UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第一篇  稀疏自编…

课程链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/LogisticRegression/ 这一节主要讲的是梯度的概念,在实验部分,比较之前的线性回归的梯度与通过定义来计算的梯度,统计二者之间的误差. 线性回归得到的是一个连续值,有时我们想得到0或者1这样的预测值,这就要用到logistic regression.因为要得到的是概率值, 之前的表示函数显然已经不合适了,这时需要用到新的函数来表示: 我们的目标就是对theta做优化,当x属于1时,…

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第二篇  预处理:…

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第一篇  稀疏自编…

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第一篇  稀疏自编…

教程地址:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/ logstic regression是二分类的问题,如果想要多分类,就得用softmax regression. 这节比较难理解的是cost function,实际上,cost function就是最大似然估计加上了个负号. 理论部分参考这位博主的博文:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/22…

课程地址:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/FeatureExtractionUsingConvolution/ 在之前的练习中,图片比较小,这节课的方法可以应用到更大的图像上. Fully Connected Networks 在sparse autoencoder(后面会讲到)中,一种设计选择是将输入层与隐藏层fully connect,这种方式对图片小的情况下计算量还 可以接受,但对大图片来说变得不可接受. Locally Conn…

教程:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/ 以及这篇博文,写的很清楚:http://blog.csdn.net/itplus/article/details/11451327 PCA是对数据实现降维,一般做数据的预处理.关于PCA,可参考http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/4495812.html 主要讲的是如何降维,以及如何确定维数K.…

ufdl的新教程,从基础学起.第一节讲的是线性回归.主要目的是熟悉目标函数,计算梯度和优化. 按着教程写完代码后,总是编译出错,一查是mex的原因,实在不想整了. 这位博主用的是向量,比较简洁:http://blog.csdn.net/lingerlanlan/article/details/38377023 这位博主用的是循环,更好理解:http://www.cnblogs.com/william7neral/p/4448566.html 接下来是logistic regression和向量化…

上一节介绍了jfinal框架的简单搭建,这节通过一个小例子了解jfinal的结构和特点 先上图 1.建数据库(我用的是oracle数据库,其他的相对也差不多) -- Create table create table CLASSES ( classesid NUMBER not null, classesname ), classesaddress ) ); -- Create table create table STUDENT ( studentid NUMBER not null, stu…

注:本文声明事项. 本博文整理者:刘军 本博文出自于: <Java8 编程官方参考教程>一书 声明:1:转载请标注出处.本文不得作为商业活动.若有违本之,则本人不负法律责任.违法者自负一切法律责任.           2: 本书对应的jdk为 jdk8版本           3:因为内容容量太大,编辑器无法承受于是给拆分了以下版本:           <Java 8编程官方参考教程(第9版).pdf>学习笔记(一)--->第一章到六章学习笔记:讲:java的历史和演变.…

UFLDL深度学习笔记 (二)Softmax 回归 本文为学习"UFLDL Softmax回归"的笔记与代码实现,文中略过了对代价函数求偏导的过程,本篇笔记主要补充求偏导步骤的详细推导. 1. 详细推导softmax代价函数的梯度 经典的logistics回归是二分类问题,输入向量$ x^{(i)}\in\Re^{n+1}$ 输出0,1判断\(y^{(i)}\in{\{0,1\}}\),Softmax回归模型是一种多分类算法模型,如图所示,输出包含k个类型,\(y^{(i)}\in{\…

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852083.html tensorflow学习笔记二:入门基础   TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或…

NumPy学习笔记 二 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分析>第四版(华东师范大学数学系).<概率论与数理统计>(陈希孺,中科大出版).<概率论与数理统计>第二版(茆诗松.程依明等编).<组合最优化:理论与方法>(现代数学译丛23).笔记二主要记录数据获取,沪深证券市场的A股股票数据. 获取的股票数据周期包括5分钟.15分钟…

