要记住的关键名词：频繁1（2）项集、支持度、置信度 第一部分 ：Apriori rule具体是什么 好的，我们来彻底讲清楚 Apriori Rule（Apriori规则） 具...
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三、Apriori 2025-09-17
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5. 牢记5个重要公式2025-08-11Diffusion模型的核心原理围绕“前向加噪”和“反向去噪”两个过程展开，以下是5个最关键的公式及其含义： 1. 前向扩散过程的递推关系 公式： 含义：前向过程是从原始数据...
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6. 循环神经网络实现 2025-06-221. 数据准备 2. rnn的实现 下面是rnn的正向传播的实现，输入为数据inputs和初始隐状态state，注意：inputs将时间维度提前了，形状为(时间步数量，批量大...
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4. 循环神经网络 2025-06-20
注意：不要混淆 隐藏层（hidden layer）、隐状态（hidden state ，隐藏变量hidden variable）、隐式表示（latent representa...
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5. 信息量、熵、交叉熵 2025-06-21
总结： Ⅰ 概率p(x)：事件 x 发生的概率。 Ⅱ 惊喜度、信息量：事件x发生时产生的惊喜（或信息），在1/p(x)的基础上取对数，即 -log p(x)。好处：（1）确定...
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3. 语言模型和数据集2025-06-20
我们已经将文本数据映射为词元，可以将这些词元视为一系列离散的观测，例如单词或字符。假设长度为𝑇的文本序列中的词元依次为𝑥1,𝑥2,…,𝑥𝑇。 于是，𝑥𝑡（1≤𝑡≤𝑇） 可以被...
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2. 文本预处理 2025-06-20
P217 1. 词元化 tokenize()将文本行列表（lines)作为输入，列表中的每个元素都是一个序列（如一个文本行）。每个文本序列又被拆分成一个词元列表，词元（tok...
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1. 语言模型和数据库-正则表达式2025-06-20
p216 正则表达式 一、基础语法：字符与规则 1. 普通字符 直接匹配自身，比如 abc 会精准匹配字符串里的 "abc" 子串，像在 "xyzabc123" 里，abc ...
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1.nn.BatchNorm1d 2025-04-18注意1： 在训练时，每个批次的标准化仅与当前批次的均值和方差有关，与其他批次无关。在评估模式，才会用到running_mean和running_var，进行标准化。 注意2：...
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01 Vision Transformer使用 TensorFlow 构建 ViT B-16 模型。 1. 引言 在计算机视觉任务中通常使用注意力机制对特征进行增强或者使用注意力机制替换某些卷积层的方式来实现对网络结...
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第一章 绪论及基本概念图像处理与机器学习 Digital Image Processing and Machine Learning 绪 论 为什么要学习图像处理？ 为什么要学习机器学习？...
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第二章 图像增强-空间域一、引言 为什么要进行图像增强？ 什么是图像增强？ 如何进行图像增强？ 二、灰度变换 三、直方图均衡 四、代数运算 五、空间域滤波—低通 六、空间域滤波—中值滤波 六、空间滤...
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第一讲 神经网络计算本系列使用python3.7、tensorflow2.1版本。 但目前使用python3.11、tensorflow2.16，出现部分不兼容情况，但还是在此版本下编译，修改部...
