W1

反向传播算法推导过程（非常详细）

前向传播假设XXX为N×mN\timesmN×m的矩阵（其中，NNN为样本个数（batchsize），mmm为特征维数）h1h_1h1与Z1Z_1Z1的维数为m1→W1m_1\rightarrowW_1m1→W1
BieberChen·2019-08-25 00:13

卷积神经网络基础知识复习

从最简单的神经网络基本开始X=[x1,x2,x3]T，是一个三维的样本点现在我们有一个4*3的权重矩阵W1W1=[w11,w12,w13w21,w22,w23w31,w32,w33w41,w42,w43]由于y=WX，而W1
愤怒的熊猫V·2019-08-24 01:36

numpy实现一个简单的神经网络（python3）

感知机（Perceptron）一种简单的感知机结构如下图所示，由三个输入节点和一个输出节点构成，三个输入节点x1，x2，x3分别代表一个输入样本x的三个特征值；w1，w2，w3分别代表三个特征值对应的权重
__倔强的贝吉塔·2019-08-23 11:31

Lec3.1 Word2vec

LanguageModelsAlanguagemodelcomputesaprobabilityforasequenceofwords:P(w1,…,wT)P(w_1,\dots,w_T)P(w1,…,
fxnfk·2019-08-21 10:24

腾讯笔试3:现在给你两个数组，分别代表各原材料的已有量和再购买时的单价，一组原材料（各一个）可以生产出一个食品，在给定预算下最大能生产出多少食品

311566188322_.pic_hd.jpg思路就是按原材料个数排序然后逐个逐个的补齐落差来购买一直到不能再购买为止做冰淇淋需要n种原料，现每种原料有存货W=[w1,w2,...]个，对应的价格V=
北名有瑜·2019-08-19 12:04

Pytorch反向求导更新网络参数的方法

方法一：手动计算变量的梯度，然后更新梯度importtorchfromtorch.autogradimportVariable#定义参数w1=Variable(torch.FloatTensor([1,2,3
tsq292978891·2019-08-17 17:56

poj3253Fence Repair (Huffman)

具有n个外部节点（叶子节点）的二叉树每个外部节点都有一个对应的权值Wi叶节点带权外部路径长度总和WPL=Wi*Li(i从1到n)最小（权越大的节点里根越进）构造Huffman树：1）根据给定的n个权值{W1
白菜茄子·2019-08-16 16:00

2019年8月W1

K（Keep）健身1次：第一次下午健身后，在天台享受凉爽的风，自我感觉状态很好P（Prbolem）无T（Try&Notes）书：巨婴国：个人成长中，核心自我的诞生，是一个超级里程碑。核心自我诞生前，你像是环境的响应我。譬如，你对别人的评价超在意，会极力调整自己，以争取做到该环境内的最好。一旦核心自我诞生了，环境的变化，会激发你的反应，但难以动摇你的根基。你也由此有了从环境中跳出来观察的能力，与一份
面壁者谢谢·2019-08-11 22:14

2019年8月W1

K（Keep）健身1次：第一次下午健身后，在天台享受凉爽的风，自我感觉状态很好P（Prbolem）无T（Try&Notes）书：巨婴国：个人成长中，核心自我的诞生，是一个超级里程碑。核心自我诞生前，你像是环境的响应我。譬如，你对别人的评价超在意，会极力调整自己，以争取做到该环境内的最好。一旦核心自我诞生了，环境的变化，会激发你的反应，但难以动摇你的根基。你也由此有了从环境中跳出来观察的能力，与一份
面壁者谢谢·2019-08-11 22:14

Google机器学习课程（二)降低损失（1）--迭代方法

为了简化用线性回归函数作为模型，并用一个特征值作为输入，模型如下：y’=w1*x1+b,其中w1为特征权重；那么w1和b的初始值应该是多少呢？对于线性回归问题，事实证明初始值并不重要。
小亚文·2019-08-11 12:21

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据（2）

数据（1）一：神经网络知识点整理1.1，多层：使用多层权重，例如多层全连接方式以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码：importtensorflowastfl1=tf.matmul(x,w1
战争热诚·2019-08-10 08:00

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据（2）

数据（1）一：神经网络知识点整理1.1，多层：使用多层权重，例如多层全连接方式以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码：importtensorflowastfl1=tf.matmul(x,w1
weixin_30670925·2019-08-10 08:00

tensorflow学习笔记 -- 神经网络由来

12.神经网络由来神经网络主要用于处理分类问题，是由感知机升级而来，下图是一个非常简单的感知机可以看到如果想要区分x1和x2都大于1的感知机直线非常好找到，该感知机求解模型可以用下图表示w1和w2还有阈值就是模型的参数
赵珅·2019-08-06 22:29

Google机器学习课程（一）--训练与损失

线性回归按机器学习，线性回归模型方程式:y’=w1*x1+b其中：y′指的是预测标签（理想输出值）。b指的是偏差（y轴截距）。而在一些机器学习文档中，它称为w0。w1指的是特征1的权重。
小亚文·2019-08-06 21:24

