线性化

TensorFlow之深层神经网络（上）

1.激活函数实现去线性化神经元结构的输出为所有输入的加权和，这实际上是一个线性模型，而现实中的多数问题都是非线性的。将输出通过一个非线性函数，模型即可转换为非线性模型。这个非线性函数即为激活函数。
连半钊·2019-01-08 14:53

【数据结构】线索二叉树（构造与遍历）

主要内容基本概念构造线索二叉树遍历线索二叉树基本概念遍历二叉树是对非线性结构结点的线性化过程，由此得到的遍历序列中，每个结点有且仅有一个前驱和后继（除了序列中的第一个和最后一个结点）。
至肝主义圈毛君·2018-12-31 19:50

深度学习——用神经网络解决非线性问题

激活函数sigmoid：将线性化的关系转换成非线性化关系的函数，可以把任何数字变成一个0到1范围之间的数字。
miahhrgbfcyur·2018-12-29 15:09

【Unity ShaderLab】屏幕后处理：深度图浅析

内容简介获取深度图线性化深度值深度图浅析1.简介屏幕后处理，指的是在渲染完整个场景得到屏幕图像后，再对这个图像进行一系列操作，来实现各种屏幕特效。
LeeMcXxs·2018-11-21 10:05

神经网络 激励函数

激励函数：作用是提供规模化的非线性化能力，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，模拟神经元被激发的状态变化。
Liang_xj·2018-10-04 18:20

Tensorflow实战：深层神经网络

深度学习有两个非常重要的特性—多层和非线性去线性化因为线性模型只能解决线性可分的问题，针对较多的线性不可能问题，需要对模型去线性化。这里引入了激活函数,激活函数可以实现去线性化。
abc_138·2018-09-10 16:34

liblinear使用说明

Liblinear是一个简单的解决大规模线性化分类和回归问题的软件包。
mj412828668·2018-09-05 16:15

扩展卡尔曼滤波算法及仿真实例

一、扩展卡尔曼滤波器（EKF）理论基础扩展Kalman滤波器算法实质上是一种在线线性化技术，即安装估计轨道进行线性化处理—-泰勒级数展开，再进行线性的Kalman滤波。
逗比熊二的大哥·2018-08-17 20:24

努力就能成功？别逗了，你还要调整姿势

第一步，把冰箱门打开；第二步，把大象放冰箱；第三步，把冰箱门关上”所谓的“大道至简”说的就是这样的情形，很多励志书上尽可能的把成功简单化、线性化，这给人们一种错觉：成功没那么复杂，你付出不亚于任何人的努力
竹本君·2018-08-12 20:49

tensorflow神经网络优化

激活函数去线性化，将前向传播的结果去线性化，提升模型的表达力，不同的隐藏层可以使用不同的激活函数。对于sigmoid激活函数来说，除非用在二分类问题下的输出层，tanh函数几乎在任何场合都比其优越。
cool_flag·2018-07-19 21:26

Tensorflow的逻辑回归例子，详解

上一篇博文中的例子，其中有几处小小的错误，比如没有使用激活函数，导致正向传播的过程中没有消除线性化，对离散型的非线性标签数据（Y值），输出结果时没有将其概率化。
ReeseIMK·2018-07-14 15:50

机器学习----支持向量机（SVM算法）详解

                SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中（Hilbert空间），使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题．简单地说，就是升维和线性化
sakura小樱·2018-07-11 00:00

EKF-SLAM初探（一）多传感器融合

ax+b2)高斯随机变量的非线性变换将生成一个非高斯随机变量，如，y=x2y=x23)典型的非线性函数关系包括平方关系、对数关系、指数关系、三角函数关系等，对非线性系统的滤波问题，常用的处理办法是利用线性化技巧将其转化为一个近似的线性滤波问题
Leather_Wang·2018-07-10 10:40

20180626 卡尔曼滤波算法计算SOC

线性卡尔曼滤波器针对线性系统，实际应用过程一般对非线性系统线性化，如对非线性离散系统的状态方程和观测方程进行一阶泰勒公式展开，即可得到线性化的系统方程，应用EKF估算所需变量。
garra_·2018-06-28 08:54

【随笔记录】1*1卷积核的作用

于是查阅了一些资料，并记录了它的一些作用，如下：01灵活的控制特征图的深度1x1的卷积核由于大小只有1x1，所以并不需要考虑像素跟周边像素的关系，它主要用于调节通道数，对不同的通道上的像素点进行线性组合，然后进行非线性化操作
l7H9JA4·2018-06-07 17:00

