让数据间的关联也被 NN 加以分析,我们人类是怎么分析各种事物的关联,?最基本的方式,就是记住之前发生的事情. 那我们让神经网络也具备这种记住之前发生的事的能力. 再分析 Data0 的时候, 我们把分析结果存入记忆. 然后当分析 data1 的时候, NN会产生新的记忆, 但是新记忆和老记忆是没有联系的. 我们就简单的把老记忆调用过来, 一起分析. 如果继续分析 更多的有序数据 , RNN就会把之前的记忆都累积起来, 一起分析.参考莫烦python.…

本文转载自:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/51812459 通俗理解卷积神经网络(cs231n与5月dl班课程笔记) 1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会,那时“机器学习”非常火,很多人都对其抱有巨大的热情.当我2013年再次来到北京时,有一个词似乎比“机器学习”更火,那就是“深度学习”. 本博客内写过一些机器学习相关的文章,但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份,毕竟自…

深入:Android Touch事件传递机制全面解析(从WMS到View树) 通俗理解Android事件分发与消费机制 说起Android滑动冲突,是个很常见的场景,比如SliddingMenu与ListView的嵌套,要解决滑动冲突,不得不提及到View的事件分发机制. Touch事件传递规则分析首先,我们要知道Touch事件是包装在MotionEvent对象中的,在手指与屏幕接触过程中产生一系列事件,典型的事件有以下三种:ACTION_DOWN:手指刚接触屏幕的瞬间 ACTION_MOVE:…

这篇博客是Java经典书籍<Effective Java(第二版)>的读书笔记,此书共有78条关于编写高质量Java代码的建议,我会试着逐一对其进行更为通俗易懂地讲解,故此篇博客的更新大约会持续1个月左右. 第1条:考虑用静态工厂方法代替构造器 通常情况下我们会利用类的构造器对其进行实例化,这似乎毫无疑问.但“静态工厂方法”也需要引起我们的高度注意. 什么是“静态工厂方法”?这不同于设计模式中的工厂方法,我们可以理解它为“在一个类中用一个静态方法来返回这个类的实例”,例如: public st…

Effective Java通俗理解(上) 第31条:用实例域代替序数 枚举类型有一个ordinal方法,它范围该常量的序数从0开始,不建议使用这个方法,因为这不能很好地对枚举进行维护,正确应该是利用实例域,例如: 1 /** 2 * 枚举类型错误码 3 * Created by yulinfeng on 8/20/17. 4 */ 5 public enum ErrorCode { 6 FAILURE(0), 7 SUCCESS(1); 8 9 private final int code;…

关于MySQL中的自联结的通俗理解 前言:最近在通过SQL必知必会这本书学习MySQL的基本使用,在学习中也或多或少遇到了点问题,我也正好分享给大家,我的这篇博客用到的所有表格的代码都是来自SQL必知必会的官方下载地址,但是其理解都是自己的原创没有任何抄袭,SQL必知必会的代码有兴趣的朋友可以前去下载. 一.基本概念 (一) SQL的概述 SQL,英文全称叫Structured Query Language,是结构化查询语言的意思,结构化查询语言是高级的非过程化编程语言,允许用户在高层数据结构上…

这篇博客是Java经典书籍<Effective Java(第二版)>的读书笔记,此书共有78条关于编写高质量Java代码的建议,我会试着逐一对其进行更为通俗易懂地讲解,故此篇博客的更新大约会持续1个月左右. 第1条:考虑用静态工厂方法代替构造器 通常情况下我们会利用类的构造器对其进行实例化,这似乎毫无疑问.但“静态工厂方法”也需要引起我们的高度注意. 什么是“静态工厂方法”?这不同于设计模式中的工厂方法,我们可以理解它为“在一个类中用一个静态方法来返回这个类的实例”,例如: public st…

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…

参考通俗理解决策树算法中的信息增益 说到决策树就要知道如下概念: 熵:表示一个随机变量的复杂性或者不确定性. 假如双十一我要剁手买一件衣服,但是我一直犹豫着要不要买,我决定买这件事的不确定性(熵)为2.6. 条件熵:表示在直到某一条件后,某一随机变量的复杂性或不确定性. 我在看了这件衣服的评价后,我决定买衣服这件事的不确定性是1.2. 我在线下实体店试穿衣服后,我决定买衣服这件事的不确定性是0.9. 信息增益:表示在知道某一条件后,某一随机变量的不确定性的减少量. 上面条件熵给出了两个: 一个是…

通俗理解LDA主题模型 0 前言 印象中,最開始听说"LDA"这个名词,是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列,叫LDA数学八卦,我当时一直想看来着,记得还打印过一次,但不知是由于这篇文档的前序铺垫太长(如今才意识到这些"铺垫"都是深刻理解LDA 的基础,但假设没有人帮助刚開始学习的人提纲挈领.把握主次.理清思路,则非常easy陷入LDA的细枝末节之中),还是由于当中的数学推导细节太多,导致一直没有完整看完过. 2013年12月,在我组织的Mac…