训练神经网络时,使用dropout技术来防止网络的过拟合.我们这里且不谈这个技术的细节,但就这项技术的有趣的生物进化论解释了解下.自然界的高等生物进化出了两性繁殖,其原因可以解释为使得变异的基因能散播到整个种族中去.但是,dropout认为两性繁殖并不仅是为了让基因更容易地散播,两性繁殖的策略还提高了基因的鲁棒性.为啥呢?试想一下,如果个体可以无性繁殖,则个体就能靠自身基因组里的各个基因的变异和相互协作来适应环境,但当必需使用两性繁殖通过混合父母基因才能产生后代时,单个基因组内部的协作被打破鸟,…

这是在整理另一篇博客的时候发现的一个有趣的现象,是这样描述的:我们都知道Java默认使用的是UniCode编码集,我们也知道char类型占用两个字节.所以奇怪的现象又发生了(见代码): @Test public void testCode_1() throws Exception{ System.out.println("汉字UniCode编码大小:" + "字".getBytes("UniCode").length); System.out.p…

本文为3Blue1Brown神经网络课程讲解第二部分<Gradient descent, how neural networks learn >的学习笔记,观看地址:www.bilibili.com/video/av16144388前文我们已经搭建了一个包含两个隐藏层的神经网络,我们需要这样一种算法:网络得到训练数据后,算法会调整所有的权重和偏置值,提高网络对训练数据的表现.我们还希望这种分层结构可以举一反三,识别其他图像.训练好网络后,再给它未见过的带标记的数据作为测试,这样就能知道新图像分…

在神经网络中经常会用到dropout,大多对于其解释就是dropout可以起到正则化的作用. 一下是我总结的对于dropout的理解.花书上的解释主要还是从模型融合的角度来解释,末尾那一段从生物学角度的解释是在是看不明白. 从模型融合的角度来解释dropout: Dropout提供了正则化一一大类模型的方法.Dropout可以被认为是集成大量的深层神经网络模型的 Bagging方法.通常的Bagging方法是每个模型单独训练的,但是这对于大规模的神经网络来说是不现实的.一般神经网络模型的融合都只…

一个有趣的网络解释: 信号量就是中央政府发给官人做一方大员的官印,有很多种官印但是不能一印多发,得到官印者才能掌权鱼肉一方百姓(任务得到信号量才能运行),否则你就只要等官跑官.(当然官印也可随时被政府收回(因腐败违反纪律等问题被剥夺优先权而分给其他人,当然以后表现好还可复出),或者嫌累或工资低自己封印辞官)    邮箱,就好给比当差的下达的抄家.拆房.收监等红头文件,拿到啥样的文件就干啥.   消息队列,就是给任务发了一连串的邮件,官员(任务)拿到这一大摞文件,可以从底部或者顶部(LIFO or…

茶馆小人书 ——AFO ​ 乌云重重地压住了整个天际,阴风凛冽袭人,随着远方穹顶上的几声闷响,豆大的雨点便开始清洗这座城市.北方的雨,就是这么突然.任性,恰似北方人的性情,豪放不羁,一旦开始便不可收拾. ​ 街上冷冷清清,偶有几辆车疾驰而过,溅起一片水花.傍街的小茶馆静静的伫立在雨中,环视着街上星星点点的行人,直到一阵匆匆的脚步声敲开了陈旧的大门: ​ “这么糟糕的天气,真是倒霉透了!” ​ 是个年轻人,面容白净而和善,穿着一身整洁的洋装,淋上了些许雨点,皮鞋也被水浸的不再发亮.不知他从何处来,…

本篇笔记是听刘铁岩老师做Distributed Deep Learning:New Driving Force of Artificial Intelligence报告整理而成 深度学习梯度下降公式如下 常用的深度学习训练方法为: Full batch -> SGD -> min-batch SGD Stochastic Gradient Descent (SGD) 其中: full batch是将所有的样本过一遍再更新参数,更新的效率较低. SGD每一个样本更新一次参数,更新频率非常快.但是…

提示:建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机…

Block 它是iOS于4.0新的程序语法之后,于iOS SDK 4.0之后,block应用几乎无处不在. 在其他语言中也有类似的概念,称为闭包(closure),实例object C兄弟swift 中闭包(swift 闭包具体解释)的使用跟 OC的block一样重要.总的来说: Block是C语言的 Block是一个数据类型 Block 是一个提前准备好的代码.在须要的时候运行 1. block作用: Block用来封装一段代码,能够在不论什么时候运行: Block能够作为函数參数或者函数的返…

