最近在做一个深度学习分类项目,想看看训练集数据的分布情况,但由于数据本身维度接近100,不能直观的可视化展示,所以就对降维可视化做了一些粗略的了解以便能在低维空间中近似展示高维数据的分布情况,以下内容不会很深入细节,但足以让你快速使用这门技术. 什么是降维可视化? 简而言之,降维是在2维或3维中展现更高维数据(具有多个特征的数据,且彼此具有相关性)的技术. 降维思想主要有两种: 仅保留原始数据集中最相关的变量(特征选择). 寻找一组较小的新变量,其中每个变量都是输入变量的组合,包含与输入变量基本

本篇介绍卷积层的线性部分 一.与全连接层相比卷积层有什么优势? 卷积层可以节省参数,因为卷积运算利用了图像的局部相关性——分析出一小片区域的特点,加上Pooling层(汇集.汇聚),从附近的卷积结果中再采样选择一些高价值的信息,让特征向少而精的方向前进. 全连接层相当于考虑全局(整张图像)的特征 二.卷积的另一种解释 傅里叶变换:将数据从空间域的展示形式转变到频率域的形式. 理解:图像比作一道做好的菜,傅里叶变换就是找出这道菜具体 的配料及各种配料的用量. 图像中,低频信息是大体轮廓(整体),高

卷积层Conv的输入:高为h.宽为w,卷积核的长宽均为kernel,填充为pad,步长为Stride(长宽可不同,分别计算即可),则卷积层的输出维度为: 其中上开下闭开中括号表示向下取整. MaxPooling层的过滤器长宽设为kernel*kernel,则池化层的输出维度也适用于上述公司计算. 具体计算可以AlexNet为例.

对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是图像特征了.将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵,那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析,而图像的特征,就隐藏在这些数字规律中.深度学习对外推荐自己的一个很重要的点——深度学习能够自动提取特征.本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程,文

Batch Normalization Batch Normalization是深度学习领域在2015年非常热门的一个算法,许多网络应用该方法进行训练,并且取得了非常好的效果. 众所周知,深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练,尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效,但是它有一个缺点,就是需要人为的设定很多参数,比如学习率,权重衰减系数,Dropout比例等.这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于训练的大多数精力都耗费在了调参上面.BN算法就可以完美的解决这些问题. 当我们使用了BN算法,我

网络爬虫技术实现java依赖库整理输出 目录 1       简介... 2 1.1      背景介绍... 2 1.2      现有方法优缺点对比... 2 2       实现方法... 2 2.1      通过配置文件配置需要查询的依赖库... 2 2.2      获取最新版本号... 3 2.3      版本号解析算法实现... 4 2.4      获取依赖库信息... 6 2.5      依赖库信息解析算法实现... 6 2.6      输出依赖库信息结果... 10

原文链接:https://blog.csdn.net/yepeng_xinxian/article/details/82380707 1.卷积层的输出计算公式class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)参数:in_channels(int) – 输入信号的通道out_channels(int) – 卷积产生的通道

卷积层的非线性部分 一.ReLU定义 ReLU:全称 Rectified Linear Units)激活函数 定义 def relu(x): return x if x >0 else 0 #Softplus为ReLU的平滑版 二.传统sigmoid系激活函数 Sigmoid与人的神经反应很相似,在很多浅层模型上发挥巨大作用 传统神经网络中最常用的两个激活函数,Sigmoid系(Logistic-Sigmoid.Tanh-Sigmoid)被视为神经网络的核心所在. 从数学上来看,非线性的Sigm

对于输出的size计算: out_height=((input_height - filter_height + padding_top+padding_bottom)/stride_height )+1 out_width=((input_width - filter_width + padding_left+padding_right)/stride_width )+1 在以下情况下: 1.四边的padding大小相等.padding_top=padding_bottom=padding_l

padding的规则 ·        padding=‘VALID’时,输出的宽度和高度的计算公式(下图gif为例) 输出宽度:output_width = (in_width-filter_width+1)/strides_width  =(5-3+1)/2=1.5[向上取整=2] 输出高度:output_height = (in_height-filter_height+1)/strides_height  =(5-3+1)/2=1.5[向上取整=2] 输出的形状[1,2,2,1] imp

1月中旬,阿里云云栖社区 联合 博文视点 为大家带来十本技术书籍(机器学习.Java.大数据等).以下为书籍详情,文末还有福利哦! 书籍名称:Oracle数据库问题解决方案和故障排除手册 内容简介 <Oracle数据库问题解决方案和故障排除手册>提供了全面.实用的建议,以保证在复杂的生产环境中,能可靠且高效地运行Oracle 数据库. 七位主要的Oracle 专家对Oracle 12c.11g 和其他最近版本的Oracle 数据库汇集了一系列经过验证的解决方案.实践的例子以及循序渐进的技巧.每

