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卷积神经网络(CNN)学习笔记1:基础入门 Posted on 2016-03-01   |   In Machine Learning  |   9 Comments  |   14935  Views 概述 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的.CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于,避免了对图像复杂的…
目录 集成学习二: Boosting 引言 Adaboost Adaboost 算法 前向分步算法 前向分步算法 Boosting Tree 回归树 提升回归树 Gradient Boosting 参考文献: 集成学习二: Boosting 引言 集成学习,的第二种方式称为Boosting. 不同于bagging的民主投票制, 其采用的是"精英"投票制.也即不同的分类器具有不同的权重, 显然,分类效果好的分类器权重会更大些,反之,权重会小些. 这就是Boosting 的基本思想. 从偏…
目录 SVG 学习<一>基础图形及线段 SVG 学习<二>进阶 SVG世界,视野,视窗 stroke属性 svg分组 SVG 学习<三>渐变 SVG 学习<四> 基础API SVG 学习<五> SVG动画 SVG 学习<六> SVG的transform SVG 学习<七> SVG的路径——path(1)直线命令.弧线命令 SVG 学习<八> SVG的路径——path(2)贝塞尔曲线命令.光滑贝塞尔曲线命令 (转…
变量用于临时存储数据,而函数用于操作数据,实现代码的重复使用.在R中,函数只是另一种数据类型的变量,可以被分配,操作,甚至把函数作为参数传递给其他函数.分支控制和循环控制,和通用编程语言的风格很相似,但是,不要因为R具有这些元素,就把R作为通用编程语言来看待,R的最小变量是向量,是一种面向数组(Array-Oriented)的语言.在编程时,尽量用array的方式思考,避免使用循环(for,while,repeat)控制,而使用apply函数家族实现计算的迭代,这是R语言的特色,把特定的函数应用…
本系列文章如下: Android JNI(一)——NDK与JNI基础 Android JNI学习(二)——实战JNI之“hello world” Android JNI学习(三)——Java与Native相互调用 Android JNI学习(四)——JNI的常用方法的中文API Android JNI学习(五)——Demo演示 本地内容主要简介如下: 1.环境展示 2.传统方式的具体流程 3.传统方式的相关问题 4.传统方式的so文件 5.通过CMake工具demo演示流程 6.CMake工具d…
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CNN学习笔记:全连接层 全连接层 全连接层在整个网络卷积神经网络中起到“分类器”的作用.如果说卷积层.池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话,全连接层则起到将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用. 一段来自知乎的通俗理解: 从卷积网络谈起,卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会”.卷积核的个数相当于候选人,图像中不同的特征会激活不同的“候选人”(卷积核).池化层(仅指最大池化)起着类似于“合票”的作用,不同特征在对不同的“候选人”有着各自的喜好. 全连接相…
CNN学习笔记:激活函数 激活函数 激活函数又称非线性映射,顾名思义,激活函数的引入是为了增加整个网络的表达能力(即非线性).若干线性操作层的堆叠仍然只能起到线性映射的作用,无法形成复杂的函数.常用的函数有sigmoid.双曲正切.线性修正单元函数等等. 使用一个神经网络时,需要决定使用哪种激活函数用隐藏层上,哪种用在输出节点上. 比如,在神经网路的前向传播中,这两步会使用到sigmoid函数.sigmoid函数在这里被称为激活函数. sigmoid函数 之前在线性回归中,我们用过这个函数,使我…