 21:19

          點(diǎn)擊上方小白學(xué)視覺”,選擇加"星標(biāo)"或“置頂

          重磅干貨,第一時(shí)間送達(dá)

          來自于加州伯克利大學(xué)的David Bourgin?使用Numpy實(shí)現(xiàn)了幾乎全部的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,真正實(shí)現(xiàn)了手?jǐn)]ML的愿景。多少“調(diào)包俠”的愿望都被這位小哥實(shí)現(xiàn)了!

          該項(xiàng)目超過3萬行代碼,除了算法本身,還有很多的數(shù)據(jù)預(yù)處理代碼!

          地址:https://github.com/ddbourgin/numpy-ml



          手?jǐn)]算法的目的在于能夠更好的學(xué)習(xí)和深入理解算法,而不是要替代已有的框架,畢竟成熟的框架在效率和精準(zhǔn)度上都已經(jīng)得到驗(yàn)證。


          我們來看下已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的算法:

          1. 高斯混合模型

          • EM 訓(xùn)練

          2. 隱馬爾可夫模型

          • 維特比解碼

          • 似然計(jì)算

          • 通過 Baum-Welch/forward-backward 算法進(jìn)行 MLE 參數(shù)估計(jì)

          3. 隱狄利克雷分配模型(主題模型)

          • 用變分 EM 進(jìn)行 MLE 參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)模型

          • 用 MCMC 進(jìn)行 MAP 參數(shù)估計(jì)的平滑模型

          4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

          4.1 層/層級(jí)運(yùn)算

          • Add

          • Flatten

          • Multiply

          • Softmax

          • 全連接/Dense

          • 稀疏進(jìn)化連接

          • LSTM

          • Elman 風(fēng)格的 RNN

          • 最大+平均池化

          • 點(diǎn)積注意力

          • 受限玻爾茲曼機(jī) (w. CD-n training)

          • 2D 轉(zhuǎn)置卷積 (w. padding 和 stride)

          • 2D 卷積 (w. padding、dilation 和 stride)

          • 1D 卷積 (w. padding、dilation、stride 和 causality)

          4.2 模塊

          • 雙向 LSTM

          • ResNet 風(fēng)格的殘差塊(恒等變換和卷積)

          • WaveNet 風(fēng)格的殘差塊(帶有擴(kuò)張因果卷積)

          • Transformer 風(fēng)格的多頭縮放點(diǎn)積注意力

          4.3 正則化項(xiàng)

          • Dropout

          • 歸一化

          • 批歸一化(時(shí)間上和空間上)

          • 層歸一化(時(shí)間上和空間上)

          4.4 優(yōu)化器

          • SGD w/ 動(dòng)量

          • AdaGrad

          • RMSProp

          • Adam

          4.5 學(xué)習(xí)率調(diào)度器

          • 常數(shù)

          • 指數(shù)

          • Noam/Transformer

          • Dlib 調(diào)度器

          4.6 權(quán)重初始化器

          • Glorot/Xavier uniform 和 normal

          • He/Kaiming uniform 和 normal

          • 標(biāo)準(zhǔn)和截?cái)嗾龖B(tài)分布初始化

          4.7 損失

          • 交叉熵

          • 平方差

          • Bernoulli VAE 損失

          • 帶有梯度懲罰的 Wasserstein 損失

          4.8 激活函數(shù)

          • ReLU

          • Tanh

          • Affine

          • Sigmoid

          • Leaky ReLU

          4.9 模型

          • Bernoulli 變分自編碼器

          • 帶有梯度懲罰的 Wasserstein GAN

          4.10 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具

          • col2im (MATLAB 端口)

          • im2col (MATLAB 端口)

          • conv1D

          • conv2D

          • deconv2D

          • minibatch

          5. 基于樹的模型

          • 決策樹 (CART)

          • [Bagging] 隨機(jī)森林

          • [Boosting] 梯度提升決策樹

          6. 線性模型

          • 嶺回歸

          • Logistic 回歸

          • 最小二乘法

          • 貝葉斯線性回歸 w/共軛先驗(yàn)

