Vector 计算 均值(mean) 和 方差(variance) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/24623187 vector<>类型的数组, 计算均值和方差的最简方法. 代码: double sum = std::accumulate(std::begin(resultSet), std::end(resultSet), 0.0); double mean = sum / resultSet.size()

Reference: http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html 起源:Logistic的二类分类 Softmax回归是Logistic回归的泛化版本,用于解决线性多类(K类)的分类问题. Logistic回归可以看作是Softmax回归在K=2时的特例.Softmax函数即是K分类版的Logistc函数. 裸Softmax回归的效

作者:程程链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21432547来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 深度学习大讲堂致力于推送人工智能,深度学习方面的最新技术,产品以及活动.请关注我们的知乎专栏! 一.DL基础理论 本页PPT给出了本节内容概要,我们从MCP神经元模型开始,首先回顾全连接层.卷积层等基础结构单元,Sigmoid等激活函数,Softmax等损失函数,以及感知机.MLP等经典网络结构.接下来,将介绍网络训练方法,包括

I. 复习word2vec的核心思路 1. Skip-gram 模型示意图: 2.word vectors的随机梯度 假设语料库中有这样一行句子: I love deep learning and NLP 中心词为deep,那么在计算梯度的时候则可以得到如下的梯度向量. 可以很明显地看到该向量非常稀疏.常见的解决办法有两种:一是使用稀疏矩阵更新运算来更新矩阵\(U,V\)的特定的列向量.二是使用哈希来更新,即key为word string,value是对应的列向量. II. 近似 1. 负采样

目录 I. 大师对人工智能和机器学习的看法 II. Introduction A. What is Machine Learning 什么是机器学习 B. Basic terms 基础术语 C. Inductive learning & Hypothesis space 归纳学习和假设空间 D. Inductive bias & NFL 归纳偏置和"天下没有免费的午餐定理" E. History III. 模型评估与选择 A. Overfitting & Und

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

 Preface 注:鉴于很多网站随意爬取数据,可能导致内容残缺以及引用失效等问题,影响阅读,请认准原创网址: https://www.cnblogs.com/lv-anchoret/category/1368696.html 我们这节主要讲把之前的概率密度做混合,以得到更好的效果 我们上一篇以前经常用关于cos函数的pdf,上一节用的是与光源采样相关的pdf,那么,我们把两者结合到一起,协调它们之间的比例,我们就可以得到一个有着两种概率密度模型的pdf,这往往是更贴近生活的,那么我们今天就来学

numpy 是 python 的科学计算库import numpy as np 1.使用numpy读取txt文件 # dtype = "str":指定数据格式 # delimiter = "\t":指定分割符 # skip_header = 1:跳过第一行 npinfo = np.genfromtxt("titanic_train.txt", delimiter = "\t", dtype = "U75",

pooling 是仿照人的视觉系统进行降维(降采样),用更高层的抽象表示图像特征,这一部分内容从Hubel&wiesel视觉神经研究到Fukushima提出,再到LeCun的LeNet5首次采用并使用BP进行求解,是一条线上的内容,原始推动力其实就是仿生,仿照真正的神经网络构建人工网络. 至于pooling为什么可以这样做,是因为:我们之所以决定使用卷积后的特征是因为图像具有一种"静态性"的属性,这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用.因此,为了描述大

Good Bye 2018! 题目链接:https://codeforces.com/contest/1091 A. New Year and the Christmas Ornament 题意: 给出三堆数量分别为y,b,r的东西,现在要你从三堆中各选一堆,满足y'+1=b'且b'+1=r' (y',r',b'分别是指从中选取的个数). 现在问最多能拿出的个数为多少. 题解: 我是直接模拟的= =但是有更简单的方法. 让y+=2,b+=1,那么现在的最优解为min(y,b,r)*3-3.这个还

目录 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 1. 判定系数 2. 朴素贝叶斯 3. 自举重采样方法 4. 白化 5. 机器学习章节总结 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 参考书 <Python数据科学手册>第五章"机器学习" 工具 Jupyter Lab 作用 给书中没有的知识点做补充. 1. 判定系数 定义 判定系数(coefficient of determination),也叫可决系数

自己主动编码线性解码器 自己主动编码线性解码器主要是考虑到稀疏自己主动编码器最后一层输出假设用sigmoid函数.因为稀疏自己主动编码器学习是的输出等于输入.simoid函数的值域在[0,1]之间,这就要求输入也必须在[0,1]之间.这是对输入特征的隐藏限制.为了解除这一限制,我们能够使最后一层用线性函数及a = z 习题答案: SparseAutoEncoderLinerCost.m function [cost,grad,features] = sparseAutoencoderLinear

