…

学习了吴恩达老师深度学习工程师第一门课,受益匪浅,尤其是吴老师所用的符号系统,准确且易区分． 遵循吴老师的符号系统,我对任意层神经网络模型进行了详细的推导,形成笔记． 有人说推导任意层MLP很容易,我表示怀疑啊．难道又是我智商的问题嘛╮(╯＿╰)╭． 推导神经网络, 我用了一天．最后完成了,我就放心了,可以进行下一部分学习了:) 推这玩意是个脏活累活,直接记住向量化表示(结果)也是极好的. 顺便说一下,本文的图片若看不清,可以另存为本地文件放大看(scan的时候我定了较高的精度),更清楚^^ 该…

主动模式下FTP的详细工作过程   PORT FTP是常用的FTP工作方式,当客户端的连接请求到来时,FTP服务器会利用默认的21端口与客户端建立连接,该连接属于命令通道,利用该通道来下达控 制指令:接下来服务器便会在20端口接受客户端的数据传输连接请求,并建立数据传输通道,开始传输数据,数据传输完毕后,便会关闭该次的数据连接,接着又 会在20端口等待接受新的数据连接.由此可见,基于端口的工作方式,服务器的数据端口始终使用20,建立FTP控制连接则使用标准的21端口.根据需要, 可以在配置文件中…

Tomcat7.0.22在Windows下详细配置过程 一.JDK1.7安装 1.下载jdk,下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk-7u1-download-513651.html 2.添加系统环境变量,我的电脑->属性->高级->环境变量(如果添加的环境变量已经存在,点击“编辑”添加,否则点击“新建”添加) (1)变量名: JAVA_HOME    变量值: D:\Program Files\J…

win7(win10也适用)系统安装GPU/CPU版tensorflow Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程) 目录 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现…

看到网上有人讲解fedora 9下安装PF-RING的过程,都是几年前的了,比较老了,我安装PF-RING就是为了使用libpcap库,libpcap的原理是通过socket 将数据包从网卡 捕获数据包,然后在提交给应用程序,和winpcap很大的区别是,libpcap采用的是2个缓冲区,内核类似的一个乒乓操作,详细见我的庖丁解牛 --winpcap源码彻底解密一系列的文章.winpcap采用的是环状缓冲区,在winpcap下当网卡有数据到来时,npf.sys就会将数据拷贝 到内核缓冲区中,而内…

[机器学习]算法原理详细推导与实现(六):k-means算法 之前几个章节都是介绍有监督学习,这个章解介绍无监督学习,这是一个被称为k-means的聚类算法,也叫做k均值聚类算法. 聚类算法 在讲监督学习的时候,通常会画这样一张图: 这时候需要用logistic回归或者SVM将这些数据分成正负两类,这个过程称之为监督学习,是因为对于每一个训练样本都给出了正确的类标签. 在无监督学习中,经常会研究一些不同的问题.假如给定若干个点组成的数据集合: 所有的点都没有像监督学习那样给出类标签和所谓的学习样…

目录 目录 1. 为什么会出现图卷积神经网络? 2. 图卷积网络的两种理解方式 2.1 vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域) 2.2 spectral domain:频域方法(谱方法) 3. 什么是拉普拉斯矩阵? 3.1 常用的几种拉普拉斯矩阵 普通形式的拉普拉斯矩阵 对称归一化的拉普拉斯矩阵(Symmetric normalized Laplacian) 随机游走归一化拉普拉斯矩阵(Random walk normalized Laplacian) 泛化…

Lec 4 BP神经网络详细推导 本篇博客主要记录一下Coursera上Andrew机器学习BP神经网络的前向传播算法和反向传播算法的具体过程及其详细推导.方便后面手撸一个BP神经网络. 目录 Lec 4 BP神经网络详细推导 4.1 网络结构 4.1.1 损失函数 4.1.2 网络结构 4.2 Forward Propagation 4.3 Back Propagation 4.3.1 第三层权重偏导的求法 4.3.2 第二层权重偏导的求法 4.3.3 第一层权重偏导的求法 4.3.4 直观感…

前言 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在70年代由苏联人 Vladimir Vapnik 提出,主要用于处理二分类问题,也就是研究如何区分两类事物. 本文主要介绍支持向量机如何解决线性可分和非线性可分问题,最后还会对 SMO 算法进行推导以及对 SMO 算法的收敛性进行简要分析,但受限于篇幅,本文不会对最优化问题.核函数.原问题和对偶问题等前置知识做过于深入的介绍,需要了解相关知识的读者朋友请移步其它文章.资料. SVM 推导过程主要参考自胡浩基教授的机器学习公…