1.前言 看完讲卷积神经网络基础讲得非常好的cs231后总感觉不过瘾,主要原因在于虽然知道了卷积神经网络的计算过程和基本结构,但还是无法透彻理解卷积神经网络的学习过程.于是找来了进阶的教材Notes on Convolutional Neural Networks,结果刚看到第2章教材对BP算法的回顾就犯难了,不同于之前我学习的对每一个权值分别进行更新的公式推导,通过向量化表示它只用了5个式子就完成了对连接权值更新公式的描述,因此我第一眼看过去对每个向量的内部结构根本不清楚.原因还估计是自己当初

  误差逆传播算法是迄今最成功的神经网络学习算法,现实任务中使用神经网络时,大多使用BP算法进行训练.   给定训练集\(D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),......(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l\),即输入示例由\(d\)个属性描述,输出\(l\)个结果.如图所示,是一个典型的单隐层前馈网络,它拥有\(d\)个输入神经元.\(l\)个输出神经元.\(q\)个隐层神经元,其中,\(\theta_j\)表示第\(j\)个神经元的阈值,\(\gam

本人弱学校的CS 渣硕一枚,在找工作的时候,发现好多公司都对深度学习有要求,尤其是CNN和RNN,好吧,啥也不说了,拿过来好好看看.以前看习西瓜书的时候神经网络这块就是一个看的很模糊的块,包括台大的视频,上边有AutoEncoder,感觉很乱,所以总和了各种博客,各路大神的知识,总结如果,如有问题,欢迎指出. 1 人工神经网络 1.1 神经元 神经网络由大量的神经元相互连接而成.每个神经元接受线性组合的输入后,最开始只是简单的线性加权,后来给每个神经元加上了非线性的激活函数,从而进行非线性变换后

[学习笔记] BP神经网络是一种按误差反向传播的神经网络,它的基本思想还是梯度下降法,中间隐含层的误差和最后一层的误差存在一定的数学关系,(可以计算出来),就像误差被反向传回来了,所以顾名思义BP.想想生活中有句话叫做开始差之毫厘,后来失之千里是什么意思?就有点误差传递的感觉.关键他们之间的数学关系是什么?我们得能 首先前向的信号计算和过去还是一样. 文章转载自原文:https://blog.csdn.net/qq_44639795/article/details/100602436

#利用map()函数,把用户输入的不规范的英文名字,变为首字母大写,其他小写的规范名字. def f1(s): s=s.capitalize() return s list1= ['adam', 'LISA', 'barT'] r=list(map(f1,list1)) print(r) 知识点: 1.函数,面向过程的程序设计的基本单元.何为面向过程?通过一层一层的函数调用,把复杂任务分解成简单的任务. 2.函数式编程,一种抽象程度很高的编程范式,纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量,因此,任

iOS Simulator 模拟器 与 Android Emulator 仿真器:为什么叫不同的英文名字?(待补充)

场景:网站登录之后要将用户姓名的英文名字的首字母转换成大写的放上去. var str='zhang san'; var arr=str.split(" "); var fristCode = ''; $.each(arr,function(i,v){ fristCode+= v.substr(0,1); }); console.log(fristCode.toUpperCase());

SAP MM 供应商无英文名称,ME21N里却带出了英文名字? 近日收到客户业务用户上报的一个问题说ME21N的时候,供应商101071的名字怎么是英文名字,实际上供应商主数据里是没有这个英文名字, 事务代码BP去显示该供应商主数据, 看其国际版本, 也没有维护任何英文名称.那这个英文名称来自何处? 很奇怪,我和同事一起反复找了供应商主数据,没有发现哪里维护了该英文名称.后来没办法,找了ABAP顾问调试ME21N,看到底抓取了那里的数据,结果发现程序抓取到了该供应商的地址数据(ADRC表)里,有

Python实现将不规范的英文名字首字母大写 这篇文章给大家主要介绍的是利用map()函数,把用户输入的不规范的英文名字,变为首字母大写,其他小写的规范名字.文中给出了三种解决方法,大家可以根据需要选择使用,感兴趣的朋友们下面来一起学习学习吧. 例如 输入:['adam', 'LISA', 'barT'],输出:['Adam', 'Lisa', 'Bart']. 方法一     def wgw(x):    return [x[0].upper(),x[1:].lower()]     map(

