原文:Matlab随笔之分段线性函数化为线性规划 eg: 10x,            0<=x<=500 c(x)=1000+8x,    500<=x<=1000 3000+6x,    1000<=x<=1500 解法一: 可引入0-1变量,令z1=1,z2=1,z3=1分别表示0<=x<=500,500<=x<=1000,1000<=x<=1500,则 500z2<=x1<=500z1, 500z3<=x2

relu函数为分段线性函数,为什么会增加非线性元素 我们知道激活函数的作用就是为了为神经网络增加非线性因素,使其可以拟合任意的函数.那么relu在大于的时候就是线性函数,如果我们的输出值一直是在大于0的状态下,怎么可以拟合非线性函数呢? relu是非线性激活函数 题主的疑问在于,为什么relu这种"看似线性"(分段线性)的激活函数所形成的网络,居然能够增加非线性的表达能力. 1.首先什么是线性的网络,如果把线性网络看成一个大的矩阵M.那么输入样本A和B,则会经过同样的线性变换MA,MB

摘要:线性规划是一组数学和计算工具,可让您找到该系统的特定解,该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值. 本文分享自华为云社区<实践线性规划:使用 Python 进行优化>,作者: Yuchuan. 线性规划说明 什么是线性规划? 想象一下,您有一个线性方程组和不等式系统.这样的系统通常有许多可能的解决方案.线性规划是一组数学和计算工具,可让您找到该系统的特定解,该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值. 什么是混合整数线性规划? 混合整数线性规划是线性规划的扩展.它处理至少一个变量采用离

DEA(包络分析) 1.概念 利用多项投入指标和产出指标,利用线性规划的方法,对具有可比性的同类型单位进行有效性评价的一种数量分析方法.以效率的概念作为加总模式,效率等于总产出除以总投入,并以效率最大化为目标. 解决了不同量纲多种投入和多种产出的效率分析问题,同类决策单元的相同效率,其计算出来的效率值反映一个生产单元的决策能力,1即为有效决策单元,并且可以进一步分析每个决策单月非DEA有效的原因及改进方向. DEA与其他多属性决策分析模式不同之处,在于DEA不须预设属性之相同权重.每个受评方案的

[TOC] 在CFD中计算颗粒对固体壁面的冲蚀往往采用冲蚀模型(Erosion Model). 1 冲蚀速率(Erosion Rate) 冲蚀速率定义为壁面材料在单位时间单位面积上损失的质量(单位:\(kg/(m^2 \cdot s)\)).通过计算每一个颗粒对壁面的累积损伤来计算冲蚀速率. \[ E_f =\frac {1}{A_f} \sum_{\pi(f)}\dot m_\pi e_r \] 式中: \(A_f\)为网格单元面积 \(\dot m_\pi\)为冲击壁面的颗粒质量流量 \(e

一.人工神经元模型 1.突触权值(连接权) 每一个突触都由其权值作为特征表征,各个神经元之间的连接强度由突触权值来表示.与神经元相连的突触上,连接的输入信号通过权值的加权进入神经元的求和单元. 2.求和单元 求和单元用于求取各输入信号的突触加权和,这个操作构成一个线性组合器. 3.激活函数 激活函数起非线性映射的作用,并用来限制神经元输出振幅.激活函数也称限制函数,或传输函数.通常一个神经元输出的正常范围在[0, 1]区间或[−1, 1]区间. 4.外部偏置 此外,神经元模型还包括一个外部偏置,

Weilin Huang--[AAAI2016]Reading Scene Text in Deep Convolutional Sequences 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 论文下载 黄伟林主页 , 乔宇,汤晓欧 所有作者 方法概括 解决问题:单词识别 主要流程:maxout版的CNN提取特征,RNN(LSTM)进行分类,CTC对结果进行调整.整个流程端到端训练和测试,和白翔的CRNN(参考文献1)方法几

参考资料:http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 从函数上来看,神经网络是回归方程的级联叠加,用来逼近目标函数的,本质是一种模拟特征与目标之间的真实关系函数的模型 一.结构 一个有向拓扑,每层有若干节点,节点间有边,边上有权值. 二.组成 输入层 隐藏层:多层:后层是前层各节点值的线性组合的函数,即Y=f(x0+w1x1+w2x2+...+wnxn),线性组合的系数就是边的权值,为免计算量复杂,规定最多只能对线性组合做一次非线性变换,

