手记

深度学习常识1

现实世界中的数据张量

你需要处理的数据几乎总是以下类 别之一。

  • 向量数据:2D 张量,形状为 (samples, features)
  • 时间序列数据序列数据:3D 张量,形状为 (samples, timesteps, features)
  • 图像:4D 张量,形状为 (samples, height, width, channels)(samples, channels, height, width)
  • 视频:5D 张量,形状为 (samples, frames, height, width, channels)(samples, frames, channels, height, width)

Kaggle 常用的技术

  • 梯度提升机(用于浅层学习问题),需要利用的库:XGBoost
  • 深度学习(用于感知问题):需要利用的库:Keras、Pytorch、MXNet 以及 TensorFlow
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