免责声明:网站内容仅供个人学习记录,禁做商业用途,转载请注明出处。

版权所有 © 2017-2020 NEUSNCP个人学习笔记 辽ICP备17017855号-2

系列电子书之06 | 因果推断解释

本文链接(点击超链接获取图书电子版) 号外 : 从即日起,公众号将陆续推出因果关系推断主题系列英文原版电子书资源,以满足广大读者的研究需要。压箱底,纯干货,无套路。 第 01 - 05 本电子书: 请见 『 因果关系推断研究 』 超链接 第 06 本:因果推断解释-中介 和交互 方法 《 Explanation in Causal Inference: Methods for Mediation and Interaction 》 作者姓名: Tyler VanderWeele 作者机构: 哈佛大...

继续阅读 »
分享到:

SciDAVis:替代Origin的免费绘图软件之一

本文链接(点击超链接获取软件及教程) 号外 : 从即日起,公众号将陆续推出科研学术绘图工具主题系列软件、开源工具,以满足广大读者的研究需要。压箱底,纯干货,无套路。 软件名称: SciDAVis 软件特性: 免费+兼容Origin创建文件+可切换中文界面+图形多格式输出 备注: 获取软件安装包之后,直接安装即可,无需破解。初始安装之后默认为英文操作界面。 切换中文界面步骤为: 『Edit』『Preferences』『General』『Application』『Language』『简体中文』 公众号对话框...

继续阅读 »
分享到:

【深度学习】反卷积输出尺寸计算公式

反卷积英文翻译为:Deconvolution或Transposed Convolution或Fractional-strided Convolutions。 在机器学习中,反卷积是从低分辨率映射到大分辨率的过程,用于扩大图像尺寸。 反卷积是一种特殊的正向卷积,而不是卷积的反过程。 本文将从直观的角度,推导反卷积运算输出尺寸的计算公式。 符号约定: 输入尺寸(input): 卷积核大小(kernel size): 步幅(stride): 边界扩充(padding): 输出尺寸(output): 卷积输出...

继续阅读 »
分享到:

系列电子书之05 | 因果推断要素

本文链接(点击超链接,获取电子书资源) 号外: 从即日起,公众号将陆续推出因果关系推断主题系列英文原版电子书资源,以满足广大读者的研究需要。压箱底,纯干货,无套路。 第 01 - 04 本电子书: 请见 『 因果关系推断研究 』 超链接 第 05 本:因果推断要素-基础和学习算法 《 Elements of Causal Inference : Foundations and Learning Algorithms 》 作者姓名: Jonas Peters Dominik Janzing Bernh...

继续阅读 »
分享到: