先用3类样本训练,在測试.. 刚開始学习的人有错的 地方,,请大家多多指导.. 一些好的博客: http://blog.csdn.net/starxu85/article/details/3143533 http://blog.csdn.net/worldy/article/details/17486695 http://blog.csdn.net/zhonghuan1992/article/details/38395927 版权声明:本文博客原创文章,博客,未经同意,不得转载.…

神经网络是目前最流行的机器学习算法之一.随着时间的推移,证明了神经网络在精度和速度方面,比其他的算法性能更好.并且形成了很多种类,像CNN(卷积神经网络),RNN,自编码,深度学习等等.神经网络对于数据科学和或者机器学习从业者,就像线性回归对于统计学家一样.因此,对神经网络是什么有一个基本的理解是有必要的,比如,它是怎么构成的,它能处理问题的范围以及它的局限性是什么.这篇文章尝试去介绍神经网络,从一个最基础的构件,即一个神经元,深入到它的各种流行的种类,像CNN,RNN等.    神经元是什么?…

简单的理解deflate算法 最近做压缩算法. 用到了deflate压缩算法,  找了很多资料,  这篇文章算是讲的比较易懂的, 这篇文章不长,但却浅显易懂, 基本上涵盖了我想要知道的所有要点. 翻译出来, 留存.    可能对正在学习或者准备学习deflate算法的童鞋有所帮助. 先说一下deflate算法吧.  deflate是zip压缩文件的默认算法.   其实deflate现在不光用在zip文件中, 在7z, xz等其他的压缩文件中都用.   实际上deflate只是一种压缩数据流的算法…

OSI七层模式简单通俗理解 这个模型学了好多次,总是记不住.今天又看了一遍,发现用历史推演的角度去看问题会更有逻辑,更好记.本文不一定严谨,可能有错漏,主要是抛砖引玉,帮助记性不好的人.总体来说,OSI模型是从底层往上层发展出来的. 这个模型推出的最开始,是是因为美国人有两台机器之间进行通信的需求. 需求1: 科学家要解决的第一个问题是,两个硬件之间怎么通信.具体就是一台发些比特流,然后另一台能收到. 于是,科学家发明了物理层: 主要定义物理设备标准,如网线的接口类型.光纤的接口类型.各种传输介…

Building Convolutional Neural Network using NumPy from Scratch https://www.linkedin.com/pulse/building-convolutional-neural-network-using-numpy-from-ahmed-gad/ 教程 | 如何使用纯NumPy代码从头实现简单的卷积神经网络 机器之心 2018-05-29    …

对js原型简单的理解和图解 最近在努力的学习js中,今天就抽了个空把自己理解的原型,记下一下在笔记中,以后自己查看,有空在会把原型链记录一下. 1.prototype prototype:是一个函数的属性,每个函数中都会有一个prototype属性,这个属性是一个指针,指向一个对象. 该如何查看prototype 创建一个Person函数,打开chrome里面,F12打开开发者工具在Sources,在最右边的Watch窗口 +中输入Person就可以查看Person所有的属性和方法. proto…

 最简单的理解一:建立TCP连接:三次握手协议    客户端:我要对你讲话,你能听到吗:服务端:我能听到:而且我也要对你讲话,你能听到吗:客户端:我也能听到.…….互相开始通话…….. 二:关闭TCP连接:四次握手协议 客户端:我说完了,我要闭嘴了:服务端:我收到请求,我要闭耳朵了:(客户端收到这个确认,于是安心地闭嘴了.)…….    服务端还没倾诉完自己的故事,于是继续唠唠叨叨向客户端说了半天,直到说完为止…….服务端:我说完了,我也要闭嘴了:客户端:我收到请求,我要闭耳朵了:(事实上,客户…

在前面的文章中,已经介绍了从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化,本次我们从最大后验概率点估计(MAP,maximum a posteriori point estimate)的角度来理解神经网络中十分重要的weight decay正则化方法. 前面的文章中讲到了梯度下降法可以从最大似然概率估计(ML)的角度来理解,最大似然是一种典型的频率统计方法,还有一种非常不同的贝叶斯统计方法(具体的区别请参考花书).由于贝叶斯统计方法很多时候是复杂不易于处理的,因此我们更想要一种类似…

最近在学习tf的神经网络算法,十多年没有学习过数学了,本来高中数学的基础,已经彻底还给数学老师了.所以我把各种函数.公式和推导当做黑盒子来用,理解他们能做到什么效果,至于他们是如何做到的,暂时不去深究,最多知道哪个公式的效果会比哪个更适合哪个场合. BP网络应该是最入门级的算法了. #用伪代码描述下大概如此 # 单层BP x = tf.placeholder(tf.float32,[None,256]) y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) w = t…

转载地址:https://www.jianshu.com/p/4b4701beba92 1.循环神经网络 人类针对每个问题的思考,一般不会是完全的从头开始思考.正如当你阅读这篇译文的时候,你会根据已经阅读过的内容来对后面的内容进行理解,你不会把之前的东西都丢掉从头进行思考,你对内容的理解是贯穿的. 传统的神经网络做不到这一点,而这似乎是一个主要的缺点. 例如,假设您想对电影中的每个事件进行分类.我们无法想象传统神经网络如何能够利用前面的场景去干预后面的预测. 幸好循环神经网络解决了这个问题, 它…