CFD计算过程崩溃对策123

所谓迭代，本质是将非线性方程线性化并求解的过程，这都是把一个
yuxuezhongtiao·2018-06-01 11:01

数据结构MOOC|二叉树的遍历

type=detail&id=1003620984&cid=1004311357&replay=true二叉树遍历的核心问题：二维结构（树）的线性化（线性序列）从当前结点访问其左右儿子结点；访问了左儿子后
叶晚林·2018-05-24 21:30

卷积层的构成

（2）将前面滤波后的结果，进行非线性化激活函数处理。目前最常用的是ReLU函数。
YLiuY·2018-04-26 20:39

【数据结构】二叉树（遍历方法、递归实现）的JAVA代码实现

也就是说，遍历操作是非线性结构线性化。由二叉树的定义可知，一棵二叉树由根结点、左子树和右子树三部分组成。因此，只需要依次遍历这三个部分，就可以遍历整个二叉树。
Yngz_Miao·2018-03-31 16:57

ISP

它内部包含多个图像算法处理模块，其中比较有代表性的是：扣暗电流（去掉底电流噪声），线性化（解决数据非线性问题），shadin
billbliss·2018-03-22 09:15

TensorFlow搭建神经网络最佳实践

一、TensorFLow完整样例在MNIST数据集上，搭建一个简单神经网络结构，一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络。
marsjhao·2018-03-09 08:35

深度神经网络（DNN）

深层神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）（1）深度学习定义：一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的集合（wikipedia）（2）DNN定义：一种具备至少一个隐藏层的，利用激活函数去线性化
dreamsfuture·2018-03-04 11:14

无损卡尔曼滤波UKF 和 多传感器数据融合

EKF（ExtendedKalmanFilter）利用泰勒展开将非线性系统线性化。可是，EKF在强非线性系统下的误差很大。
学之之博未若之之要-知之之要未若行之之实·2018-02-23 17:30

【TensorFlow实战笔记】 MINST数字识别问题-简单的神经网络实现

##前提知识的储备损失函数，优化算法，反向训练和拟合等概念神经网络的前向传播算法及tf的代码实现加入正则化损失可以防止过拟合利用指数衰减的学习率进行学习，可以加快更好的收敛激活函数使前向传播算法结果非线性化
Che_Hongshu·2018-02-22 09:15

Jacobian矩阵和Hessian矩阵的理解

求微分其实就是线性化，导数其实就是线性空间之间的线性变换，Jaocibian矩阵本质上就是导数。比如，映射在处的导数就是在处的切空间到在处的切空间之间的线性映射。
fjssharpsword·2018-02-11 11:54

TensorFlow：实战Google深度学习框架（三）深层神经网络

第四章深层神经网络4.1深度学习与深层神经网络4.1.1线性模型的局限性4.1.2激活函数实现非线性化4.1.3多层网络解决异或问题4.2损失函数4.2.1经典损失函数1.交叉熵（给定两个概率分布ppp
呆呆的猫·2018-02-08 19:33

Tensorflow解决MNIST手写体数字识别

首先这个示例应用了几个基本的方法：使用随机梯度下降（batch）使用Relu激活函数去线性化使用正则化避免过拟合使用带指数衰减的学习率使用滑动平均模型来使模型更健壮使用交叉熵损失函数来刻画预测值和真实值之间的差距的损失函数
lilong117194·2018-01-25 15:47

使用TensorFlow训练神经网络识别MNIST数据代码

以下代码实现了使用TensorFlow搭建神经网络解决MNIST手写体数字识别问题，此神经网络使用了激活函数去线性化，本身为三层全连接结构，带有指数衰减的学习率以及L2正则化损失函数，同时使用滑动平均模型进行优化
gaoyueace·2018-01-15 00:26

【深度学习】深层神经网络

线性模型只能解决线性可分的问题，很多问题是无法线性分割的激活函数去线性化：将每一个神经元的输出通过一
ChenVast·2018-01-06 18:31

数据的四种基本存储方法

非线性的数据结构也可通过某种线性化的方法实现顺序存储。（2）链接存储方法该方法不要求
hunter_2016·2017-12-09 12:17

深度学习与深层神经网络等概念

激活函数：神经网络中，用激活函数实现“去线性化”，常用的激活函数有ReLU函数、sigmoid函数
Mancity1894·2017-12-08 21:54

读黑天鹅写读后感

前者常是线性化的思维，而后者则是非线性化的思维。而大多数我们遇到的事其实是非线性的，所以这常常让我们难以做出合理的选择，除非启动系统2。
长海1994·2017-12-08 02:37

21.Scrivener 的使用

Scrivener是一个用来写作的软件，网上介绍它的最大特点是写作过程的非线性化。Pages和Word是人们通常用来写作的文字工具，它们的特点是线性的，从头到尾。
何必·2017-12-07 16:07

