Shi-Feng Ren

Machine learning engineer in love with exploring and exploiting neural computing theory, and building digital products.

less than 1 minute read

For beginners

Focus on theory

Useful Repository

You may also enjoy

N个座位坐满人的期望

2 minute read

公交车上有一排 n 个座位，这一排的 n 个座位有个规定：乘客选中落座的前后位置，不允许坐人。即如果某位置的相邻位置有其他乘客，则该座位不会被选择。1 号座位与 2 号相邻，n 号座位与 n-1 号相邻，除了 1 号与 n 号座位，任意 i 号座位都与 i-1 和 i+1 号座位相邻。乘客源源不断的依次上车，每次...

RNN Basic and Modern Architecture

6 minute read

在分类、回归等任务中（eg. 点击率预估、图像类别预估），给定特征$X$后，预估固定的目标$y$，例如在点击率预估任务中，$y$有两种选择：点击、不点击。 而现实中，我们经常有需要预估一个结构化的目标的需求，例如给定一个图片，自动描述其内容；给定一句中文，自动翻译出其英文表达；给定一段音频，自动识别 出不同语言的...

BatchNorm and LayerNorm

2 minute read

训练深度的神经网络在指定的时间内收敛是困难的。BatchNorm和LayerNorm是加速深度网络收敛的正则化技术，广泛应用于现代的视觉和自然语言处理领域。 接下来我们将介绍其细节、区别、使用位置以及应用场景。

CNN Basics and Modern Architecture

6 minute read

卷积神经网络（CNN）是深度学习发展过程中不可忽视的重要结构之一，在图像处理领域，是以深度学习为基础的方法的基础结构。 本文意在梳理CNN的基本原理和现代演进结构，巩固基础，展望未来。