这一篇文章介绍关于网络加密流量实验中直接使用原始流量进行实验的内容. 这些方式都是不对原始流量进行特征的提取, 而是直接使用原始数据进行模型的构建和进行分类. 这一篇文章会依次对这...
网络加密流量的相关研究
主要介绍关于网络加密流量的识别的相关研究和进展. 包括了这个领域的关键词(方便之后进行搜索), 这个领域的综述文献的阅读和整理.
决策树案例(Decision Tree)与决策树的可视化
这一篇简单介绍一下使用决策树来进行分类任务, 同时我们会对决策树的结果进行可视化的显示. 这里会使用iris的例子进行分析.
熵, 交叉熵, 和KL散度
在机器学习中, 我们经常会遇到熵, 交叉熵还有KL-散度的概念, 这一篇就主要介绍一下这三者的关系.
模型解释–Shapley Values
这一篇文章主要介绍模型解释的一种方法, Shapley Value. 这里会介绍这种方法的原理, 对其公式进行介绍. 同时会举两个例子来进行详细的解释.
BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm和GroupNorm总结
这一篇文章会介绍BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm和GroupNorm, 这四种标准化的方式. 我们同时会看一下在Pytorch中如何进行计算和,...
模型解释-LIME的原理和实现
这一篇文章我们会介绍一种模型解释的方法, LIME, 即会通过简单的模型来解释黑盒模型. 我们会介绍LIME的简单的原理, 和一个例子, 使用LIME来解释使用Pytorch搭建的...
CycleGAN原理与例子-Pytorch实现
这一篇主要介绍CycleGAN的相关知识. 包括该网络的原理和结构, 以及使用Pytorch来实现CycleGAN的例子.
Pytorch常见报错整理
这里主要会记录一下Pytorch下的常见的报错和解决方案, 可以方便我们来快速解决问题.
Pytorch使用GPU进行训练注意事项
这一篇文章会介绍关于Pytorch使用GPU训练的一些细节. 包括同时使用多个GPU来进行训练, 一些较大的网络如何训练(减少显存的使用量的方法), 以及使用过程中会遇到的一些问题...
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