<Deep Learning>(Ian Goodfellow & Yoshua Bengio & Aaron Courville)第四章「数值计算」中,谈到了上溢出(overflow)和下溢出(underflow)对数值计算的影响,并以softmax函数和log softmax函数为例进行了讲解.这里我再详细地把它总结一下. 『1』什么是下溢出(underflow)和上溢出(overflow) 实数在计算机内用二进制表示,所以不是一个精确值,当数值过小的时候,被四舍五入为0,这

softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 他把一些输入映射为0-1之间的实数,并且归一化保证和为1,因此多分类的概率之和也刚好为1. 实际应用中,使用 Softmax 需要注意数值溢出的问题.因为有指数运算,如果 V 数值很大,经过指数运算后的数值往往可能有溢出的可能.所以,需要对 V 进行一些数值处理:即 V 中的每个元素减去 V 中的最大值. 相应的python示例代码如下: scores = np.array([1

Softmax是用于分类过程,用来实现多分类的 它把一些输出的神经元映射到(0-1)之间的实数,并且归一化保证和为1,从而使得多分类的概率之和也刚好为1. Softmax可以分为soft和max,max也就是最大值,假设有两个变量a,b.如果a>b,则max为a,反之为b.那么在分类问题里面,如果只有max, 输出的分类结果只有a或者b,是个非黑即白的结果.但是在现实情况下,我们希望输出的是取到某个分类的概率,或者说, 我们希望分值大的那一项被经常取到,而分值较小的那一项也有一定的概率偶尔被取到

本节的目标是做一些优化以满足对应用对延迟的需求.这次需要几个步骤,包括完善Java堆大小的配置,评估垃圾回收占用的时间和频率,也许还要尝试切换到不同的垃圾回收器,以及由于使用了不同的垃圾回收器,需要重新优化Java堆空间大小.       这一步有如下可能的结果:       1.应用的延迟需求被满足了.如果这一步的优化操作满足了应用的延迟需求,你可以继续下一步优化(优化吞吐量).       2.应用的延迟需求未被满足.如果这一步的优化操作未能满足延迟需求,你可能需要重新看看延迟需求是否合理或

1. Int 在计算机中占 4 Byte, 共 32 位, 最大正数为 2147483647, 最小负数为 -2147483648 2. 正数存储在计算机中的形式为原码,最大正数的十六进制形式为 0X7FFFFFFF. 第一位为7, 二进制位 0111, 最高位为符号位, 所以正数的最高位为0 3. 负数在计算机的存储形式为补码, 最小负数为0XFFFFFFFF, 第一位是F, 二进制为 1111, 负数的最高位是1 4. 大学时变反加一背的滚瓜烂熟, -x 可以通过 x 的二进制取反加一最高位

深度学习做NLP的方法,基本上都是先将句子分词,然后每个词转化为对应的词向量序列.(https://kexue.fm/archives/4765) 第一个思路是RNN层,递归进行,但是RNN无法很好地学习到全局的结构信息,因为它本质是一个马尔科夫决策过程. 第二个思路是CNN层,其实CNN的方案也是很自然的,窗口式遍历,比如尺寸为3的卷积,就是 在FaceBook的论文中,纯粹使用卷积也完成了Seq2Seq的学习,是卷积的一个精致且极致的使用案例,CNN方便并行,而且容易捕捉到一些全局的结构信息

因为手机的内存资源是有限的,每个app可使用的内存是受限的.而现在采用高分辨率拍的照片往往很大.如果加载时不注意方法,很有可能会引起java.lang.OutofMemoryError: bitmap size exceeds VM budget. 异常而导致app奔溃退出. 另外ImageView支持的图片大小也是受限制的,比如整个App虽然只放一张图片,该图片大小也没超过整个app的内存上限.但该图片大小超过了ImageView的最大值,这也是有问题的.这时需要采取方法,在加载图片时缩小加载

Minerva:一个可扩展的高效的深度学习训练平台 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2015-12-1 声明 1)本文是关于Minerva简介的一篇译文.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人刚接触深度学习方向,专业术语了解甚少,斗胆翻译了这篇文

高效加载大图片 我们在编写Android程序的时候经常要用到许多图片,不同图片总是会有不同的形状.不同的大小,但在大多数情况下,这些图片都会大于我们程序所需要的大小.比如说系统图片库里展示的图片大都是用手机摄像头拍出来的,这些图片的分辨率会比我们手机屏幕的分辨率高得多.大家应该知道,我们编写的应用程序都是有一定内存限制的,程序占用了过高的内存就容易出现OOM(OutOfMemory)异常.我们可以通过下面的代码看出每个应用程序最高可用内存是多少. int maxMemory = (int) (R