无限轮播在网页应用中经常见到,这其中算法各有千秋,在学习算法分析一书中发现自增取余方法可以干掉一些不必要的if判断,具体代码如下: var arr= [1,2,3,4,5,6,7,8]; var index=0; var length=arr.length; setInterval(function(){ // 自增 console.log(arr[index++%length]); // 自减 // console.log(arr[index=(index+length-1)%length])

1丶 实验代码 #include<stdio.h> int main(void) { int tt,nn,i,j,c[11][11]; int flag=1; scanf("%d",&tt); while(tt--){ scanf("%d",&nn); for(i=0;i<nn;i++){ for(j=0;j<nn;j++){ scanf("%d",&c[i][j]); } } for(i=1;i&

~~~ include<stdio.h> include<stdlib.h> int main() { FILE*fp; int i=0,max=0,j=0,maxb=0; int b[10]; if((fp=fopen("D:\jiajia.txt","r+"))==NULL) { printf("File open error!\n"); exit(0); } for (i=0;i<10;i++) { fscan

转自:http://blog.csdn.net/zhangxinrun/article/details/5873148 当某个程序映象开始运行时,可执行映象必须装入进程的虚拟地址空间.如果该程序用到了任何一个共享库,则共享库也必须装入进程的虚拟地址空间.实际上,Linux 并不将映象装入物理内存,相反,可执行文件只是被链接到进程的虚拟地址空间中(磁盘空间中).随着程序的运行,被引用的程序部分会由操作系统装入物理内存.这种将映象链接到进程地址空间的方法称为“内存映射”.可执行映像.每个进程的虚拟内

一,什么是BP "BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output

BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是眼下应用最广泛的神经网络模型之中的一个.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描写叙述这样的映射关系的数学方程. 一个神经网络的结构示意图例如以下所看到的. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer).输入层神经元的个数由样本属性的维度决定

一,什么是BP "BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output

全文参考<机器学习>-周志华中的5.3节-误差逆传播算法:整体思路一致,叙述方式有所不同: 使用如上图所示的三层网络来讲述反向传播算法: 首先需要明确一些概念, 假设数据集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n\}\),反向传播算法使用数据集中的每一个样本执行前向传播,之后根据网络的输出与真实标签计算误差,利用误差进行反向传播,更新权重: 使用一个样本\((x, y)\),其中\(x=(x_1, x_2, \cdots,

本文均属自己阅读源代码的点滴总结.转账请注明出处谢谢. 欢迎和大家交流.qq:1037701636 email:gzzaigcn2009@163.com 写在前面的闲话: 自我感觉自己应该不是一个非常擅长学习算法的人.过去的一个月时间里由于须要去接触了BP神经网络.在此之前一直都觉得算法界的神经网络.蚁群算法.鲁棒控制什么的都是特别高大上的东西,自己也就听听好了,未曾去触碰与了解过.这次和BP神经网络的邂逅.让我初步掌握到.理解透彻算法的基本原理与公式,转为计算机所能识别的代码流,这应该就是所谓

书籍位置: /Users/baidu/Documents/Data/Interview/机器学习-数据挖掘/<机器学习_周志华.pdf> 一共442页.能不能这个周末先囫囵吞枣看完呢.哈哈哈. 当然了,我觉得Spark上面的实践其实是非常棒的.有另一个系列文章讨论了Spark. 还有另一篇读书笔记(Link)是关于<机器学习实战>.实战经验也很重要. P1 一般用模型指全局性结果(例如决策树),用模式指局部性结果(例如一条规则). P3 如果预测的是离散值,那就是分类-classi

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头采集字符图像,读取一帧保存为图像,然后对读取保存的字符图像,灰度化,二值化,在此基础上做倾斜矫正,对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取分割出单个字符,识别方法一是采用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比较,如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是采用BP神经网络训练,通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. 关键字: 倾斜矫正,字符分割,模板

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头採集字符图像.读取一帧保存为图像.然后对读取保存的字符图像,灰度化.二值化,在此基础上做倾斜矫正.对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取切割出单个字符.识别方法一是採用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比較,假设结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是採用BP神经网络训练.通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. keyword: 倾斜矫正.字符切