sublime Text 正则表达式功能使用介绍 1.打开sublime Text ,然后按 CTRL+H打开替换面板 2.如下图,勾选正则表达式功能,然后填上正则表达式和替换内容. 3.替换后结果如下图显示: 提供测试内容: 旑(12画)(属金)鍚(17画)(属金)嚐(17画)(属金)椙(12画)(属金)畼(14画)(属金)嘨(14画)(属金)嘯(16画)(属金)荿(9画)(属金)埩(9画)(属金)剄(9画)(属金)燸(18画)(属金)錨(16画)(属金)鉐(13画)(属金)曉(16画)(属金

这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出. Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问.本文是对论文<Batch Normalization: A

Batch Normalization导读 博客转载自:https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51476961 作者: 张俊林 为什么深度神经网络随着网络深度加深,训练起来越困难,收敛越来越慢?这是个在DL领域很接近本质的好问题.很多论文都是解决这个问题的,比如ReLU激活函数,再比如Residual Network,BN本质上也是解释并从某个不同的角度来解决这个问题的. |“Internal Covariate Shift”问题从论文

转自:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html 郭耀华's Blog 欲穷千里目,更上一层楼项目主页:https://github.com/guoyaohua/ 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 [深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化   这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出.

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 原文链接 摘要 当前神经网络层之前的神经网络层的参数变化,引起神经网络每一层输入数据的分布产生了变化,这使得训练一个深度神经网络变得复杂.这样就要求使用更小的学习率,参数初始化也需要更为谨慎的设置.并且由于非线性饱和(注:如sigmoid激活函数的非线性饱和问题),训练一个深度神经网络会非常困难.我们称这个现象为

前言 懒癌翻了,这篇不想写overview了,公式也比较多,今天有(zhao)点(jie)累(kou),不想一点点写latex啦,读论文的时候感觉文章不错,虽然看似很多数学公式,其实都是比较基础的公式,文章也比较细,从网上找了两篇较好的讲解,引用连接在每篇文章前面. 文章1 https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html#undefined Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有

本篇博文转自:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问.本文是对论文<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Train

文章转载自:http://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有些细节处理还解释不清其理论原因,但是实践证明好用才是真的好,别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问.本文是对论文<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Trainin

0.问题 机器学习领域有个很重要的假设:IID独立同分布假设,就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的,这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障.那BatchNorm的作用是什么呢?BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的. 思考一个问题:为什么传统的神经网络在训练开始之前,要对输入的数据做Normalization?原因在于神经网络学习过程本质上是为了学习数据的分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大

  全文转载于郭耀华-[深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化:   文章链接Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift:发表于2015的ICML: 这几天面试经常被问到BN层的原理,虽然回答上来了,但还是感觉答得不是很好,今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理,以下为参考网上几篇文章总结得出.   Bat

转自:http://blog.csdn.net/zm2714/article/details/8076077 这两天一直纠结两款编辑器——eclipse和sublime Text. eclipse的php插件不支持块注释收缩状态下的格式化 eclipse的php插件功能的格式化代码功能如果鸡肋,无法配置PHP格式化模板.而且不支持代码注释在收缩的情况下的格式化功能,这是本人花了几个小时的尝试下,无意间的收获经验.一开始我以为是eclipse的版本问题,换了好几个版本,同时也更换php插件,都无法

project: blog status: publish target: how-to-use-sublime-and-plant-uml-draw-diagram.md date: 2015-12-17 tags: sublime, PlantUML, UML, diagram categories: - UML 转自: http://www.jianshu.com/p/e92a52770832 (侵立删) 程序员难免要经常画流程图,状态图,时序图等.以前经常用 visio 画,经常为矩形画

真的回头想想要不是当时一个学姐给我介绍了这个编辑器,我可能还是那种迫不得已了不得不编程了才会去敲代码的,可能还是一只不喜欢编程的程序员.可是自从用了这款编辑器,我的世界仿佛都被改变了.天呐,整天忍不住就想敲代码,根本停不下来好不好!!!这款编辑器实在是业界良心啊!!!自己也用了几个在sublime text3上很不错的插件,让你的开发更高效,纵享丝滑.. 虽然这类帖子已经不少了,就是有关于介绍sublime text3插件的帖子.这篇却都是我一个一个用过后觉得很不错的,还是来推荐一下嘛. 1.E

