从极大似然估计的角度理解深度学习中loss函数 为了理解这一概念,首先回顾下最大似然估计的概念: 最大似然估计常用于利用已知的样本结果,反推最有可能导致这一结果产生的参数值,往往模型结果已经确定,用于反推模型中的参数.即在参数空间中选择最有可能导致样本结果发生的参数.因为结果已知,则某一参数使得结果产生的概率最大,则该参数为最优参数. 似然函数:\[ l(\theta) = p(x_1,x_2,...,x_N|\theta) = \prod_{i=1}^{N}{p(x_i|\theta)}\]…

目标检测---搬砖一个ALPR自动车牌识别的环境 参考License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios@https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/10863363.html@https://github.com/sergiomsilva/alpr-unconstrained 环境The current version was tested in an Ubuntu 16.04 m…

学习最好的方法就是总结,并写下来,能让别人看懂,自己肯定是掌握了的. 针对软件开发,一直停留在能做的层次,今天得到大牛指点,觉得有必要对这门技术深入学习. 翻阅园内各大神的文章,收益匪浅,在这里做下总结.(以下大多数内容摘转自http://blog.csdn.net/xwdpepsi/article/details/6327210) 学习总结:多线程基本概念,临界区概念,锁的概念,监视器概念,以及基本操作,常见的坑等 习得一句话:为了保证程序的健壮性,所有if最好都加else处理,所有try最后…

一.概述 本篇我们首先通过回归算法实现一个葡萄酒品质预测的程序,然后通过AutoML的方法再重新实现,通过对比两种实现方式来学习AutoML的应用. 首先数据集来自于竞赛网站kaggle.com的UCI Wine Quality Dataset数据集,访问地址:https://www.kaggle.com/c/uci-wine-quality-dataset/data 该数据集,输入为一些葡萄酒的化学检测数据,比如酒精度等,输出为品酒师的打分,具体字段描述如下: Data fields Inpu…

高软第一次作业 程序员使用键盘最常用的技能 搬运自:https://learnku.com/articles/22806    括号内为个人吐槽 1.尊重操作系统特性(如Mac OS的某些键位自定义设置) 2.抛弃 Caps 键:改用CTRL+SHITF+U(我还是觉得按一个键快...) 3.使用两侧的SHIFT(这个自然是那边近我用哪边,舒服算完) 4.映射CTRL(这个好像确实可以学习一下,不过貌似我只是个CTRL+C,CTRL+V程序员,所以...随缘吧) 5.映射ESC(我CTRL都懒得…

<Java学习笔记(第8版)>学习指导 目录 图书简况 学习指导 第一章 Java平台概论 第二章 从JDK到IDE 第三章 基础语法 第四章 认识对象 第五章 对象封装 第六章 继承与多态 第七章 接口与多态 第八章 异常处理 第九章 Collection与Map 第十章 输入/输出 第十一章 线程与并行API 第十二章 Lambda 第十三章 时间与日期 第十四章 NIO与NIO2 第十五章 通用API 第十六章 整合数据库 第十七章 反射与类加载器 第十八章 自定义类型.枚举 补充:Ja…

人工智能,用计算机实现人类智能.机器通过大量训练数据训练,程序不断自我学习.修正训练模型.模型本质,一堆参数,描述业务特点.机器学习和深度学习(结合深度神经网络). 传统计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-Max算法.AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo tree search,MCTS)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN).估值网络(value network,盘面评估函数),计算盘面分…

在很久很久以前,有一个村子. 村里的每一户,都有一个男人和一个女人. 每一户,都以搬砖为生. 从不同的地方,搬到不同的地方. 男人负责搬砖,女人负责告诉男人往哪搬. 每个家庭,都服从村委会的指挥. 村委会根据砖厂老板的需求,跑去告诉每家每户该怎么搬. 最开始,大家搬砖搬得挺开心的,一切都很顺利. 可是,砖头越来越多,村子规模大了,村户也多了. 每次搬砖计划有变动,村委会都要挨家挨户通知,实在太累了. 而且,因为村委会不能及时通知到位,影响了搬砖效率,砖厂老板们也很不开心. 于是,村委会请来了一个…

# 损失函数(loss function).这个损失函数可以使用任意函数,# 但一般用均方误差(mean squared error)和交叉熵误差(cross entropy error)等一切都在代码时有注释哈. import numpy as np from minst import load_mnist # 损失函数(loss function).这个损失函数可以使用任意函数, # 但一般用均方误差(mean squared error)和交叉熵误差(cross entropy error…

循环神经网络 简介 循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN) 是一类用于处理序列数据的神经网络.之前的说的卷积神经网络是专门用于处理网格化数据(例如一个图像)的神经网络,而循环神经网络专门用于处理序列数据(例如\(x^{(1)},x^{(2)},···,x^{(T)},\))的神经网络. 应用场景 一些要求处理序列输入的任务,例如: 语音识别(speech recognition) 时间序列预测(time series prediction) 机器翻译(mac…