(python 3) import numpy from scipy import sparse as S from matplotlib import pyplot as plt from scipy.sparse.csr import csr_matrix import pandas def normalize(x): V = x.copy() V -= x.min(axis=1).reshape(x.shape[0],1) V /= V.max(axis=1).reshape(x.shap…

博客园不能上传附件,所以这里贴两张流程图吧.一个是模拟退火算法的流程图(Boltzmann机本实上就是反复退火的过程), 个是Boltzmann调整权值的过程.…

起源:Boltzmann神经网络 Boltzmann神经网络的结构是由Hopfield递归神经网络改良过来的,Hopfield中引入了统计物理学的能量函数的概念. 即,cost函数由统计物理学的能量函数给出,随着网络的训练,能量函数会逐渐变小. 可视为一动力系统,其能量函数的极小值对应系统的稳定平衡点. Hinton发明的Boltzmann中乘热打铁,对神经元输出引入了随机概率重构的概念.其想法来自于模拟退火算法: 首先在高温下进行搜索,由于此时各状态出现概率相差不大,系统可以很快进入“热平衡状…

看过首席科学家NG的深度学习公开课很久了,一直没有时间做课后编程题,做完想把思路总结下来,仅仅记录编程主线. 一 引用工具包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from testCases import * import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model from planar_utils import plot_decision_bounda…

一.通信socket socket()函数 Python 中,我们用 socket()函数来创建套接字,语法格式如下: socket.socket([family[, type[, proto]]]) 参数 family: 套接字家族可以使AF_UNIX或者AF_INET type: 套接字类型可以根据是面向连接的还是非连接分为SOCK_STREAM或SOCK_DGRAM protocol: 一般不填默认为0. 二.ur接口(30001&30002) Primary & Secondary…

相信各位对堡垒机(跳板机)不陌生,为了保证服务器安全,前面加个堡垒机,所有ssh连接都通过堡垒机来完成,堡垒机也需要有 身份认证,授权,访问控制,审计等功能,笔者用Python基本实现了上述功能. AD:2014WOT全球软件技术峰会北京站 课程视频发布 11月21日-22日 与WOT技术大会相约深圳 现在抢票 相信各位对堡垒机(跳板机)不陌生,为了保证服务器安全,前面加个堡垒机,所有ssh连接都通过堡垒机来完成,堡垒机也需要有 身份认证,授权,访问控制,审计等功能,笔者用Python基本实现了…

题目太长了!下载地址[传送门] 第1题 简述:识别图片上的数字. import numpy as np import scipy.io as scio import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as op #显示图片数据 def displayData(X): m = np.size(X, 0) #X的行数,即样本数量 n = np.size(X, 1) #X的列数,即单个样本大小 example_width = int(np.r…

from numpy import array, append, vstack, transpose, reshape, \ dot, true_divide, mean, exp, sqrt, log, \ loadtxt, savetxt, zeros, frombuffer from numpy.linalg import norm, lstsq from multiprocessing import Process, Array from random import sample fro…

import numpy import scipy.special import matplotlib.pyplot as plt import scipy.misc import glob import imageio import scipy.ndimage class neuralNetWork: def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes = inputnodes self…

Hopfield网络具有最优计算功能,然而网络只能严格按照能量函数递减方式演化,很难避免伪状态的出现,且权值容易陷入局部极小值,无法收敛于全局最优解. 如果反馈神经网络的迭代过程不是那么死板,可以在一定程度上暂时接受能量函数变大的结果,就有可能跳出局部极小值.随机神经网络的核心思想就是在网络中加入概率因素,网络并不是确定的向能量函数减小的方向演化,而是以一个较大概率向这个方向演化,以保证正确的迭代方向,同时想能量函数增大的概率也存在,以防止陷入局部极小值. 在机器学习以及优化组合问题中,最常用的…