系列目录 InterSystems Ensemble学习笔记(一) Ensemble介绍及安装InterSystems Ensemble学习笔记(二) Ensemble创建镜像, 实现自动故障转移 一,使用场境介绍 Mirror Failover Members,镜像故障转移. 要实现自动故障转移,镜像必须包两个故障转移成员,通常是两台独立服务器,每个服务器托管独立的Caché数据库实例. 在任意时刻,一个成员为主节点,另一个成员为备节点. 主节点提供应用程序访问和数据库联接.备节点只作为备份服…

UFLDL深度学习笔记 (一)基本知识与稀疏自编码 前言 近来正在系统研究一下深度学习,作为新入门者,为了更好地理解.交流,准备把学习过程总结记录下来.最开始的规划是先学习理论推导:然后学习一两种开源框架:第三是进阶调优.加速技巧.越往后越要带着工作中的实际问题去做,而不能是空中楼阁式沉迷在理论资料的旧数据中.深度学习领域大牛吴恩达(Andrew Ng)老师的UFLDL教程 (Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)提供了很好的基础理论推导…

UFLDL深度学习笔记 (六)卷积神经网络 1. 主要思路 "UFLDL 卷积神经网络"主要讲解了对大尺寸图像应用前面所讨论神经网络学习的方法,其中的变化有两条,第一,对大尺寸图像的每个小的patch矩阵应用相同的权值来计算隐藏层特征,称为卷积特征提取:第二,对计算出来的特征矩阵做"减法",把特征矩阵纵横等分为多个区域,取每个区域的平均值(或最大值)作为输出特征,称为池化.这样做的原因主要是为了降低数据规模,对于8X8的图像输入层有64个单元,而100X100的图像…

UFLDL深度学习笔记 (三)无监督特征学习 1. 主题思路 "UFLDL 无监督特征学习"本节全称为自我学习与无监督特征学习,和前一节softmax回归很类似,所以本篇笔记会比较简化,主题思路和步骤如下: 把有标签数据分为两份,先对一份原始数据做无监督的稀疏自编码训练,获得输入层到隐藏层的最优化权值参数\(W, b\): 把另一份数据分成分成训练集与测试集,都送入该参数对应的第一层网络(去掉输出层的稀疏自编码网络): 用训练集输出的特征作为输入,训练softmax分类器: 再用此参数…

原文: http://www.cnblogs.com/pasoraku/archive/2012/10/25/2738428.htmlWPF的Binding学习笔记(二) 上次学了点点Binding的皮毛, 然后就做别的事去了, 等回头再来看WPF的时候, 哈忘记了~ 于是写个例子补一下, 在继续学习Binding. 1, 首先准备好一个类 public class Hero { public Hero(int id, string name, string skill, bool hasM)…

AJax 学习笔记二(onreadystatechange的作用) 当发送一个请求后,客户端无法确定什么时候会完成这个请求,所以需要用事件机制来捕获请求的状态XMLHttpRequest对象提供了onreadyStateChange事件实现这一功能.这类似于回调函数的做法.onreadyStateChange事件可指定一个事件处理函数来处理XMLHttpRequest对象的执行结果,如: 复制代码 代码如下: ajaxObj=createAjaxObject(); var url="/MyTod…

源地址:http://bbs.9miao.com/thread-44603-1-1.html 在此补充一下Socket的验证机制:socket登陆验证.会采用session会话超时的机制做心跳接口验证保持一个长连接也为推送消息提供 ======这段是一个以前同事给我的JAVA Socket验证机制的例子===========socket通信一般是找不到头这些的,要自定义封装通信消息类如开源框架netty,消息进出都有自定义加密和选择性压缩的socket不想http一样能找到某个方法,他就监听ip…