通常来说,我们认为hashCode不相同就为不同的对象.就这样由一段代码引发了一场讨论,代码如下: @Test public void stringCompare() { String s1 = "test"; String s2 = "test"; String s3 = new String("test"); String s4 = new String("test"); System.out.println("…

http://www.wocaoseo.com/thread-50-1-1.html 很多东西在不同地方其所有的价值和意义是不一样的,seo亦是如此.在seo操作中我觉得最核心的就是检索价值观和用户需求分析,而在seo思维层中,我觉得最主要的就是数据观和全局观了.这些说起来都是理念的东西,在具体的操作细节中起着核心的重要作用,但是也是很多时候别人教不会的思想,需要在实践中慢慢的体会和钻研. seo的全局观,他的重要性是不言而喻的,比如不久前和人谈论起中文分词的问题,其实我觉得在目前的情况下,se…

深度学习Dropout技术分析 什么是Dropout? dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络.dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器,但对于其为何有效,却众说纷纭.在下读到两篇代表性的论文,代表两种不同的观点,特此分享给大家. 从神经网络的难题出发,一步一步引出dropout为何有效的解释.大规模的神经网络有两个缺点:…

开本系列,谈谈一些有趣的 CSS 题目,题目类型天马行空,想到什么说什么,不仅为了拓宽一下解决问题的思路,更涉及一些容易忽视的 CSS 细节. 解题不考虑兼容性,题目天马行空,想到什么说什么,如果解题中有你感觉到生僻的 CSS 属性,赶紧去补习一下吧. 不断更新,不断更新,不断更新,重要的事情说三遍. 谈谈一些有趣的CSS题目(一)-- 左边竖条的实现方法 谈谈一些有趣的CSS题目(二)-- 从条纹边框的实现谈盒子模型 谈谈一些有趣的CSS题目(三)-- 层叠顺序与堆栈上下文知多少 谈谈一些有趣…

开本系列,讨论一些有趣的 CSS 题目,抛开实用性而言,一些题目为了拓宽一下解决问题的思路,此外,涉及一些容易忽视的 CSS 细节. 解题不考虑兼容性,题目天马行空,想到什么说什么,如果解题中有你感觉到生僻的 CSS 属性,赶紧去补习一下吧. 不断更新,不断更新,不断更新,重要的事情说三遍. 谈谈一些有趣的CSS题目(一)-- 左边竖条的实现方法 谈谈一些有趣的CSS题目(二)-- 从条纹边框的实现谈盒子模型 所有题目汇总在我的 Github . 3.层叠顺序(stacking level)与堆…

开本系列,谈谈一些有趣的 CSS 题目,题目类型天马行空,想到什么说什么,不仅为了拓宽一下解决问题的思路,更涉及一些容易忽视的 CSS 细节. 解题不考虑兼容性,题目天马行空,想到什么说什么,如果解题中有你感觉到生僻的 CSS 属性,赶紧去补习一下吧. 不断更新,不断更新,不断更新,重要的事情说三遍. 谈谈一些有趣的CSS题目(一)-- 左边竖条的实现方法 谈谈一些有趣的CSS题目(二)-- 从条纹边框的实现谈盒子模型 谈谈一些有趣的CSS题目(三)-- 层叠顺序与堆栈上下文知多少 谈谈一些有趣…

开本系列,谈谈一些有趣的 CSS 题目,题目类型天马行空,想到什么说什么,不仅为了拓宽一下解决问题的思路,更涉及一些容易忽视的 CSS 细节. 解题不考虑兼容性,题目天马行空,想到什么说什么,如果解题中有你感觉到生僻的 CSS 属性,赶紧去补习一下吧. 不断更新,不断更新,不断更新,重要的事情说三遍. 谈谈一些有趣的CSS题目(一)-- 左边竖条的实现方法 谈谈一些有趣的CSS题目(二)-- 从条纹边框的实现谈盒子模型 谈谈一些有趣的CSS题目(三)-- 层叠顺序与堆栈上下文知多少 谈谈一些有趣…

首页新闻里面那个 [新闻头条]有趣啊!各种编程语言实现 2 + 2 = 5 其他的就不评论的,但是其中C#版的 真是逗比啊...评论中各种吐槽有木有... static void Main (string[] args) { ; ; == ) ; { ++x; } Console.WriteLine (x + y); } 所以我闲来无聊 ~~ 也来实现一个.... static void Main(string[] args) { using (var p = new CSharpCodePro…

