学界 | 华为诺亚方舟实验室提出新型元学习法 Meta-SGD ,在回归与分类任务中表现超群 机器之心发表于机器之心订阅 499 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 选自arXiv 机器之心编译 参与:Smith 从小数据中进行学习和调整的能力对于智能化来说是至关重要的,然而,我们现有的深度学习方面的成功则需要高度依赖大量标注数据.最近,华为公司诺亚方舟实验室的几名研究员提出了一种新型优化器 Meta-SGD,它非常易于训练,而且比其它元学习方法

由于实验室用的是USART3接口,但是在基地实验时,由于没有RS232,只能换到USART1,进行实验.(在交作业的时候,记得要再换回去) 在这个过程中,遇到困难,用串口软件发送数据时无响应,应该意味着我的数据没有发成功. 仔细排查,发现,由串口1到串口3,需要改动以下部分. RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_USART1, ENABLE);//USART1 RCC_APB1PeriphClockCmd(RCC_APB1Periph_USART1, EN

在我们遇到回归问题时,例如前面提到的线性回归,我们总是选择最小而成作为代价函数,形式如下: 这个时候,我们可能就会有疑问了,我们为什么要这样来选择代价函数呢?一种解释是使我们的预测值和我们训练样本的真实值之间的距离最小,下面我们从概率的角度来进行解释. 首先假设输入变量和目标变量满足下面的等式 ε(i)指的是误差,表示我们在建模过程中没有考虑到的,但是它对预测的结果又有影响.它是独立同分布(IID:independently and identically distributed)的高斯分布.(

前言 好久没写东西了,突发奇想,写写函数参数的压栈顺序 先看看这个问题 https://q.cnblogs.com/q/137133/ 然后看我简化的代码,猜输出结果是多少? #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ int i=0; printf("%d %d",i++,i--); return 0; } 根据++和--的特性,i++的时候数值不变,输出0,i--时i才加上1,输出1. 事实是这样吗?

在Hinton的教程中, 使用Python的theano库搭建的CNN是其中重要一环, 而其中的所谓的SGD - stochastic gradient descend算法又是如何实现的呢? 看下面源码 (篇幅考虑只取测试模型函数, 训练函数只是多了一个updates参数, 并且部分参数有改动): classifier = LogisticRegression(input=x, n_in=24 * 48, n_out=32) cost = classifier.negative_log_like

1,使用nios给出的驱动函数的顺序一般为1,清中断2,写控制寄存器,3,写参数寄存器4,中断注册,5,开始工作.因为开始工作控制位在控制寄存器中,所以会想到到最后一块写,省事,但是在dma试验中发现copy后的数据开头几个都是0,而且copy不完全.将写控制寄存器和开始工作分开则问题消失. 2,中断注册需要:1,中断控制器id,我发现不是0就是-1,0是有中断的外设的中断控制器id,-1是没有中断的外设的中断控制器id,2,中断号,3,中断处理函数,4,传递给中断函数的参量,可以为null,5

参考了这个网页:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49123419 数据用了 https://pan.baidu.com/s/1pKxJl1p#list/path=%2F 这里面的data1 (已经转存到自己的网盘) 代码如下: from numpy import loadtxt, where from pylab import scatter, show, legend, xlabel, ylabel #load the dat

我用串口精灵发送数据没有问题,但是接收数据没反应. 串口接受的时候必须要用中断的,你发送只靠单一的标志位是可以判断的,但是接受的时候,你是一直停留在while里面,我们判断接受是否完成,通过检测是否收到0x0D.0x0A的连续来检测是否结束.当检测到这个结束序列后,就会置位USART_RX_STA的最高位来标记已经会搜到一次数据.之后等待外部函数清空才可以第二次接受. 修改:超级终端发送设置,以换行作为发送末尾,OK while(1) { if(USART_RX_STA&0x8000) { le

import java.util.Scanner; 这个头文件是java里面用来输入东西的,就相当于c++里面的iostream输入流...?暂且这么理解吧 然后使用方法:Scanner in = new Scanner(System.in); //这其中的in就是由Scanner定义的 使用nextLine()方法时,将空格看作字符串的一部分,返回时,它作为String类型一并返回: 使用next()方法时,将空格看作是两个字符串的间隔: 使用nextInt()方法时,与next()方法类似,

