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

在RFC2544中, 会有一个Learning Frequency的字段让我们选择, 其值有4个, 分别是learn once, learn Every Trial, Learn Every Frame Size, Learn Every Iteration. 对于初学者来说, 由于对RENIX RFC2544的运行原理不了解, 这几个字段看起来比较生涩, 不知道如何选择, 尤其是Learn Every Trial和Learn Every Iteration. 本文配合实际例子, 对Iterat

环境:ubuntu15.10 查看内核支持的cpu策略 cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_available_governors 比如我的显示 performance powersave 说明我的目前只支持节能和高性能,要想支持更多请安装相应模块 一般策略如下 . performance:CPU维持最高时脉运行. . ondemand:程序运行时,直接调高时脉运行.(但不一定是调到最高,而是依程式需求).没有运行时,调低时脉. .

在Linux中,内核的开发者定义了一套框架模型来完成CPU频率动态调整这一目的,它就是CPU Freq系统.如下为CPU的几种模式(governor参数): ondemand:系统默认的超频模式,按需调节,内核提供的功能,不是很强大,但有效实现了动态频率调节,平时以低速方式运行,当系统负载提高时候自动提高频率.以这种模式运行不会因为降频造成性能降低,同时也能节约电能和降低温度.一般官方内核默认的方式都是ondemand. interactive:交互模式,直接上最高频率,然后看CPU负荷慢慢降低

自然语言处理,语音处理.文本处理.语音识别(speech recognition),让计算机能够"听懂"人类语音,语音的文字信息"提取". 日本富国生命保险公司花170万美元安装人工智能系统,客户语言转换文本,分析词正面或负面.智能客服是人工能智能公司研究重点.循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型. 模型选择.每一个矩形是一个向量,箭头表示函数.最下面一行输入向量,最上面一行输出向量,中间一行RNN状态.一对一,没用RNN,如

作者:Jeff Macaluso https://jeffmacaluso.github.io/post/DeepLearningRulesOfThumb/ 转自CVer,仅用作个人学习 当我在研究生期间,第一次学习神经网络时,我问我的教授是否有任何关于选择架构和超参数的经验法则.他的回答是:“嗯,有点,但不...” - 毕竟神经网络的选择远远多于其他机器学习算法!在阅读 Ian Goodfellow,Yoshua Bengio和Aaaron Courville的深度学习书时,我一直在思考这个问

近段时间精力低下,读了一本Jim Loehr的The Power full engagement 精力管理的书,我们有时候往往不是时间规划不够,而是没有规划好自己的精力. 橙色字体是自己对于这本书的现实思考 Chapter1.如何做到全情投入 1.什么是精力? 精力就是做事情的能力.包括体能.情感.思维四个方面.精力运用不恰当,一切事情将会大打折扣. 精力不够的表现: (1)例如你今天参加了一场长达四个小时的会议,会议从头到尾没有一句废话,下半场就会精力急剧下降,理解语句也会变得十分困难. (2

文章目录 1. risv 相关背景 1.1 arm 授权费 1.2 riscv 发展历史 1.3 riscv 风险 2. 指令集 2.1 可配置的通用寄存器组 2.2 规整的指令编码 2.3 简洁的存储器访问指令 2.4 高效的分支跳转指令 2.5 简洁的子程序调用 2.6 无条件码执行 2.7 无分支延迟槽 2.8 无零开销硬件循环 2.9 简洁的运算指令 2.10 优雅的压缩指令子集 2.11 特权模式 2.12 CSR寄存器 2.13 中断和异常 2.14 矢量指令子集 2.15 自定制指

Vue2基础知识学习 01.初识 new Vue({ el: '#root', //用于指定当前Vue实例为哪个容器服务,值通常为css选择器符 data () { return { } } }); 02.模板语法 1.插值语法 <h1>插值语法 {{name}}</h1> <h1>插值语法 {{school.name}}</h1> 2.指令语法 <a :href="url" :x="hello">百度&l

反向传播算法(Back-Propagtion Algorithm)即BP学习属于监督式学习算法,是非常重要的一种人工神经网络学习方法,常被用来训练前馈型多层感知器神经网络. 一.BP学习原理 1.前馈型神经网络 是指网络在处理信息时,信息只能由输入层进入网络,随后逐层向前进行传递,一直到输出层,网络中不存在环路:前馈神经网络是神经网络中的典型分层结构,根据前馈网络中神经元转移函数.网络层数.各层基本单元数目以及权重调整方式的不同,可以形成不同功能特点的神经网络.前馈型神经网络由输入层.中间层(隐

转自Caffe fine-tuning 微调网络 一般来说我们自己需要做的方向,比如在一些特定的领域的识别分类中,我们很难拿到大量的数据.因为像在ImageNet上毕竟是一个千万级的图像数据库,通常我们可能只能拿到几千张或者几万张某一特定领域的图像,比如识别衣服啊.标志啊.生物种类等等.在这种情况下重新训练一个新的网络是比较复杂的,而且参数不好调整,数据量也不够,因此fine-tuning微调就是一个比较理想的选择. 所谓fine tune就是用别人训练好的模型,加上我们自己的数据,来训练新的模

Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 前一章我们了解了FM手动调频,接下来我们要分析FM模块用到的源码.此源码是基于高通平台的,别的平台都大同小异,只不过是平台自己作了些小改动而已. 首先要看的当然是主activity, FMRadio.java fmradio 类启动FMRadioService.java 类调用FmSharedPreferences类进行存储数据,P

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

神经结构进步.GPU深度学习训练效率突破.RNN,时间序列数据有效,每个神经元通过内部组件保存输入信息. 卷积神经网络,图像分类,无法对视频每帧图像发生事情关联分析,无法利用前帧图像信息.RNN最大特点,神经元某些输出作为输入再次传输到神经元,可以利用之前信息. xt是RNN输入,A是RNN节点,ht是输出.对RNN输入数据xt,网络计算得输出结果ht,某些信息(state,状态)传到网络输入.输出ht与label比较得误差,用梯度下降(Gradient Descent)和Back-Propag

过滤器(卷积核) 传统的图像过滤器算子有以下几种: blur kernel:减少相邻像素的差异,使图像变平滑. sobel:显示相邻元素在特定方向上的差异. sharpen :强化相邻像素的差异,使图片看起来更生动. outline:也称为edge kernel,相邻像素相似亮度的像素点设成黑,有较大差异的设为白. 更多可参考 image-kernels 在线演示不同的卷积过滤器. CNN 卷积层 CNN做的事情不是提前决定好过滤器,而是把过滤器当成参数不断调整学习,学出合适的过滤器.卷积网络的

Power BI Desktop11月产品功能摘要 本月Power BI Desktop 有一个大规模的更新.现在,通常可以使用复合模型在一个模型中将直接查询和导入源组合在一起.UserVoice上的两个顶级功能请求,矩阵上的展开/折叠以及桌面文件之间的视觉效果的复制和粘贴,也在本月发布.Power BI 正在预览一个完全改进的过滤器窗格,该窗格可高度自定义,并且还有大量其他产品更新! 以下是11月重大更新的列表:让我们具体了解下: 报告 展开和折叠矩形阵行标题 有两种方法可以扩展行标题.第一种

参考:https://blog.csdn.net/dxpqxb/article/details/80969760 目前主流的无线WIFI网络设备802.11a/b/g/n/ac: 传统 802.11 1997年发布 两个原始数据率:1Mbps 和 2Mbps 跳频展频 (FHSS)或直接序列展布频谱(DSSS) 三个不重叠的信道中,工业.科学.医学 (ISM) 频段频率为2.4GHz 最初定义的载波侦听多点接入/避免冲撞 (CSMA-CA) 802.11a 1999年发布 提供多种调制类型的数据

对于“2017面向对象程序设计(JAVA)第四周学习总结”存在问题的反馈 “这部分同学博文总结没有写,实验作业没有提交.”——1.关于博文作业.实验作业教学功能的正解:学习知识.暴露问题.衔接课上.2.学生作业完成要求:(1) 尽力查阅资料去完成:(2)遇到难题,在给定时间解决不了,需总结.陈述解题中遇到的困难,不要求必须要写出完整或成功运行的程序,不影响成绩评定:(3)给定时间必须提交作业,以便教师了解大家学习存在问题并有充裕时间去备课.(4)作业提交时间截止后,如果想要完善作业,可修改本周博

先进音频编码(AAC)的后继格式到MP3,和以MPEG-4部分3(ISO / IEC 14496-3)被定义.它通常用于MP4容器格式; 对于音乐,通常使用.m4a扩展名.第二最常见的用途是在MKV(Matroska)文件内,因为它比MP4更好地支持嵌入式基于文本的软字幕.本指南中的示例将使用扩展MP4和M4A. FFmpeg的可支持两个AAC-LC编码器(AAC&libfdk_aac)和一个HE-AAC(V1 / 2)编码器(libfdk_aac).的许可证libfdk_aac不与GPL兼容,

十七.大规模机器学习(Large Scale Machine Learning) 17.1 大型数据集的学习 17.2 随机梯度下降法 17.3 小批量梯度下降 17.4 随机梯度下降收敛 17.5 在线学习 17.6 映射化简和数据并行 十八.应用实例:图片文字识别(Application Example: Photo OCR) 18.1 问题描述和流程图 18.2 滑动窗口 18.3 获取大量数据和人工数据 18.4 上限分析:哪部分管道的接下去做 十九.总结(Conclusion) 19.

教材学习内容总结 SRP高内聚 开发工作原则:对扩充开发,对修改封闭.(对模块的行为可以扩充:模块的源代码不可更改) OO设计 依赖倒置原则:高层模块不依赖于 Linux视频笔记 安装时的说明(非ubuntu) Java视频笔记 ==命令行运行程序== public 对于以下代码 class Demo { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello,little box!"); } } 在clas