1. 什么是学习率(Learning rate)?   学习率(Learning rate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参,其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值.合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值.   这里以梯度下降为例,来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响(这里以代价函数为凸函数为例):   回顾一下梯度下降的代码:   repeat{      $ \theta_j = \theta_j - \alpha \frac{\Delta

一.引言 Android的开源使厂商无需自行研发OS,大大降低了研发.生产的成本,使得Android平板品牌如雨后春笋般爆发,山寨机厂商们似乎又找到了一丝希望.与此同时带来的是广大开发者的苦不堪言,各种神奇的小板儿考验着app的兼容性,各种定制的rom不经意间就让app崩溃,光是界面上的调整就已经够你喝一壶了,是不? 二.适配可行性 早在Android设计之初就考虑到了这一点,为了让app适应标准or山寨屏幕,google已经有一套成熟的解决方案.其中,有这么几个指标需要注意: (1)屏幕尺寸:

Robert Love, Google Software Engineer and Manager on Web Search. Upvoted by Kah Seng Tay, I was the Head TA for a class taught in Java at MIT. I used… Robert has 10+ answers in Google Engineering. Man, I cannot imagine writing let alone maintaining a

        随着技术的普及相信大家对VR和AR也略有所知,尤其是AR增强现实技术,已经成为许多科技巨头企业争相扩疆的热土,目前来说,AR技术最广泛的应用是工业领域,已经显示出巨大的价值.        AR增强现实技术在工业上的应用不仅仅是工业产品展示,还可以用于生产流水线模拟,机械操作培训等生产作业环节.开放式的综合功能及优势,让AR增强现实技术在工业领域有着很重要的效用.AR增强现实技术是成为工业工厂数字化和生产流水线智能化的重要应用手段,AR技术可实现对工业产品的优化产品设计,通过虚拟

今年以来,物联网技术加速产业变革,制造业出现了不少新现象.从大规模到个性化.从"渠道为王"到"用户定义".从自有工厂到共享协同,智能化制造在很多地方颠覆了传统模式,为人们带来新体验,为产业找到突破点. 智慧制造的基础是实现工业上的网络连接,打通智能制造的关键前提,就是对传统生产和服务设备进行智能化改造升级.借助当前方案和运用成熟有效的4G/5G工业智能网关,建立生产设备和监测管理之间的实时无缝连接,能够一步打通设计.运转.控制.数据反馈等信息传递环节,使生产扁平化.

一.神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开. 对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开.但为什么效果不好,主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则,我们无法控制其分布,当绿色的点中混杂几个蓝色的点,就很难分开了,及时用曲线可以分开,这

随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取 与数据集的随机选

今天整理了自己所写的关于Keras的博客,有没发布的,有发布的,但是整体来说是有点乱的.上周有空,认真看了一周Keras的中文文档,稍有心得,整理于此.这里附上Keras官网地址: Keras英文文档:https://keras.io/#installationKeras Keras中文文档:https://keras.io/zh/ 下面回顾一下自己以前写的有关Keras的博客: Python机器学习笔记:利用Keras进行分类预测 Python机器学习笔记:使用Keras进行回归预测 首先是上

12 Inductive Representation Learning on Temporal Graphs link:https://arxiv.org/abs/2002.07962 本文提出了时间图注意(TGAT)层,以有效地聚合时间-拓扑邻域特征,并学习时间-特征之间的相互作用.对于TGAT,本文采用自注意机制作为构建模块,并基于调和分析中的经典Bochner定理(又是没见过的定理QAQ)发展了一种新的函数时间编码技术. Conclusion 本文提出了一种新颖的时间感知图注意网络,用于

前言 「语音处理」是实时互动领域中非常重要的一个场景,在声网发起的「RTC Dev Meetup丨语音处理在实时互动领域的技术实践和应用」活动中,来自微软亚洲研究院.声网.数美科技的技术专家,围绕该话题进行了相关分享. 本文基于数美科技 NLP 技术负责人李田在活动中分享内容整理. 01 半监督训练在 ASR 领域的必要性 通用 ASR 的字准确率虽然已经非常高,但是在面向具体的场景(游戏场景.私聊场景.群聊场景.主播场景)时,还是存在场景不匹配的问题,因为通用的 ASR 在这些领域中的应用相对

CFD技术发展到今天,已经超过了大半个世纪了,已经涌现出非常多的CFD软件可供人们使用.通用商业CFD软件譬如Fluent.CFX.Star CCM+等在工业上得到了广泛的应用,另外一些专用的软件(如旋转机械领域Numeca.电子散热领域的Flotherm等)也以其专业性牢牢占据着各自领域的市场.这些软件都具有良好的前后处理.众多的物理模型.较高的并行求解效率及可靠性. 但是细数起来,这些软件仍然具有一些劣势,可以简单的归纳为: 价格很贵.这些商用软件,价格一个比一个贵,少则好几万,高则几十万上

OpenCASCADE JT Assistant eryar@163.com Abstract. Siemens’ JT data format accepted as the world’s first ISO international standard for viewing and sharing lightweight 3D product information. OpenCASCADE JT Assistant is a viewer for files in JT format.

