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note1: Multinomial Logistic Loss
stackOverflow task specific and empiricalMultinomial Logistic Loss and Cross Entropy Loss$J(\theta)=-{1\over m}[\sum^m_{i=1}y^{(i)}\log{h_{\theta}}(x^{(i)}) + (1-y^{(i)})\log(1-h_{\theta}(x^{(i)}))]$ …
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Squeeze-and-Excitation Networks
这篇是ImageNet2017的winner。虽然说ImageNet这个比赛已经凉了，但是SENet还是有一定借鉴的地方的。而且SENet最好的地方在于其高度扩展性。所以SENet配合各种Residual啊Inception啊都是可以的 SENet有点玄。 概述SENet解决的是图像多分类问题 SENet提出一种神经网络的performance的提升方式是将无需更多的监督（参数）能够获取空间相关性 …
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数据库复习
概要注：定义性质的我都用斜体 标注 数据库系统的特点和概念三层模式三层模式是指ANSI-SPARC体系结构 三层体系结构指的是外部层、概念层和内部层 外部层提供视图，提供用户观察数据的视图 概念层提供内、外部层的映射和必要的独立性 内部层提供DBMS和操作系统观察和存储数据的结构。 三层模式的优点： 每个用户都可以操作自己的数据视图而不影响其他用户 将数据库物理存储的细节隔离出来 DBA能够在不 …
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UNIX环境高级编程前部分介绍
前言苦逼本科生要考试，考试还奇难内容齐多 这里我整理一下考试提纲 正好这也是对《unix环境高级编程》的前半部分的一个总结 就当看着乐 还是lxd大佬流弊，都是他带我的 正文什么是操作系统？什么是UNIX操作系统？什么是Linux操作系统？它们之间的关系是怎样的？操作系统是管理和控制计算机硬件和软件资源的计算机程序，是直接运行在“裸机”上的最基本的系统软件。 UNIX是一个与1969年在AT&am …
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通过深度学习增强药药反应和药食反应的预测效果
[TOC] 前言还是不要不务正业了，重新回到DDI的怀抱之中。（笑） 这篇是PNAS（美国科学院）的论文，还是有点分量的……虽然我觉得有点水 本篇文章主要讲的是基于深度学习的药物副作用与药物宇食物的作用的预测。 背景药与药(drug-drug interaction，DDI)，药与食物(drug-food constituent interaction，DFI)之间会产生极其大的反应，其中有很多恶 …
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Pix2pix:基于条件对抗网络图对图翻译
Pix2pix:基于条件对抗网络图对图翻译我现在正在研究GAN，GAN也正是我的兴趣方向之一。 本篇要讲的是pix2pix，讲道理，那个网页版我可以玩一年 Pix2pix官网 pix2pix论文 Pix2pix的github （注：原代码是用torch写的，但是作者也在官网提供了tensorflow版和pytorch版。起码不用面对lua这个语言） 图像翻译“翻译”常用于语言之间的翻译，就比如中 …
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DeLiGAN: 对于多样性和有限数据的GAN
开始遨游CVPR2017，主要是为了学习更多的深度学习网络架构 讲道理计算机视觉的深度学习架构是深度学习各领域比较先进的，比如CNN，自编码器，GAN，注意力机制都是出于CV然后应用于其他领域的。所以即使我不学CV了还是要看CVPR的论文 论文本身 DeLiGAN 讨论一下GAN的缺点: Mode Collapse：当GAN无法达到识别网络D每趟的运行次数大于生成网络G的时候，生成网络生成的所 …
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神经网络实践经验(4)
前言地铁上无聊码的，思路比较凌乱 现代神经网络的目标 我认为，现代神经网络的目标只有两个 过拟合与欠拟合的调试 internal covariance shift过拟合和欠拟合的调试 神经网络的过拟合与欠拟合一直是个恒古不变的话题 如何能够防止神经网络产生没意义的特征工程和做出有意义的特征工程，就是这方面的一个问题 mlp擅长过拟合，因为他会提取完全无关系的神经元之间的关系并作为特征。 …
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神经网络实践经验(3)
3. 慎用keras的binary_crossentropy有的时候我们在用神经网络训练二分类模型的时候，我们常会用keras。keras关于二分类的loss function有两个，一个是binary_crossentropy，一个是categorical_crossentropy（其实是多分类）。但是据本人实测，用binary_ceossentropy的训练效果非常差，几乎训练不出东西，所以暂 …