Facebook公司已经在其近线存储体系当中彻底弃用RAID与复制机制,转而采用分布式擦除编码以隔离其所谓的“暖性BLOB”. 暖性?BLOB?这都是些什么东西?大家别急,马上为您讲解: BLOB——也就是二进制大对象,包括Facebook用户的图片以及视频等等. 暖性——是指那些必须进行保存,访问频率低于热门数据但却又高于归档或者冷门数据的信息.通常情况下,这些数据已经产生了一周以上.当然,热门BLOB的访问频率仍然较高. 擦除编码——向一条字节串中添加经过计算的奇偶校验值(即里德所罗门码,简

我们要实现下面功能: 上传图片后,返回图片列表到页面: 点击开始上传后,自动返回结果到页面. 原理:通过openiframe打开上传弹出层. 其中: returntype 在这里是 2 www/res/js/html5upload/extension.js中的 callback_dianping 函数执行返回结果的处理. 再通过:openiframe函数把返回的结果插入到页面.

1. service 层因为要配置事务,使用了代理 <aop:config proxy-target-calss=''true"> <aop:pointcut id="serviceOperation" expression="execution(* ............*.*(..))" /> <aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut-ref="

转自:https://blog.csdn.net/yyb19951015/article/details/79740869 //这个博客讲的挺不错的. http://www.newlifeclan.com/ai/archives/170 基本的LSTM细胞单元在TensorFlow中声明为: tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units) 这里的num_units指的是LSTM单元中的单位数. num_units也可以解释为前馈神经网络隐藏层的类比.前馈神经网络隐

线上服务的有效监控和数据收集,一直是后端服务离不开的话题.直播作为一种经典的分布式系统,监控以及数据收集更是必不可少的工作.如何对海量的服务集群有效的监控和保活,又如何抓取集群中的碎片数据中来优化服务?网易云信音视频研发工程师将和大家共同探讨. 推荐阅读 视频私有云实战:基于Docker构建点播私有云平台 高清音质背后:网易云信音乐教学方案技术解密 机器站在巨人的肩膀上用着轮子 作为分布式集群,物理层上的最小单位自然是机器.对于一台机器而言,常规性能指标自然就是CPU.内存.网卡的使用情况.这些

Binder底层是基于C实现的,因此可以作为Native进程与App层交互数据的渠道.其应用场景为:Native Service.Hal驱动设置.应用层JNI服务等. Android 4.4引入SEAndroid/SELinux 安全机制,至Android 5.0以后,Android完全采用此安全机制,对应用访问和操作文件权限进行限制,采用管道.共享内存.LocalSocket等方式进行跨进程交互面临着文件访问权限问题,若非修改固件源码的sepolicy文件(AOSP给定路径为/device/m

import keras model = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(4, activation='relu', input_dim=1, name='layer1', kernel_initializer='one'), keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='layer2') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') m

如今B/S结构的系统使用Ajax技术是再平常只是的了.今天我们就来探讨下在JSPGenSDF第四版中:怎样使用Ajax技术.怎样输出XML文件及JSON格式数据输出. 怎样搭建一个最基础的JSPGenSDF项目,请參考:http://blog.csdn.net/jspgen/article/details/30825879  技术交流QQ群:12349848 一.基础介绍 Ajax:一种创建交互式应用的网页开发技术,在不又一次载入整个页面的情况下,能够与server交换数据并更新部分网页内容.

本篇内容概要 本篇继续上一篇内容,本节介绍所有增删改的相关操作. 1:添加数据 Insert方法 2:删除数据 Delete方法 3:更新数据 Update方法 一:添加操作 方法原型: public bool Insert() public bool Insert(bool autoSetValue) public bool Insert(bool autoSetValue, InsertOption option) 示例1: using(MAction action = new MActio

0×00 开头照例扯淡 自从各种脱裤门事件开始层出不穷,在下就学乖了,各个地方的密码全都改成不一样的,重要帐号的密码定期更换,生怕被人社出祖宗十八代的我,甚至开始用起了假名字,我给自己起一新网名”兴才”,这个看起来还不错的名字,其实是我们家乡骂人土话,意思是脑残人士…. -_-|||额好吧,反正是假的,不要在意这些细节. 这只是名,至于姓氏么,每个帐号的注册资料那里,照着百家姓上赵钱孙李周吴郑王的依次往下排,什么张兴才,李兴才,王兴才……于是也不知道我这样”兴才”了多久,终于有一天,我接到一个陌