吐槽一下:刚下载的subime不是等宽字体,空格.表达.字母i什么的都很窄,看着不方便: 根据网上说的换成等宽字体,试了好多种字体,字体变了.但宽度没变. 然后有装了soda,和相应的color-theme.发现===没用... 最后,卸载sublime,重装.之前是绿色图表的拿给,后来装的是最新版黑色图标的,然后还是用的soda,终于等宽了... 不知道是我电脑的问题,还是别的问题. 官方文档:Sublime Text 3 Documentation 推荐!Sublime Text 最佳插件列

上周忙呀忙~    周一到五在忙项目,周六日搬家    在帝都平均一年就要换一次房子,从开始找房子到成功住进去前前后后大约花了半个多月的时间    什么时候就有自己的小窝了-- 之前开发一直用的都是WebStorm,用了一段时间后发现很卡顿,内存占用很大,故而准备选择轻量级的Sublime. 以下是使用过程中的一些总结,持续更新~ 1.安装Sublime Text3,傻瓜式安装,这里就不多说了~ 2.安装Package Control(一个用来管理插件的插件) ctrl + `打开控制台:将以下

我遇到一个文章,需要把所有的 (数字) 换为 [数字] 于是我使用 Sublime Text的替换 首先,我们需要打开正则使用"Alt+R" 或打开"Ctrl+h"选择正则. 然后我们开始输入正则," ((\d+) " 我们需要拿出的是数字,所有在数字加"()".于是在替换写"[0就是所有的,$1就是第一个括号. 如何使用正则可以去看正则表达入门. Sumlime 还可以创建代码行,做法也很简单. 点击 Tools

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4 正则化(regularization) 如果你的神经网络出现了过拟合(训练集与验证集得到的结果方差较大),最先想到的方法就是正则化(regularization).另一个解决高方差的方法就是准备更多的数据,这也是非常可靠的方法. 正则化的原理 正则化公式简析 L1范数:向量各个元素绝对值之和 L2范数:向量各个元素的平方求和然后求平方根 Lp范数:向量各个元素绝对值的p次方求和然后求1/p次方 L∞范数:向量各个元素求绝对值,最大那

在机器学习中,我们非常关心模型的预测能力,即模型在新数据上的表现,而不希望过拟合现象的的发生,我们通常使用正则化(regularization)技术来防止过拟合情况.正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合.确保泛化能力的一种有效方式.如果将模型原始的假设空间比作"天空",那么天空飞翔的"鸟"就是模型可能收敛到的一个个最优解.在施加了模型正则化后,就好比将原假设空间("天空")缩小到一定的空间范围("笼子")

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 博客的学习笔记,对一些要点进行摘录.规则化也有其他名称,比如统计学术中比较多的叫做增加惩罚项:还有现在比较多的正则化. -------------------------------------------- 一.正则化背景 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error while regularizing your parameters",也就是在规则化参数的同时最小化误差.最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训

如果你怀疑神经网络过度拟合的数据,即存在高方差的问题,那么最先想到的方法可能是正则化,另一个解决高方差的方法就是准备更多数据,但是你可能无法时时准备足够多的训练数据,或者获取更多数据的代价很高.但正则化通常有助于避免过拟合或者减少网络误差,下面介绍正则化的作用原理. 我们用逻辑回归来实现这些设想. 逻辑回归的损失函数为 然后求损失函数J的最小值 其中,分别表示预测值与真实值,w,b是逻辑回归的两个参数,. 在逻辑回归中加入正则化,只需要添加参数λ,也就是正则化参数,式子如下: 其中,向量参数w的

参考: http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/9231231.html https://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/details/39547771 https://charlesliuyx.github.io/2017/10/03/%E3%80%90%E7%9B%B4%E8%A7%82%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E3%80%91%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E6%AD%A3%E5%88%