置换检验 置换检验，是Fisher提出的一种基于大量计算（computationally intensive），利用样本数据的随机排列（置换检验的核心思想，故名Permutation test），进行...

卷积神经网络 (CNNs / ConvNets) 卷积神经网络和上一章讲的常规神经网络非常相似：它们都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏差。每个神经元都得到一些输入数据，进行内积运算后再...

著名： 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己的结论...

在学习tensorflow的过程中，有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解。确实这一块官方的教程比较简略，网上也找不到什么合适的学习材料。今天这篇文章就以图片的形式，用最简单的语言，为大家详细解释一下...

  近年来，Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域中横扫千军，以BERT、GPT为代表的模型屡屡屠榜，目前已经成为了该领域的标准模型。同时，在计算机视觉等领域中，Transf...

导览：很多人认为深度学习很枯燥，大部分情况是因为对深度学习的学术词语，特别是专有名词很困惑，即便对相关从业者，亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。本文编译自Analytics Vidhya，相信读过此...

大家在用热图软件，例如，pheatmap绘制热图的之后，经常要面临一个问题就是： 图是画出来了，但如果想从图对应到基因，并查询对应基因的表达量就非常麻烦。因为热图聚类功能会打乱样本和基因的顺序，原来的...

我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主...

Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-...

1. 神经网络的超参数分类 神经网路中的超参数主要包括: 1. 学习率 η 2. 正则化参数 λ 3. 神经网络的层数 L 4. 每一个隐层中神经元的个数 j 5. 学习的回合数Epoch 6. 小批...