苏小菁在编程

由于微信对于自身软件的定位问题，官方不支持微信机器人，并且也没有开放官方机器人的计划。 然而对于想利用私域流量来做项目的人群来说，使用脚本来监视微信消息，并能够自动发送消息一...

苏小菁在编程

之前两篇文章讨论了Multiprocessing模块的基本概念以及进程间的数据交换。本文将要介绍Multiprocessing模块进程间的同步以及池化。 进程间同步 进程同步...

苏小菁在编程

上篇文章简单介绍了multiprocessing模块，本文将要介绍进程之间的数据共享和信息传递的概念。 1 数据共享 在多进程处理中，所有新创建的进程都会有这两个特点：独立运...

苏小菁在编程

多进程是什么 多进程指的是操作系统同时支持多个处理器的能力。在支持多任务操作系统中，一个应用程序会被分解成多个独立运行的较小的程序。操作系统会将这些线程分配到多核处理器，以提...

苏小菁在编程

学习率规划 找到一个合适的学习率非常重要。如果将学习率设置过高，模型训练可能会发散。如果设置过低，那么训练虽然会收敛至最优，但是会耗费大量的时间。如果你将学习率设置得稍微有点...

苏小菁在编程

更快速的优化器 训练一个非常深的神经网络可能会慢得让人绝望。那么之前的文章已经介绍了四种加速训练（并得到更好结果）的方法：使用合适的初始化方法，合适的激活函数，使用批标准化，...

苏小菁在编程

上一篇文章介绍了迁移学习的基本概念，这篇文章其实是迁移学习初探的一个小尾巴。通常我们使用迁移学习，会首先寻找是否有类似的训练好的模型可用，但如果实在找不到可用的模型，又无足够...

苏小菁在编程

梯度裁剪 之前的文章向大家介绍了解决梯度问题的一个常用方法，批标准化。今天我们来一个能够减轻梯度爆炸问题的手段，梯度裁剪。所谓梯度裁剪，是在反向传播的过程中，对梯度进行修剪，...

苏小菁在编程

批标准化 尽管使用He初始化和ELU（或者其他ReLU的变体）可以极大地减少在训练之初梯度不稳的问题，但是无法保证随着训练的进行，梯度不稳的问题不会再次发生。 Sergey ...

苏小菁在编程

在之前的《人人都能懂的机器学习》系列文章中我们介绍了什么是人工神经网络，并且训练了我们自己的网络。但是那些网络其实并不‘深’，仅仅拥有几个隐藏层而已。但如果我们需要解决一些复...

苏小菁在编程

作为上班族每天要用键盘鼠标进行一些机械的输入和点击，会消耗掉不少的时间精力。 游戏族每天还要刷同样的副本好几十次，真的也十分枯燥乏味。 那么有没有什么办法可以让键盘鼠标自己动...

苏小菁在编程

微调神经网络超参数 神经网络的灵活性其实也是它的缺点：有太多的超参数需要调整。神经网络的灵活性可以让我们使用任何想象中的网络架构，但是即使一个简单的MLP，我们也要考虑层的数...

苏小菁在编程

使用Sequential API搭建回归MLP 前面的文章讲述了如何用Sequential API搭建分类MLP，接下来我们要用它来搭建回归MLP来解决加州房价问题。为了方便...

苏小菁在编程

编译模型 在创建了模型之后，我们必须要使用compile()方法来指定损失方程和优化器。另外，你还可以指定在训练和评估过程中计算出一系列其他的指标（作为一个列表输入）： 这里...