[数据结构]线索二叉树

1.引入线索二叉树二叉树的遍历实质上是对一个非线性结构实现线性化的过程，使每一个节点(除第一个和最后一个外)在这些线性序列中有且仅有一个直接前驱和直接后继。
厦门德仔·2017-11-15 14:54

EKF matlab

但在实际工作中，我们的系统几乎都是非线性的，所以如何解决非线性系统的滤波问题呢，这就是我们要讲的EKF（扩展卡尔曼滤波），它的原理很简单，就是在估计状态的地方进行线性化，线性化的方法也很简单，只需要进行泰勒的一阶展开就行
学之之博未若之之要-知之之要未若行之之实·2017-11-11 22:35

全面直观认识深度神经网络

所以深度学习要去线性化。为什么呢？因为线性模型存在局限性，任意线性模型得到组合仍然还是线性模型。
燕哥带你学算法·2017-10-27 00:00

机器学习笔记——Neural Network

多层神经网络结构如图：其中隐藏层通常有多层组成；神经网络中每个节点i的输入为：在节点处进行非线性化处理：f为激活函数，常用的形式有：tanh(x)和Sigmoid(x)tanh
阿卡蒂奥·2017-09-20 14:38

Linearizability 一致性验证

这篇文章将会深入Jepsen的核心库knossos，介绍knossos库所涉及的Linearizability（线性化）一致性验证算法。Linearizability一致性模型什么是一致性模型？
PingCAP·2017-08-22 00:00

C语言数据结构之线索二叉树及其遍历

C语言数据结构之线索二叉树及其遍历遍历二叉树就是以一定的规则将二叉树中的节点排列成一个线性序列，从而得到二叉树节点的各种遍历序列，其实质是：对一个非线性的结构进行线性化。
_Xu_shuai·2017-08-14 14:55

神经网络之激励函数(Activation Function)

激励函数实质上是一种将线性方程非线性化的方法。函数y=AF(Wx+b)中x表示输入、y表示输出，Wx+b是一个关于x的线性方程，而激励函数AF就负责将这个线性方程“掰弯”(即把它
不多余的星星·2017-08-09 14:00

机器学习面试问题集（2018-3-13更新）

1、线性函数归一化(Min-Maxscaling)线性函数将原始数据线性化的方法转换到[01]的范围，归一化公式如下：2、0均值标准化(Z-scorestandardization)均值归一化方法将原始数据集归一
卓寿杰_SoulJoy·2017-07-30 11:27

伽马校正

伽马校正（Gammacorrection）又叫伽马非线性化（gammanonlinearity），伽马编码（gammaencoding）或直接叫伽马（gamma），是用来对光线的辉度（luminance
liuhaidon1992·2017-07-07 14:52

TensorFlow搭建神经网络最佳实践样例

一、TensorFlow完整样例在MNIST数据集上，搭建一个简单神经网络结构，一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络。
marsjhao·2017-06-01 14:21

计算机视觉中的李代数与李群

本人第一次遇见李代数与李群的概念是在研一时必修课《非线性控制系统理论与应用》上，在该课程中是使用李群与李代数来解决非线性控制系统精确线性化这一任务的。
j10527·2017-04-12 10:12

是时间不够用，还是精力稀缺？--《管理精力》读后感

高度线性化的节奏实在
海之方·2017-04-04 15:42

PS利用Topaz滤镜实现简单磨皮

不过这款滤镜有个非常特殊的功能“线性化”，处理后的效果有点类似手绘画，非常有艺术感。喜欢的朋友可以尝试一下。原图最终效果1、打开素材图片，按Ctrl+J把背景图层复制一层。
68PS·2017-03-31 15:21

线索二叉树C/C++

其实质就是对一个非线性序列进行线性化操作，使得在这个访问序列中每一个节点（除第一个和最后一个）都有一个直接前驱和直接后继。n个结点的二叉链表中含有n+1(2n-(n-1)=n+1)个空指针域。
CampusAmour丶·2017-03-03 11:58

《临川四梦与汤显祖》：如无必要，无需增加

作为对于昆曲接触不多的年轻人能够顺着线性化结构有整体把控和了解，不至于头疼于“咿咿呀呀老半天”唱词望而生畏。同时北昆能扬长避短，把一贯的匠心拙气被用到一板
默默712100·2017-01-19 09:23

《临川四梦与汤显祖》：如无必要，无需增加

作为对于昆曲接触不多的年轻人能够顺着线性化结构有整体把控和了解，不至于头疼于“咿咿呀呀老半天”唱词望而生畏。同时北昆能扬长避短，把一贯的匠心拙气被用到一板
默默712100·2017-01-19 09:23

细说图像配准

基于灰度：精度高，缺点是对图像灰度变化敏感，尤其是非线性化
Ethan_Lei_Pro·2016-11-25 21:49
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