Notification通知,也可理解为消息,有通知,必然有发送通知的广播,JMX这里采用了一种订阅的方式,类似于观察者模式,注册一个观察者到广播里,当有通知时,广播通过调用观察者,逐一通知. 这里写一个简单的Server配置例子, 首先定义我们的MBean接口: 接着,我们会想第一节那样,去实现这个MBean接口,并且继承NotificationBroadcasterSupport,来提供广播服务: package com.dxz.mbean; import java.util.concurr…

jfinal框架教程-学习笔记 JFinal  是基于 Java  语言的极速  WEB  + ORM  开发框架,其核心设计目标是开发迅速.代码量少.学习简单.功能强大.轻量级.易扩展.Restful.在拥有Java 语言所有优势的同时再拥有 ruby.python.php 等动态语言的开发效率!为您节约更多时间,去陪恋人.家人和朋友!(鼓掌!~~) JFinal 有如下主要特点:   MVC 架构,设计精巧,使用简单   遵循 COC 原则,零配置,无 xml   独创 Db + Re…

java的class只在需要的时候才内转载入内存,并由java虚拟机的执行引擎来执行,而执行引擎从总的来说主要的执行方式分为四种, 第一种,一次性解释代码,也就是当字节码转载到内存后,每次需要都会重新的解析一次, 第二种,即时解析,也就是转载到内存的字节码会被解析成本地机器码,并缓存起来以提高重用性,但是比较耗内存, 第三种,自适应优化解析,即将java将使用最贫乏的代码编译成本地机器码,而使用不贫乏的则保持字节码不变,一个自适应的优化器可以使得java虚拟机在80%-90%的时间里执行优化过的…

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: center; font: 30.0px Helvetica; color: #000000 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 16.0px "PingFang TC Semibold"; color: #000000 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 11.0…

Java IO学习笔记二 流的概念 在程序中所有的数据都是以流的方式进行传输或保存的,程序需要数据的时候要使用输入流读取数据,而当程序需要将一些数据保存起来的时候,就要使用输出流完成. 程序中的输入输出都是以流的形式保存的,流中保存的实际上全都是字节文件. 字节流和字符流 实际上字节流在操作时本身不会用到缓冲区(内存),是文件本身直接操作的,而字符流在操作时使用了缓冲区,通过缓冲区再操作文件 在java.io包中操作文件内容的主要有两大类:字节流.字符流,两类都分为输入和输出操作.在字节流中输出…

<SQL必知必会>学习笔记(二) 咱们接着上一篇的内容继续.这一篇主要回顾子查询,联合查询,复制表这三类内容. 上一部分基本上都是简单的Select查询,即从单个数据库表中检索数据的单条语句,但是实际应用中的业务逻辑往往会非常复杂,所以会用到一些比较复杂的查询,如子查询,联合查询. 1.子查询 当一个查询是另一个查询的条件时,称为子查询.但是说到子查询又不的不说它与嵌套查询两者的区别,下面一张图来说明 下面再用一条sql语句来说明他们的关系. 其中在查询中又分为嵌套子查询和相关子查询,他们之间…

中文译著已经出版,详情请参考:http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865 Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(二) indigo tools 笔记一记录了一些常用的基本命令(cmd),笔记二介绍一些可视化的编译调试工具(tool). --roscore --roslaunch chapter2_tutorials chapter2.launch --…

Redis学习笔记二 一.BitMap是什么 就是通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态,其中的key就是对应元素本身.我们知道8个bit可以组成一个Byte,所以bitmap本身会极大的节省储存空间. 二.BitMap算法基本描述 BitMap 是使用 bit位来标记某个元素对应的value,而key 即是该元素,因此对于之前位数存储换成bit位存储数据能大大的节省存储空间. 三.BitMap的实现思想 假设我们要对于0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)进行排序(假设元素没有重复)…

Django学习笔记二 模型类,字段,选项,查询,关联,聚合函数,管理器, 一 字段属性和选项 1.1 模型类属性命名限制 1)不能是python的保留关键字. 2)不允许使用连续的下划线,这是由django的查询方式决定的. 3)定义属性时需要指定字段类型,通过字段类型的参数指定选项,语法如下: 属性名=models.字段类型(选项) 1.2 字段的类型 使用时需要引入django.db.models包,字段类型如下: 类型 描述 AutoField 自动增长的IntegerField,通常不…