刚开始用Xcode是不是发现以前熟悉的开发环境的快捷键都不能用了?怎么快捷运行,停止,编辑等等.都不一样了.快速的掌握这些快捷键,能提供开发的效率. 其实快捷键在Xcode的工具栏里都标注有,只是有的符号和你的键盘上的符号对应不起来罢了.下面截图工具栏里的快捷键总结一下常用快捷键的用法. 一.关于运行调试 1.运行,停止,都在工具栏的Product里. Command + R  运行. Command + .  停止 2.F6单步调试.F7跳入,F8继续, 和Eclipse,VS类似 二.导航…

理论知识:Deep learning:四十一(Dropout简单理解).深度学习(二十二)Dropout浅层理解与实现.“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors” 感觉没什么好说的了,该说的在引用的这两篇博客里已经说得很清楚了,直接做试验吧 注意: 1.在模型的测试阶段,使用”mean network(均值网络)”来得到隐含层的输出,其实就是在网络前向传播到输出层前时隐含层节点的输出值都…

如何向妻子解释OOD 前言 此文译自CodeProject上<How I explained OOD to my wife>一文,该文章在Top Articles上排名第3,读了之后觉得非常好,就翻译出来,供不想读英文的同学参考学习. 作者(Shubho)的妻子(Farhana)打算重新做一名软件工程师(她本来是,后来因为他们孩子出生放弃了),于是作者就试图根据自己在软件开发设计方面的经验帮助她学习面向对象设计(OOD). 自作者从事软件开发开始,作者常常注意到不管技术问题看起来多复杂,如果从…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

other_techniques_for_regularization 随手翻译,略作参考,禁止转载 www.cnblogs.com/santian/p/5457412.html Dropout: Dropout is a radically different technique for regularization. Unlike L1 and L2 regularization, dropout doesn't rely on modifying the cost function. In…

前言 训练神经网络模型时,如果训练样本较少,为了防止模型过拟合,Dropout可以作为一种trikc供选择.Dropout是hintion最近2年提出的,源于其文章Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors.中文大意为:通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能.本篇博文就是按照这篇论文简单介绍下Dropout的思想,以及从用一个简单的例子来说明该如何使用dropout. 基础知识:…

    看SQL Server大V宋大侠的博客文章,发现了一个有趣的sql server层级汇总数据问题.          具体的问题如下:     parent_id emp_id emp_name total_amout     NULL 2 Andrew 200     2 1 Nancy 100     2 3 Janet 120     3 4 Michael 80     1 5 Robert 50     每个员工的总销售额=自己的销售额+其下级员工的总销售额,     比如: …

很早之前便听说过地精排序的名字,今天自己看来一下,发现这是一种非常简单而且有趣的排序算法. 为什么叫地精排序? 地精排序在2000年由Dr. Hamid Sarbazi-Azad 提出的时候被称作 stupid sort,可见其思想的简单性.后来,这个算法被Dick Grune 描述成地精排序Gnome sort. 故事背景: Here is how a garden gnome sorts a line of flower pots.  Basically, he looks at the f…

理解dropout 原文地址:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443     理解dropout 注意:图片都在github上放着,如果刷不开的话,可以考虑FQ. 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下…

课程主页:http://cs231n.stanford.edu/ _______________________________________________________________________________________________________________________________________________________ -Parameter Updates 解决的方法: *Momentum update 其实就是把x再加上mu*v(可以看作是下滑过…

文章转自http://blog.163.com/hljmdjlln@126/blog/static/5473620620120412525181/ 做LC上的题"Palindrome number"时翻到此文章,经过少量修改后如下. 回文数是数学界中的一种有趣的现象.比如121就是一个回文数.回文数的数字互相对应,从中间一个任意一位数字起,左右每隔一个的数字都相等.回文数有许多神奇的规律和奥秘.主要分为读数回文数.平方回文数.乘积回文数以及倒乘回文数. 一.读数回文数 [解释]读数回文…

彩蛋爆料直击现场 几周前,我们曾报道了13个字符导致Chrome崩溃的漏洞.然而,这个漏洞有个小小的遗憾,那就是它只在MAC OS X下生效,其他系统并不受影响. 现在,我们又有了一个更有趣的漏洞.黑客用它可以让你Chrome 41的浏览器崩溃,而且不仅限于Mac系统啦! 无差别的崩溃漏洞 撰写该文章的时候,Chrome 41似乎还正在受到过长或者畸形的URL侵害,这种漏洞被称为AwSnap,在Github上有详细描述. 警告:不要点击这个链接,它会指向Reddit社交新闻站点,里面有某用户提交…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…