个体与整体哲学原理在很多学科和领域中都会得到应用,今天就看看IT行业中有哪些地方应用了个体和整体的原理. IT行业可以分为硬件.软件.网络三个领域,我们可以分别针对这三个领域来看下. 硬件方面,最基本的就是各种各样的电子元件,电容.电阻等等,这些基本的元素组成了电路.随着科技的发展,工业上采用了集成电路,把各种各样的元件集成在一块板子上,实现了一项功能,而这项功能是单个元件所不具备的,这正体现了整体具有个体不具备的特性的原理.而组装过计算机的同学都知道,想要组装一台兼容机,我们需要做的就是选购主

转自:http://blog.csdn.net/cyberlabs/article/details/6967192 引 言 随着嵌入式设备的快速发展,嵌入式设备的功能和灵活性要求越来越高,很多嵌入式设备中都开始使用操作系统.由于工作的特殊性, 很多嵌入式设备要求系统对外部事件的中断响应必须在事先设定的时限范围内完成,使系统具有可预测性,而通用的桌面操作系统大都是非实时或者是软实时的,无 法满足需求,因此就必须使用实时操作系统(Real—Time Operating System,RTOS).  

2016/7/15 电子爱好者DIY篇 一年和之前就想到了一些感悟,现在有些模糊的清晰起来了,但还是不够清晰,故写下来做个日志. 结论 首先把结论放在前面.目前随着电子集成电路的发展,电子DIY越来越成为一种兴趣爱好,消磨时间的一种手段,而创造不出来实际的价值. 现在是一个软件的世界.如果脱离了软件(微控制器),电子世界就会失去很多光彩. 个人DIY爱好者的理想与现实 做产品我们需要承担责任,但是做DIY我们不需要承担责任. 首先,我们意识到,单纯的电子爱好者的DIY几乎创造不出来价值.必须将技

1.使用svg实现组态画面和动态数据展示 通过js的定时器调用webservice方法获取数据后更新节点数据 /// <summary>启动定时刷新</summary> function Start() { InitSvgElement(); this.timer = setInterval("GetTagValues()", 1000); } /// <summary>启动定时刷新</summary> function Stop() {

什么是 FPGA ? FPGA是Field Programmable Gate Array的缩写,即现场可编程门阵列,它是在PAL.GAL.EPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物.它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点.FPGA采用了逻辑单元阵列LCA(Logic Cell Array)这样一个新概念,内部包括可配置逻辑模块CLB(Configurable Logic Block).输出输入模块IOB

原文地址:http://www.cnblogs.com/beer/p/3325242.html 免责声明: 当时写完这篇调查报告,给同事看了后,他觉得蛮喜欢,然后想把这篇文章修改一下,然后往期刊上发表出来,我也答应了.但是后来此事却因各种原因一再被耽搁拖延,转眼就是一年多过去了,估计已经被遗忘了吧,直到前几天自己的清理电脑的时候,在硬盘里面发现了它,这篇文章确实在当时花了自己不少心血,实在是不忍心让它在自己的硬盘里面"终老"下去了.所以对不住了,我还是让它发挥点余热吧. 由于这篇文章是

原文发布于我的微信公众号: GeekArtT. 从CFA到如今的Data Science/Deep Learning的学习已经有一年的时间了.期间经历了自我的兴趣.擅长事务的探索和试验,有放弃了的项目,有新开辟的路线,有有始无终的遗憾,也有还在继续的坚持.期间有数不清的弯路.失落,有无法一一道明的挫败和孤独,也有每日重复单调训练而积累起来的自信与欣喜.和朋友聊天让我意识到,将我目前所摸索到的一些材料和路径分享出来,使其他想要进入这个领域的人或者仅仅是兴趣爱好者能够少走一些弯路,大概是有些意义的.

测地线又称为大地线,可以定义为空间曲面上两点的局部最短路径.测地线具有广泛的应用,例如在工业上测地线最短的性质就意味着最优最省,在航海和航空中,轮船和飞机的运行路线就是测地线.[Crane et al. 2013]提出了利用热运动方程来计算网格测地线的方法,可以想象一下,当一根烫的针尖接触到曲面上的一点时,热量会随着时间的推移而扩散,测地距离因此可以和热运动相联系.具体算法过程如下图所示: 第一步:热运动方程用来描述热的传播状态: 将热运动方程离散化并整理后得到: 其中:id为单位矩阵,t为时间

来源:http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#lenet Convolutional Neural Networks (LeNet) note:这部分假设读者已经看过(Theano3.3-练习之逻辑回归)和(Theano3.4-练习之多层感知机).另外,这里是用新的theano函数和概念: T.tanh,  shared variables,  basic arithmetic ops, T.grad, floatX,downsample , co