目录 概 主要内容 代码 Tomczak J. and Welling M. Improving Variational Auto-Encoders using Householder Flow. NIPS workshop: Bayesian Deep Learning, 2016. 概 本文介绍了一种Normalizing FLow, 利用Householder变换. 主要内容 我们一般假设 \[q_{\phi} (z|x) = \mathcal{N}(z| \mu(x), \sigma^2…

目录 概 主要内容 代码 Kingma D., Salimans T., Jozefowicz R., Chen X., Sutskever I. and Welling M. Improved Variational Inference with Inverse Autoregressive Flow. NIPS, 2016. 概 一种较为复杂normalizing flow. 主要内容 IAF的流程是这样的: 由encoder 得到\(\mu, \sigma, h\), 采样\(\epsil…

About this Course This course will teach you the "magic" of getting deep learning to work well. Rather than the deep learning process being a black box, you will understand what drives performance, and be able to more systematically get good res…

Awesome-Pytorch-list 2018-08-10 09:25:16 This blog is copied from: https://github.com/Epsilon-Lee/Awesome-pytorch-list Pytorch & related libraries pytorch : Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration. pytorch extras :…

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像.声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示. 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出.基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器…

from:http://farmingyard.diandian.com/post/2013-04-07/40049536511 来源:十一城 http://elevencitys.com/?p=1854 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示…

声明:以下内容转载自平行宇宙. Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科…

原文:http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/ Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模…

来自 http://deeplearning.net/tutorial/,虽然比较老了,不过觉得想系统的学习theano,所以需要从python--numpy--theano的顺序学习.这里的资料都很老了,毕竟看得出来应该是10年的,现在都15年了,综述还是什么都很不一样了,不过对于学习theano来说,还好没差.如果是想学习dl的原理的,推荐看其他的新综述和文章,这里的博文主要是为了学习theano,也就是主要工程上,不是学术上. 深度学习是机器学习研究中一个新的领域,是为了朝着机器学习的初衷…

reference: http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/ Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,S…

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,近期研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些非常实用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习.分类.回归.密度预计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y). 有监督学习:最常见的是regression & classification. regression:Y是实数ve…

湖湘杯 2018 WriteUp (部分),欢迎转载,转载请注明出处! 1.  CodeCheck(WEB) 测试admin ‘ or ‘1’=’1’# ,php报错.点击登录框下面的滚动通知,URL中有id=b3FCRU5iOU9IemZYc1JQSkY0WG5JZz09,想到注入,但是不管输入什么都给弹到index,于是扔下这个思路.掏出目录扫描工具,发现存在list.zip,打开后是前面存在注入的界面. 图中告诉了加密的算法,AES-128-CBC对称加密,给了iv和key.并且若id后七…

Deep Learning Tutorial 由 Montreal大学的LISA实验室所作,基于Theano的深度学习材料.Theano是一个python库,使得写深度模型更容易些,也可以在GPU上训练深度模型.所以首先得了解python和numpy.其次,阅读Theano basic tutorial. Deep Learning Tutorial 包括: 监督学习算法: Logistic Regression - using Theano for something simple Multi…

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 自编码器 AE (Auto-encoder)    & 变分自动编码器VAE(Variational Auto-encoder)                    学习编码解码过程,然后任意输入一个向量作为code通过解码器生成一张图片. VAE与AE的不同之处是:VAE的encoder产生与noise作用后输入到decoder            VAE的问题:VAE的decoder的输出与某一张越接近越好,但是对于机器来说并没有学会自己产生real…

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 Author: Ian Goodfellow • Paper: https://arxiv.org/abs/1701.00160 • Video: https://channel9.msdn.com/Events/Neural-Information-Processing-Systems-Conference/Neural-Information-Processing-Systems-Conference-NIPS-2016/Generative-Adver…

原文在这里  Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处理和图像处理.常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计…

In recent years, there’s been a resurgence in the field of Artificial Intelligence. It’s spread beyond the academic world with major players like Google, Microsoft, and Facebook creating their own research teams and making some impressive acquisition…

四.拓展学习推荐 Deep Learning 经典阅读材料: The monograph or review paper Learning Deep Architectures for AI (Foundations & Trends in Machine Learning, 2009). The ICML 2009 Workshop on Learning Feature Hierarchies webpage has a list of references. The LISA public…

Deep Learning Tutorials Deep Learning is a new area of Machine Learning research, which has been introduced with the objective of moving Machine Learning closer to one of its original goals: Artificial Intelligence. See these course notes for a brief…