深度模型（五）：Embedding

就是某种语言中，一个句子SSS出现的概率：P(S)P(S)P(S)自然语言的基本构成元素是词，那么语句SSS的概率可以表示为：P(S)=P(w1,w2,...,wn)P(S)=P(w_1,w_2,...
jony0917·2019-08-03 16:40

大津法实现图像二值化

3.从灰度0迭代到灰度255，每次迭代计算前景像素（灰度0至当前迭代灰度的像素）的比例w0，计算前景像素的平均灰度值u0；计算背景像素(当前迭代灰度至灰度255的像素)的比例w1和平均灰度u1;4.每次迭代计算前景像素和背景像素的方差
KenSporger·2019-07-30 17:00

Linux 查看网段内所有IP

nbtscan192.168.1.1-254#查找出所有能ping通的IP并带其mac地址，本地的arp也有记录方法三Ping命令遍历：for((i=0;i<=254;i++));doping–q–n–c10–W1
YumWisdom·2019-07-29 11:23

14.0-搭建深度神经网络框架.md

#layer1Z1=np.dot(W1,X)+B1A1=Sigmoid(Z1)#l
昵称4·2019-07-24 09:37

Huffman Tree (哈夫曼树学习)

首先介绍一下什么是WPL，其定义是树的所有叶结点的带权路径长度之和，称为树的带权路径长度，公式为WPL=W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln。
野兽'·2019-07-21 14:00

11.1-非线性多分类实现.md

适用于License版权许可11.1非线性多分类11.1.1定义神经网络结构输入层两个特征值x1,x2$$x=\begin{pmatrix}x_1&x_2\end{pmatrix}$$隐层2x3的权重矩阵W1
昵称4·2019-07-18 01:19

SI9000学习笔记

6、SI9000软件中：下线宽w1=w+0.5m
CrazyFPGA·2019-07-16 23:59

神经网络的起点：感知机

图1.1感知机上图中，x1和x2是输入信号，y是输出信号，w1和w2是权重(weight)，椭圆形的部分称为“神经元”或“节点”。当输入信号被送往神
Still_Climbing·2019-07-15 18:36

Word2Vec

从数学上来说，给定一系列训练单词w1,w2,…,wTw1,w2,…,wTw1,w2,…,
大师鲁·2019-07-15 13:08

2019年7月W1

K（Keep）跑步2次，并且从周边器材开始自学健身，边跑步边看电视时间过得很快，或者再想想有什么好的方式能够充分利用时间P（Prbolem）想不明白的事情太多，发现自己总是不断的再寻找可能性，却从来不坚持一个可能性去突破T（Try&Notes）写下这周值得记录的事情和感想健身房遇到子泉，将近3年不见，回忆起过去在世茂实习的暑假私人银行年中策略会，深圳4天，感慨自己所需并不是环境或者外界的物质，更多
面壁者谢谢·2019-07-07 21:43

2019年7月W1

K（Keep）跑步2次，并且从周边器材开始自学健身，边跑步边看电视时间过得很快，或者再想想有什么好的方式能够充分利用时间P（Prbolem）想不明白的事情太多，发现自己总是不断的再寻找可能性，却从来不坚持一个可能性去突破T（Try&Notes）写下这周值得记录的事情和感想健身房遇到子泉，将近3年不见，回忆起过去在世茂实习的暑假私人银行年中策略会，深圳4天，感慨自己所需并不是环境或者外界的物质，更多
面壁者谢谢·2019-07-07 21:43

tensorflow入门1-前向传播

构建基本的神经网络框架之前向传播importtensorflowastf#调用tensorflow库 x=tf.constant([[2,2]])#输入x是一行两列的矩阵[2,2] w1=tf.constant
AI_JOKER·2019-07-07 16:33

谈一谈深度学习中的归一化问题

损失函数为根据梯度下降法和反向传播算法来更新w1、w2、w3、w4：其中H函数表示sigmoid激活函数。若wi的初始化值小于1；当x位于sigmoid函数两侧时，其dH(x)/dx的导数接近于0。
BingLZg·2019-07-07 14:26

平滑加权负载均衡算法

算法描述假设有N台服务器S={S0,S1,S2,…,Sn}，默认权重为W={W0,W1,W2,…,Wn}，当前权重为CW={CW0,CW1,CW2,…,CWn}。
dyingstraw·2019-07-05 10:00

python基于递归解决背包问题详解

最简单的递归问题：现有重量为weight的包，有若干重量分别为W1,W2.....Wn的物品，试问能否从物品中选出若干件而且重量刚好为weight?
thelostmathematician·2019-07-03 10:05

从头实现主成分分析(PCA)--Python

样本数据集D={x1,x2,x3,x4},低空间维度数d'过程：1对所有样本进行中心化(每个特征维度都减去其均值)2计算所有样本的协方差矩阵3对协方差矩阵进行特征分解4取最大的d'个特征值的对应特征向量w1
AndrewMX·2019-06-29 16:33

9.神经语言模型

假设一门语言的词汇量为V，如果将p(Wm|W1,W2,W3,…Wm-1
Miracle_520·2019-06-27 16:25

【机器学习】简单理解单层感知器

带你走进单层感知器与线性神经网络一、单层感知机的由来神经元结构输入神经元（x）：input传出神经元（y）：output刺激强度（w1，w2，w3）细胞体自身信号（偏置值b）单层感知机只有输入层、输出层
花花少年·2019-06-23 10:34