QT实现HTTP JSON高效多线程处理服务器 Legahero QQ:1395449850 现在一个平台级的系统光靠web打天下是不太现实的了,至少包含APP和web两部分,在早期APP直接访问web交换数据,后来程序员们发现由于 web界面的变化和数据展现多变,APP需要一个稳定.轻量的数据交互接口协议,重量的web无法满足,http json由于数据扩展性好.数据结构简单.轻量成为首选协议. 最近考虑用QT实现HTTP JSON服务器,主要原因是:使用java (servlet.com.s

本文记录了不使用中间变量交换2个变量的value,很多的网络留言说是直接异或运算就可以了,而且效率很高,是真的吗? 这里简单的说一下我的环境:Win7 32位,Qt creator 5.4.1 编译器MinGW4.9.2 32bit 调试器:GNU GDB 7.8 关于这个问题,网络上面有很多的解释,3种方法,我这里给比较一下各自的优缺点,然后简单分析一下汇编代码,分析代码如下: #include <stdio.h> void swap1(int &a,int &b) { in

前言 练习内容:Exercise:Softmax Regression.完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别,即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作训练数据集,然后利用其训练softmax分类器,再用1万个已标注数据(即:1万张28*28的图像块(patches))作为测试数据集,用前面训练好的softmax分类器对测试数据集进行分类,并计算分类的正确率. 注意:本实验中,只用原始数据本身作训练集,而并不是从原始数据中提取特征作训练集. 理论知识:S

第一部分:Bitmap高效显示 应用场景:有时候我们想在界面上显示一个网络图片或者显示一张本地的图片,但是图片本身是很大的有几兆,但是显示的位置很小或者说我们可以用更小的图片来满足这样的需求,如果把整个图片都显示出来会非常的耗内存,甚至可以导致内存溢出,这就需要我们来处理,如何高效的显示图片,减少内存消耗. BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = true;

Simon Cooke,美国 (原作者) 北京理工大学 20981 陈罡(翻译) 写在前面的话: 循环缓冲区是一个非常常用的数据存储结构,已经被广泛地用于连续.流数据的存储和通信应用中.对于循环缓冲区,传统的操作方法是开辟一块连续的存储区,不 断地写入数据,当写入到存储区的末尾的时候,再从存储区的首部再开始写入数据,由此不断地重复下去构成了循环缓冲区.偶曾经写过很多循环缓冲区,也看过很 多人编写的循环缓冲区,但是拜读Simon Cooke先生的文章────“两段式”循环缓冲区(原文名称是:The

今天太长姿势了,什么叫懂了也写不出代码说的不就是我吗,就那么几行代码居然叽叽歪歪写了一个小时. 首先exercise要实现的是softmax的cost function和gradient,如下图: (1) (2) (3) 下面就来仔细分析怎么不借助for循环高效的实现上面三个函数. 首先P是一个关键,因为在J和梯度中都出现了,所以现在实现P. 可以看到theta和X的乘积是一个十分重要的量,因为在分子分母中都出现了,所以首先计算假设h=exp(θTX),那么h(k,i)就是exp(θ(k)T*x

继上次分享了经典统计语言模型,最近公众号中有很多做NLP朋友问到了关于word2vec的相关内容, 本文就在这里整理一下做以分享. 本文分为 概括word2vec 相关工作 模型结构 Count-based方法 vs. Directly predict 几部分,暂时没有加实验章节,但其实感觉word2vec一文中实验还是做了很多工作的,希望大家有空最好还是看一下~ 概括word2vec 要解决的问题: 在神经网络中学习将word映射成连续(高维)向量, 其实就是个词语特征求取. 特点: 1. 不

softmax可以看做只有输入和输出的Neurons Networks,如下图: 其参数数量为k*(n+1) ,但在本实现中没有加入截距项,所以参数为k*n的矩阵. 对损失函数J(θ)的形式有: 算法步骤: 首先,加载数据集{x(1),x(2),x(3)...x(m)}该数据集为一个n*m的矩阵,然后初始化参数 θ ,为一个k*n的矩阵(不考虑截距项):       首先计算,该矩阵为k*m的: 然后计算: 该函数参数可以随意+-任意参数而保持值不变,所以为了防止 参数 过大,先减去一个常量,防

JVM基础知识(1)-JVM内存区域与内存溢出 0. 目录 什么是JVM 运行时数据区域 HotSpot虚拟机对象探秘 OutOfMemoryError异常 1. 什么是JVM 1.1. 什么是JVM JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的. Java语言的一个非常重要的特点就是与平台的无关性.而使用Java虚拟机是实现这一特点的关键.一般的高级语言如

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转载:http://my.oschina.net/rengwuxian/blog/182885 高效使用Bitmaps有什么好处? 我们常常提到的“Android程序优化”,通常指的是性能和内存的优化,即:更快的响应速度,更低的内存占用.Android程序的性能和内存问题,大部分都和图片紧密相关,而图片的加载在很多情况下很用到Bitmap(位图)这个类.而由于Bitmap自身的特性(将每个像素的属性全部保存在内存中),导致稍有不慎就会创建出一个占用内存非常大的Bitmap对象,从而导致加载过慢,