Caffe BatchNormalization 推导 总所周知,BatchNormalization通过对数据分布进行归一化处理,从而使得网络的训练能够快速并简单,在一定程度上还能防止网络的过拟合,通过仔细看过Caffe的源码实现后发现,Caffe是通过BN层和Scale层来完整的实现整个过程的. 谈谈理论与公式推导 那么再开始前,先进行必要的公式说明:定义\(L\)为网络的损失函数,BN层的输出为\(y\),根据反向传播目前已知 \(\frac{\partial L}{\partial y_

关于机器学习理论方面的研究,最好阅读英文原版的学术论文.PCA主要作用是数据降维,而ICA主要作用是盲信号分离.在讲述理论依据之前,先思考以下几个问题:真实的数据训练总是存在以下几个问题: ①特征冗余情况,比如建立文档-词频矩阵过程中,"learn"和"study"两个特征,从VSM(计算文档向量间的相似度,Lucene评分机制由此推导而来)角度来看,两者独立,但是从语义角度看,是冗余的…… ②特征强相关性,两个特征间具有很强的相关性,需要去除其中一个…… ③训练样

知识点 """ 1) from gensim.model import Word2Vec import jieba 2) opencc :将繁体字转换为简体字 转换命令:opencc -i texts.txt -o test.txt -c t2s.json 3) 自然语言处理: 1.拼写检查.关键字检索 2.文本挖掘 3.文本分类 (二分类) 4.机器翻译 5.客服系统 6.复杂对话系统 4) p(S)=p(w1,w2,w3,w4,w5,…,wn) =p(w1)p(w2|w1

目录 什么是支持向量机(SVM) 线性可分数据集的分类 线性可分数据集的分类(对偶形式) 线性近似可分数据集的分类 线性近似可分数据集的分类(对偶形式) 非线性数据集的分类 SMO算法 合页损失函数 Python代码(sklearn库) 什么是支持向量机(SVM) 引例 假定有训练数据集,其中,x是向量,y=+1或-1.试学习一个SVM模型. 分析:将线性可分数据集区分开的超平面有无数个,但是SVM要做的是求解一个最优的超平面,最优意味着模型的泛化能力越强,具体做法就是选择使间隔最大的超平面.在

论文地址 Abstract Open-text semantic parsers are designed to interpret any statement in natural language by inferring a corresponding meaning representation (MR – a formal representation of its sense). 开放文本语义分析器被设计为通过推断相应的意义表示(MR -其意义的正式表示)来解释自然语言中的任何语句.

渐进式增长生成对抗网络(PGGAN) 使用 TensorFlow和 TensorFlow Hub( TFHUB)构建渐进式增长生成对抗网络( Progressive GAN, PGGAN或 PROGAN)--一种能够生成全高清的具有照片级真实感图像的前沿技术.这项技术在顶级机器学习会议ICLR2018上提出时引起了轰动,以至于谷歌立即将其整合为 TensorFlow Hub中的几个模型之一.这项技术被深度学习的鼻祖之一 Yoshua Bengio称赞为"好得令人难以置信",在其发布后,

原文:Bulletproof JavaScript benchmarks 做JavaScript的基准测试并没有想的那么简单.即使不考虑浏览器差异所带来的影响,也有很多难点-或者说陷阱需要面对. 这是为何我创建了jsPerf的一个原因,一个你可以轻松创建并分享各种代码片段对比结果的简单工具.用起来非常省事,只需把想要测试的代码录入然后jsPerf会为你创建好可以跨平台跑起来的测试用例. 内部实现上,最开始jsPerf用的是一个基于JSLitmus的基准测试库,我将它称作Benchmark.js.

通过收集计数器信息,并将计数器信息汇总为不同粒度存储,以Reporting Service报表服务器显示.以下是计数器收集汇总的基本架构. 笔者需要收集的SQL Server计数器包括:SQL Server计数器属性详解 一.SQL Server计数器基本架构图 1. 生产服务器通过ODBC开发数据库互联ODBC配置访问监控监控服务器的SQLPerfData,将数据写入该数据库.详情请见计数器部署 SQL Server性能计数器部署(批量) 2. 通过作业调用存储过程spb_Perf_Count