神经结构进步.GPU深度学习训练效率突破.RNN,时间序列数据有效,每个神经元通过内部组件保存输入信息. 卷积神经网络,图像分类,无法对视频每帧图像发生事情关联分析,无法利用前帧图像信息.RNN最大特点,神经元某些输出作为输入再次传输到神经元,可以利用之前信息. xt是RNN输入,A是RNN节点,ht是输出.对RNN输入数据xt,网络计算得输出结果ht,某些信息(state,状态)传到网络输入.输出ht与label比较得误差,用梯度下降(Gradient Descent)和Back-Propag…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![认真看图][认真看图] [补充说明]深度学习中的序列模型已经广泛应用于自然语言处理(例如机器翻译等).语音识别.序列生成.序列分析等众多领域! [再说一句]本文主要介绍深度学习中序列模型的演变路径,和往常一样,不会详细介绍各算法的具体实现,望理解! 一.循环神经网络RNN 1. RNN标准结构 传统神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的,不能处理序列信息(即前一个输入和后一个输入是…

驱动开发读书笔记. 0.02 基于EASYARM-IMX283 怎么烧写自己裁剪的linux内核?(非所有arm9通用) 手上有一块tq2440,但是不知道什么原因,没有办法烧boot进norflash或者nandflash:只好用另一块arm9(i.mx283a)来继续学习: 从开发教程上面可知,烧写uboot和Linux是通过各种批处理脚本和exe程序来执行的,称之为固件烧写,然而并没有需要我们选择uboot路径.Linux内核和文件系统的地方.这样的话是不是意味着只能烧写官方默认提供的文件…

1.浏览器处理图像的过程: 1.服务器获取文件,显示出文本结构,以及预留默认的大小给<img>(如果该<img>有width-1值和height-1值,则根据这个值提前设好页面——也就是留下一个符合该值的图片位置): 2.获取一个图像的所有信息,包括内容.大小.及其分辨率:width-2值和height-2值(如果获取图像信息失败,则每个浏览器有每个浏览器的不同处理办法,比如加载一个破损的图片示意——但无论是什么浏览器,此时如果<img>中有alt值,则加载该值替代图片…

1 前言 本文介绍一种Qt下进行ROS开发的完美方案,使用的是ros-industrial的Levi-Armstrong在2015年12月开发的一个Qt插件ros_qtc_plugin,这个插件使得Qt"新建项目"和"新建文件"选项中出现ROS的相关选项,让我们可以直接在Qt下创建.编译.调试ROS项目,也可以直接在Qt项目中添加ROS的package.urdf.launch,感谢Levi-Armstrong.目前这个插件还在不断完善,有问题或者其他功能建议可以在r…

双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi-RNN),Schuster.Paliwal,1997年首次提出,和LSTM同年.Bi-RNN,增加RNN可利用信息.普通MLP,数据长度有限制.RNN,可以处理不固定长度时序数据,无法利用历史输入未来信息.Bi-RNN,同时使用时序数据输入历史及未来数据,时序相反两个循环神经网络连接同一输出,输出层可以同时获取历史未来信息. Language Modeling,不适合Bi-RNN,目标是通过前…

记录一下自己关于Vue学习的过程,便于以后归纳整理以及复习. 1.下载引用vue.js 下载: npm install vue ,然后引用. 或直接线上引用: <script src="https://unpkg.com/vue/dist/vue.js"></script> 2.基于vue2.26版本 MVVM模式,M(模型),V(视图),VM(VideoModel)…

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter特征选择方法是一种启发式方法,其基本思想是:制定一个准则,用来衡量每个特征/属性,对目标属性的重要性程度,以此来对所有特征/属性进行排序,或者进行优选操作.常用的衡量准则有假设检验的p值.相关系数.互信息.信息增益等.本文基于候选属性和目标属性间关联性的假设检验,依据p值的大小量化各候选属性的重要性…

课时22 基于XML配置方式实现对action的所有方法进行校验   使用基于XML配置方式实现输入校验时,Action也需要继承ActionSupport,并且提供校验文件,校验文件和action类放在同一个包下,文件的取名格式为:ActionClassName-validation.xml,其中ActionClassName为action的简单类名,-validation为固定写法.如果Action类为Person,那么该文件的取名应为:Person-validation.xml. <!DO…

基于估计的无约束预测控制 1.引言 基本上这两个部分都是在线性理论的框架下,利用状态空间法来建模.求解控制律.状态空间模型在理论分析上具有很强的优越性,但实际应用中能直接准确且经济地获取系统状态并不容易.有些状态,尤其是温度(如火箭喷口温度等)只能间接估计,因此我们可以使用状态观测器来重构一个易于实现的系统来模拟原系统的状态. 具体的做法是,先利用原系统可以测量的变量,如系统可测输入输出,使得在一定条件下满足估计的状态与原状态渐进等价,随后利用观测器重构的系统设计控制律. 观测器收敛条件 在设计…