ICLR 2016 - Workshop Track International Conference on Learning Representations May 2 - 4, 2016, Caribe Hilton, San Juan, Puerto Rico Please see the venue website (http://www.iclr.cc/doku.php?id=iclr2016:main) for more information. Submission deadlin…

题目链接 https://www.luogu.org/problemnew/show/U56187 注:题面参考了网上的其他博客,并非原题题面,因此数据范围可能有误.数据为原创数据. 题解 其实就是许多板子码到一起. 首先对于边缘上的任意一点 \(u\),假设离它最远的顶点为 \(A\),那么我们称点 \(u\) 位于顶点 \(A\) 的控制范围之中.我们考虑在没有石雕的情况下怎么求出每个顶点的控制范围.对于除顶点 \(A\) 之外的任意一个顶点 \(B\),连接 \(AB\) 并作 \(AB\…

最新版了.修了很多bug. Photon 3.4 http://doc.exitgames.com/en/onpremise/current/reference/version-history/photon-3-4-release SDK: 3.4.13.5874 Released: 2014-02-19 Photon Native Core v.3.4.1.2521 Photon Native Core v.3.4.1.2521 New PSCS-1415: Photon Redistribu…

from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7826917 Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些很有用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习,分类.回归,密度估计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,…

这篇blog,原来是西弗吉利亚大学的Li xin整理的,CV代码相当的全,不知道要经过多长时间的积累才会有这么丰富的资源,在此谢谢LI Xin .我现在分享给大家,希望可以共同进步!还有,我需要说一下,不管你的理论有多么漂亮,不管你有多聪明,如果没有实验来证明,那么都是错误的.  OK~本博文未经允许,禁止转载哦!  By  wei shen Reproducible Research in Computational Science “It doesn't matter how beautif…

目录 概 主要内容 一些合适的可逆变换 代码 Rezende D., Mohamed S. Variational Inference with Normalizing Flow. ICML, 2015. 概 VAE的先验分布很重要, 但是后验分布也很重要, 我们常常假设\(q_{\phi}(z|x)\)满足一个高斯分布, 这就大大限制了近似后验分布的逼近的准确性. 这番假设实在是过于强烈了. 本文提出的 normalizing flows的方法可以提高\(q_{\phi}\)的逼近能力. 主要…

Given an m x n matrix of non-negative integers representing the height of each unit cell in a continent, the "Pacific ocean" touches the left and top edges of the matrix and the "Atlantic ocean" touches the right and bottom edges. Wate…

前言  刚接触CSS时经常听到看到一个词"文档流",那到底什么是"文档流"呢?然后会看到"绝对定位和浮动定位能脱离文档流",从这句可以看到文档流和绝对定位.浮动定位是同一个范畴的概念,再后来在W3C标准文档找到关于Absolute positioning和Float的内容,却怎么也找不到Document flow(文档流)的资料.后来终于知道是某位大神将Normal flow翻译为文档流而已......而我更偏好它的直译"常规流&quo…

catalog . 漏洞描述 . 漏洞触发条件 . 漏洞影响范围 . 漏洞代码分析 . 防御方法 . 攻防思考 1. 漏洞描述 ECSHOP的配送地址页面网页没有验证地区参数的有效性,存在sql注入漏洞,攻击者可利用火狐tamper data等插件修改提交到配送地址页面的post数据,造成未授权的数据库操作甚至执行任意代码 Relevant Link: http://sebug.net/vuldb/ssvid-60554 2. 漏洞触发条件 0x1: POC1 . 先注册账户,随便选个商品进购物…

本文将通过简单的UI来说明如何用VFL来实现自动布局.在自动布局的时候避免不了使用代码来加以优化以及根据内容来实现不同的UI. 一:API介绍 NSLayoutConstraint API 1 2 3 4 NSLayoutConstraint + (NSArray *)constraintsWithVisualFormat:(NSString *)format options:(NSLayoutFormatOptions)opts metrics:(NSDictionary *)metrics…

Data Quality Services(DQS)是SQL Server 2012引入的一大特性.这个服务的任务是为了实现客户端数据标准化和清理错误数据的.比如客户端数据容易因为用户输出诸如像城市名这样的数据,Los Angeles写成Los Angels,另一个就是标准化,像NYC.NewYork标准化为New York City. 在SSIS的Data Flow中也有一个可以借助Data Quality Services(DQS)来实现对数据的清,就是这个DQS Cleansing组件.…