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

声明:下面实验中[]里面表示要输入里面的符号,[]符号本身并未输入 1.cin>> cin使用空白(空格.制表符.回车)来确定字符串的结束位置. cin会将换行符留在输入输出队列中. #include<iostream> using namespace std; int main() { ]; ]; cin>>p; cout<<p; cin>>q; cout<<q; ; } 实验:上述程序中输入:good [空格或者tab] job

Lab 1: Using a Unity Container 实验1:使用一个Unity容器 Estimated time to complete this lab: 15 minutes 估计完成时间:15分钟 Introduction 介绍 In this lab, you will practice using a Unity container to create application objects and wire them together. You will update a

这篇文章讨论如何在基于Babylon.js的WebGL场景中,实现多个简单卡牌类对象的显示.选择.分组.排序,同时建立一套实用的3D场景代码框架.由于作者美工能力有限,所以示例场景视觉效果可能欠佳,本文的重点在于对相关技术的探讨. 因为文章比较长,读者可以考虑将网页导出为mhtml格式,使用Word浏览.Chrome浏览器导出mhtml文件的方法见末尾. 一.显示效果: 1.访问https://ljzc002.github.io/CardSimulate/HTML/TEST2.html查看“卡牌

先理解下面这段话之后再开始做实验 经过实验二的改造之后,我们代码有一点结构的概念了: Listing.aspx:向Repository要Products,然后将得到的Products在页面中显示出来. Repository:负责从数据库中读取数据,并将数据转换成对象集合. 代码结构的改造之路还没完,请看下面的情况. 如果数据库中多了一张表:订单表(Orders).订单表中的所有订单当然也需要读出来显示在页面上.参考读取产品的做法,我们需要在Repository中增加一个像Products类似的属

一.基础理解 使用逻辑回归算法训练模型时,为模型引入多项式项,使模型生成不规则的决策边界,对非线性的数据进行分类: 问题:引入多项式项后,模型变的复杂,可能产生过拟合现象: 方案:对模型正则化处理,损失函数添加正则项(αL2),生成新的损失函数,并对新的损失函数进行优化: 优化新的损失函数: 满足了让原来的损失函数尽量的小: 另一方面,对于 L2 正则项(包含参数 θ 值),限制 θ 的大小: 引入了参数 α ,调节新的损失函数中两部分(原损失函数和 L2 正则项)的重要程度:当然也可以引入 α

一,课程中的问题 1,知道程序实现的大体框架,但是不能具体到每一个细节,这需要平时的积累. 2,在不同文件夹中定义的类之间有没有联系,类与类之间可以通过接口相互联系. 3,如何在一个对话框中显示文本,通过javax.swing来实现. 4,不同类型变量之间的转化为什么会有精度缺失,从低位类型到高位类型会进行自动转换,而从高位类型到低位类型需要进行强制转换,boolean类型不能与其它类型转换. 5,为什么使用double类型的数值进行计算,结果不精确,double类型的数值占用64bit,即64

转自http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 简介 在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签  可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIS

一.实验目的 Mininet 安装之后,会连带安装 Open vSwitch,可以直接通过 Python 脚本调用 Open vSwitch 命令,从而直接控制 Open vSwitch,通过实验了解调用控制的方法. 二.实验任务`` 在本实验中,使用 Mininet 基于 Python 的脚本,调用"ovs-vsctl"命令直接控制 Open vSwitch.使用默认的交换机泛洪规则,设置更高的优先级规则进行预先定 义 IP 报文的转发.在多个交换机中通过设置不同 TOS 值的数据包

一.安装目的 Mininet 安装之后,会连带安装 Open vSwitch,可以直接通过 Python 脚本调用Open vSwitch 命令,从而直接控制 Open vSwitch,通过实验了解调用控制的方法. 二.实验任务 在本实验中,使用 Mininet 基于 Python 的脚本,调用"ovs-vsctl"命令直接控制Open vSwitch.使用默认的交换机泛洪规则,设置更高的优先级规则进行预先定义 IP 报文的转发.在多个交换机中通过设置不同 TOS 值的数据包将通过不同

一.实验目的 Mininet 安装之后,会连带安装 Open vSwitch,可以直接通过 Python 脚本调用Open vSwitch 命令,从而直接控制 Open vSwitch,通过实验了解调用控制的方法. 二.实验任务 在本实验中,使用 Mininet 基于 Python 的脚本,调用"ovs-vsctl"命令直接控制Open vSwitch.使用默认的交换机泛洪规则,设置更高的优先级规则进行预先定义 IP 报文的转发.在多个交换机中通过设置不同 TOS 值的数据包将通过不同