不借助深度学习框架,实现机器学习的重要算法,搭建可复用的模型构件,从底层构造框架,以便:
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检验对算法理解是否准确
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自由替换模型中的底层算法,取得一手实验结果
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灵活复现paper、验证新方法的结论
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落地场景的算法POC
知乎专栏 机器学习笔记 ,从原理分析、算法实现到场景应用的实践过程,记录备忘。
已实现算法 | 专栏笔记 |
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多层感知机MLP | 从0到1:神经网络实现图像识别(感知机) |
全连接神经网络FCN | 从0到1:神经网络实现图像识别(多分类反向传播) |
卷积神经网络CNN | 从0到1:实现卷积神经网络(基础篇)、 (算法篇)、(实现篇) |
循环神经网络(Vanilla RNN) | 从0到1:实现循环神经网络Vanilla RNN |
长短时记忆网络(LSTM) | 从0到1:实现长短时记忆网络LSTM(指数分析) |
门控循环神经网络(GRU) | 整理中 |
批量规范化 Batch Norm | 从0到1:批量规范化Batch Normalization(原理篇)、(实现篇) |
激活函数集合 | 从0到1:多分类反向传播-激活函数部分 |
正则化方法 | 从0到1:实现卷积神经网络(过拟合与L2正则化)、Dropout方法整理中 |
优化策略集合 | 从0到1:CNN实现-优化算法部分 |
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