          7.n 元序列模型

          • 最大似然得分

          • Additive/Lidstone 平滑

          • 簡(jiǎn)單 Good-Turing 平滑

          8. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型

          • 使用交叉熵方法的智能體

          • 首次訪問 on-policy 蒙特卡羅智能體

          • 加權(quán)增量重要采樣蒙特卡羅智能體

          • Expected SARSA 智能體

          • TD-0 Q-learning 智能體

          • Dyna-Q / Dyna-Q+ 優(yōu)先掃描

          9. 非參數(shù)模型

          • Nadaraya-Watson 核回歸

          • k 最近鄰分類與回歸

          10. 預(yù)處理

          • 離散傅立葉變換 (1D 信號(hào))

          • 雙線性插值 (2D 信號(hào))

          • 最近鄰插值 (1D 和 2D 信號(hào))

          • 自相關(guān) (1D 信號(hào))

          • 信號(hào)窗口

          • 文本分詞

          • 特征哈希

          • 特征標(biāo)準(zhǔn)化

          • One-hot 編碼/解碼

          • Huffman 編碼/解碼

          • 詞頻逆文檔頻率編碼

          11. 工具

          • 相似度核

          • 距離度量

          • 優(yōu)先級(jí)隊(duì)列

          • Ball tree 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)


          傳送門:https://github.com/ddbourgin/numpy-ml

          下載1:OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程
          在「小白學(xué)視覺」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):擴(kuò)展模塊中文教程即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴(kuò)展模塊教程中文版,涵蓋擴(kuò)展模塊安裝、SFM算法、立體視覺、目標(biāo)跟蹤、生物視覺、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。

          下載2:Python視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講
          小白學(xué)視覺公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):Python視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目即可下載包括圖像分割、口罩檢測(cè)、車道線檢測(cè)、車輛計(jì)數(shù)、添加眼線、車牌識(shí)別、字符識(shí)別、情緒檢測(cè)、文本內(nèi)容提取、面部識(shí)別等31個(gè)視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,助力快速學(xué)校計(jì)算機(jī)視覺。

          下載3:OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講
          小白學(xué)視覺公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講即可下載含有20個(gè)基于OpenCV實(shí)現(xiàn)20個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,實(shí)現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進(jìn)階。

          交流群


          歡迎加入公眾號(hào)讀者群一起和同行交流,目前有SLAM、三維視覺、傳感器、自動(dòng)駕駛、計(jì)算攝影、檢測(cè)、分割、識(shí)別、醫(yī)學(xué)影像、GAN、算法競(jìng)賽等微信群(以后會(huì)逐漸細(xì)分),請(qǐng)掃描下面微信號(hào)加群,備注:”昵稱+學(xué)校/公司+研究方向“,例如:”張三?+?上海交大?+?視覺SLAM“。請(qǐng)按照格式備注,否則不予通過。添加成功后會(huì)根據(jù)研究方向邀請(qǐng)進(jìn)入相關(guān)微信群。請(qǐng)勿在群內(nèi)發(fā)送廣告,否則會(huì)請(qǐng)出群,謝謝理解~


          瀏覽 73
          點(diǎn)贊
          評(píng)論
          收藏
          分享

          手機(jī)掃一掃分享

          分享
          舉報(bào)
          評(píng)論
          圖片
          表情
          推薦
          點(diǎn)贊
          評(píng)論
          收藏
          分享

          手機(jī)掃一掃分享

          分享
          舉報(bào)
          <kbd id="afajh"><form id="afajh"></form></kbd>
          <strong id="afajh"><dl id="afajh"></dl></strong>
            <del id="afajh"><form id="afajh"></form></del>
                1. <th id="afajh"><progress id="afajh"></progress></th>
                  <b id="afajh"><abbr id="afajh"></abbr></b>
                  <th id="afajh"><progress id="afajh"></progress></th>
                  日本强奸视频 | 亚洲国产精品欧美久久 | 成人性爱视频网址导航 | 中国婬乱a1级毛片多女 | 中文字幕无码一区二区三区一本久 |