import mnist_loader from network3 import Network from network3 import ConvPoolLayer, FullyConnectedLayer, SoftmaxLayer training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper() mini_batch_size = 10 #NN算法:sigmoid函数:准确率97% net = Netw

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

一般来说,控制器的设计,分为控制框架的选取,跟参数的优化.自适应控制.预测控制.模糊控制等,跟PID一样,是控制算法(我习惯称为控制框架). 而粒子群.遗传算法(类似的还有蚁群算法.神经网络,还有机器学习.人工智能中的很多方法)是优化方法,本来跟控制没关系,只不过有时被拿来参数优化,本来就不是为控制器设计而发明的,只不过是在确定了控制框架之后,控制器的设计问题,转为一个优化问题.于是就用优化算法来解,问题是物理意义不明确,很难调出好效果,很多时候只是组合组合发论文,即使能用,也对模型的精度,以及

RSA算法优化 大数乘法 模乗优化 剩余定理(孙子定理) RSA加解密 python的RSA计算优化 #-*- coding: utf-8 -*- ''' /********************************************************************************* *Copyright(C),2000-2013,KK Studio *FileName: rsa *Author: KingKong *Version: 1.0 *Date: 2

一.灰度世界算法 ① 算法原理 灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平

1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点:同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征,所以越来越被广泛使用. 在DeepFM中,FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取:DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取. 具有以下特点: 结合了广度和深度模型的优点,联合训练FM模型和DNN模型,同时学习低阶特征组合和高阶特征组合. 端到端模型,无需特征工程. DeepFM 共享相同的

1. GBDT + LR 是什么 本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题.这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook . 2. GBDT + LR 用在哪 GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击. 点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别,样本量大,模型常采用速度

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 文章声明 此文章部分资料和代码整合自网上,来源太多已经无法查明出处,如侵犯您的权利,请联系我删除. 01 什么是旅行商问题(TSP)? TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回

前言 一年一度的数据库领域顶级会议VLDB 2019于美国当地时间8月26日-8月30日在洛杉矶召开.在本届大会上,阿里云数据库产品团队多篇论文入选Research Track和Industrial Track. 本文将对入围Research Track的论文<iBTune: Individualized Buffer Tuning for Largescale Cloud Databases>进行详细解读,以飨读者. 注:本文由阿里云智能事业群艾奥.池院.洪林.谭剑.祺星.铁赢共同撰写. 1

deeplearning算法优化原理目录· 量化原理介绍 · 剪裁原理介绍 · 蒸馏原理介绍 · 轻量级模型结构搜索原理介绍 1. Quantization Aware Training量化介绍1.1 背景近年来,定点量化使用更少的比特数(如8-bit.3-bit.2-bit等)表示神经网络的权重和激活已被验证是有效的.定点量化的优点包括低内存带宽.低功耗.低计算资源占用以及低模型存储需求等. 低精度定点数操作的硬件面积大小及能耗比高精度浮点数要少几个数量级. 使用定点量化可带来4倍的模型压缩.

Sql server聚合函数在实际工作中应对各种需求使用的还是很广泛的,对于聚合函数的优化自然也就成为了一个重点,一个程序优化的好不好直接决定了这个程序的声明周期.Sql server聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值.聚合函数对一组值执行计算,并返回单个值.除了 COUNT 以外,聚合函数都会忽略空值. 聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一起使用.   v1.写在前面 如果有对Sql server聚合函数不熟或者忘记了的可以看我之前的一片博客.sql server

Harris角点检测算法优化 一.综述 用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1 )该算法不具有尺度不变性:(2 )该算法提取的角点是像素级的:(3 )该算法检测时间不是很令人满意. 基于以上认识,我主要针对第(3 )点对Harris 角点检测算法提出了改进. 二.改进 Harris 算法原理 在介绍我的方法之前,我先提出如下概念:图像区域像素的相似度.我们知道, Harris 角点检测是基于图像像素灰度值变化梯度的, 灰度值图像的角点附近,是其像素灰度值变化非常大的区域,其梯度也非常大

说是算法优化,基本上是在吹牛,仅仅只是算是记录下,我写代码时候的思路.毕竟还是小菜鸟. 我要开一个party,与会者都是情侣,可是情侣并非一起过来的,而是有先有后,可是每位与会者来的时候都拿着一束鲜花,第一件事情就是送给自己的伴侣. 设计一个算法,最高效率的解决这个事情. 最開始的时候,是这种. import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class TestParty { List<Person> persons = n

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 (广泛采用) 协调过滤的概念 在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法. 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法.要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而

题目连接:2.两数相加 题意 题目难度标为 中等, 因为题意上有一部分理解难度,以及需要数据结构的链表基础. 还不知道到链表的童鞋可以粗略的看下百度百科或者是翻出数据结构的书看一看,通俗一点的语言来解释链表就是:上线和下线. 上线知道自己的下线,但不知道自己下线的下线,同时也不知道自己的上线是谁. 这就是单向链表. 这道题的题意就是将两个数字变成了两个单向链表,其中每一个节点存储一位数字,且是逆序存放,也就是倒过来存了. 解题思路 首先来想一下不同情况和对应的案例: 两个链表长度相等. 输入:(

上面只显示代码. 详BP原理和神经网络的相关知识,请参阅:神经网络和反向传播算法推导 首先是前向传播的计算: 输入: 首先为正整数 n.m.p.t,分别代表特征个数.训练样本个数.隐藏层神经元个数.输出 层神经元个数. 当中(1<n<=100,1<m<=1000, 1<p<=100, 1<t<=10). 随后为 m 行,每行有 n+1 个整数.每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的 实际观測结果 y.特征值

大致原理和一种优化的方案,如下图,公式打字太麻烦,于是用手搞定.

定义: 粒子群中每个粒子的位置表示BP神经网络当前迭代中权值的集合,每个粒子的维数由网络中起连接作用的权值的数量和阈值个数决定,以给定训练样本集的神经网络输出误差作为神经网络训练问题的适应度函数,适应度值表示神经网络的误差,误差越小则表明粒子在搜索中具有更好的性能,粒子在权值空间内移动搜索使得网络输出层的误差最小,改变粒子的速度也就是更新网络权值,以减少均方误差.

逻辑回归神经网络实现手写数字识别 如果更习惯看Jupyter的形式,请戳Gitthub_逻辑回归softmax神经网络实现手写数字识别.ipynb 1 - 导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from ld_mnist import load_digits %matplotlib inline 2 - 导入数据及数据预处理 mnist = load_digits() Extra

K近邻(KNN):分类算法 * KNN是non-parametric分类器(不做分布形式的假设,直接从数据估计概率密度),是memory-based learning. * KNN不适用于高维数据(curse of dimension) * Machine Learning的Python库很多,比如mlpy(更多packages),这里实现只是为了掌握方法 * MATLAB 中的调用,见<MATLAB分类器大全(svm,knn,随机森林等)> * KNN算法复杂度高(可用KD树优化,C中可以用

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