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 Limit of Linear Model 实际要调整的参数很多 如果有N个Class,K个Label,需要调整的参数就有(N+1)K个 Linear Model不能应对非线性的问题 Linear Model的好处 GPU就是设计用于大矩阵相乘的,因此它们用来计算Linear Model非常effic

一.CART分类与回归树 资料转载: http://dataunion.org/5771.html        Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine Learning Algorithm.顾名思义,CART算法既可以用于创建分类树(Classification Tree),也可以用于创建回归树(Regression Tree).模型树(Model Tree),两者在建树的过程稍

转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/24cb3f38b55e5d7516d8059f9f105eb6.html 保序回归 1.线性回归VS保序回归    • 线性回归->线性拟合    • 保序回归->保序的分段线性拟合,保序回归是拟合原始数据最佳的单调函数 1.1保序回归       保序回归是特殊的线性回归,如果业务上具有单调性,这时候就可以用保序回归,而不是用线性回归. 1.2保序回归应用场景     药剂和中毒的预测,剂量和毒性呈非递

---------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction ----------------------------------------------

深度学习出现之前,机器学习方面的开发者通常需要仔细地设计特征.设计算法,且他们在理论上常能够得知这样设计的实际表现如何: 深度学习出现后,开发者常先尝试实验,有时候实验结果常与直觉相矛盾,实验后再找出出现这个结果的原因进行分析. 0 绪论 给定一个网络结构(层数以及每层的神经元个数),根据参数取不同的值形成不同的函数.换句话说,给定了一个网络结构,即定义了一个函数集合. 给定一个目标函数\(f(x)=2(2\cos^2(x)-1)^2-1\),现在想用一个神经网络来拟合这个函数(根据目标函数采集

由于受到计算机性能的影响,虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩,但是并没有引起很多的关注. 知道2012年,Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠,卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注. AlexNet特点 AlexNet是在LeNet的基础上加深了网络的结构,学习更丰富更高维的图像特征.AlexNet的特点: 更深的网络结构 使用层叠的卷积层,即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征 使用Dropout抑制过拟合 使用数据增强Data

采样反射函数 BxDF::Sample_f()方法根据与相应的散射函数相似的分布来选择方向.在8.2节中,该方法用于寻找来自完美镜面的反射和透射光线;在这里讲介绍实现其他类型的采样技术. BxDF::Sample_f()在[0,1)范围内取得两个使用反演法取得的样本,其中这些样本是使用分层采样或者低偏差采样生成的,所以这些样本本身具有很好的分布性. 这个方法默认采用余弦加权的半球采样.这个样本分布对于大多数BRDF会产生正确的结果. Spectrum BxDF::Sample_f(const V

Lecture 6  Training Neural Networks 课堂笔记参见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit 本节课内容主要包括三部分:训练前准备.训练和评分.具体包括激活函数的选择,预处理,权重初始化,正则化,梯度检查,监控学习进程,参数更新,超参数优化和最终的模型评估. 一.激活函数 激活函数就是f,在以往线性评分的基础上加上激活函数,引入了非线性项,整体作为评分. 1.     Sigmoid:

1.灰度变换的基本概念 灰度变换指对图像的单个像素进行操作,主要以对比度和阈值处理为目的.其变换形式如下: s=T(r) 其中,T是灰度变换函数:r是变换前的灰度:s是变换后的像素.图像灰度变换的有以下作用: 改善图像的质量,使图像能够显示更多的细节,提高图像的对比度(对比度拉伸) 有选择的突出图像感兴趣的特征或者抑制图像中不需要的特征 可以有效的改变图像的直方图分布,使像素的分布更为均匀 2常用的灰度变换说明 灰度变换函数描述了输入灰度值和输出灰度值之间变换关系,一旦灰度变换函数确定下来了,那

神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力. ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: \[ \begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x, & {x\gt 0} \end{cases} \end{equation} \] ReLU公式近似推导:: \[ \begin{align} f(x) &=\sum_{i=1}^{\inf}\sigma(x-i+0.

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专

在普通的PID控制算法中,由于积分系数Ki是常数,所以在整个控制过程中,积分增量是不变的.然而,系统对于积分项的要求是,系统偏差大时,积分作用应该减弱甚至是全无,而在偏差小时,则应该加强.积分系数取大了会产生超调,甚至积分饱和,取小了又不能短时间内消除静差.因此,如何根据系统的偏差大小改变积分速度,对提高系统的品质是有必要的.变积分PID算法正好可以满足这一要求. 1.变积分的基本思想 变积分PID的基本思想是设法改变积分项的累加速度,使其与偏差大小相对应:偏差越大,积分越慢; 偏差越小,积分越