自然语言处理中的语言模型预训练方法--ELMO

在实践中，如果文本的长度较长，P(wi|w1,w2,...,
dayday学习·2019-06-22 19:15

小白初次入手AirPods，究竟有怎样的体验呢？

购买的是AirPods二代，没有选择无线充电盒的版本，个人很少用到无线充电板与一代的基本区别「①使用H1耳机芯片取代W1芯片；②支持“heySiri”功能；③支持无线充电，指示灯从内部放到了外部（仅无线充电盒如此
JDJohn20·2019-06-20 17:42

背包问题 动态规划 矩阵链乘

details/92759977第三次：https://blog.csdn.net/lil_junko/article/details/95269014题目（1）给定一个承重量为C的背包，n个重量分别为w1
lil_junko·2019-06-18 02:39

190614|W1复盘——“是我自己，我都喜欢！”

大年初三的午后，陪我两岁半的妹妹玩，她画画、我拍照。跟她玩是一件很棒的事，你只需要负责快乐就好！我为她拍了很多照片，给她看完后，问她都喜欢吗，有没有不满意的？她咧开嘴笑开了花，”是我自己，我都喜欢！“欢乐的笑声洋溢了整个宁静的午后。“是我自己，我都喜欢！”这句话就像闪电一样击中了我，脑海中浮现出一个巨大的问号——我还喜欢自己吗？在登上船长航线之初，我和《超级育儿师·第三季·77期》中的女孩——卓清
LILY的自然小世界·2019-06-16 14:32

深度学习（GAN）中concatenate 和 add的区别

假设featuremap1的维度为B1∗C1∗H1∗W1B_1*C_1*H_1*W_1B1∗C1∗H1∗W1,特征图featuremap
月下花弄影·2019-06-07 16:02

第九届中国国际天然气技术装备展览会/代收集展会名片资料

举办时间：2019/3/27---2019/3/29举办展馆：中国国际展览中心(新馆)所属行业：能源矿产展会城市：北京|北京市展会面积：83260平方米所用展厅：W3馆,E3馆,W2馆,E2馆,W1馆,
AI绘画测评师·2019-06-06 10:40

batch normalization（BN）& group normalization（GN）

意味着要使神经元有效，tansig(w1*x
Woooooooooooooo·2019-05-29 19:00

PyTorch搭建N-gram模型实现单词预测

所以，对于1-gram（每个词都是独立分布的）:P(w1,w2,w3,…,wn)=P(w1)P(w2|w1)P(w3|w1w2)P(w4|w1w2w3)…P(wn|w1w2…wn-1)≈P(w1)P(w2
Answerlzd·2019-05-29 15:42

TensorFlow--(三)完整的全连接神经网络示例

))importtensorflowastffromnumpy.randomimportRandomState#调用Numpy工具包生成模拟数据集batch_size=8#定义训练数据batch的大小w1
Mikowoo007·2019-05-26 01:33

链式法则

目录DerivativeRulesChainruleDerivativeRulesChainruleimporttensorflowastfx=tf.constant(1.)w1=tf.constant
咸鱼Chen·2019-05-23 20:00

N-gram介绍

假设句子TTT是有词序列w1,w2,w
guohui_0907·2019-05-20 20:07

深度学习入门笔记 Day4/15 神经网络（二）

importnumpyasnpdefidentity_function(x):returnxdefinit_network():network={}network['W1']=np.array([[0.1,0.3,0.5
eowyn0406·2019-05-19 20:52

一、线性回归---单层神经网络

1、简单介绍线性回归模型为，其中w1和w2为对应特征x1、x2的权重，b为偏差。
棽棽·2019-05-19 17:00

题解-01背包

01背包描述一个旅行者有一个最多能装M公斤的背包，现在有n件物品，它们的重量分别是W1，W2，…,Wn,它们的价值分别为C1,C2,…,Cn，求旅行者能获得最大总价值。
REBIRTH_DEATH·2019-05-17 20:23

深度学习入门笔记 Day2/15 感知机

比如或门：设置权重和阈值w1=0.5,w2=0.5,theta=0.3即可，这个值不唯一，自己试试，无限多种组合方式。
eowyn0406·2019-05-17 12:28

负载均衡算法--加权随机法（Weight Random）

算法描述假设有N台服务器S={S0,S1,S2,…,Sn}，默认权重为W={W0,W1,W2,…,Wn}，权重之和为weightSum，服务器列表为serverList，算法可以描述为：1、初始化se
志波同学·2019-05-16 20:32

Pytorch的add_param_group使用说明

importtorchimporttorch.optimasoptimw1=torch.randn(3,3)w1.requires_grad=Truew2=torch.randn(3,3)w2.requires_grad=Trueo=optim.Adam([w1
月下花弄影·2019-05-15 15:11

Tensorflow实现训练神经网络解决二分类问题

（相邻两层之间任意两个节点都有连接）前向传播算法示意图：将输入x1、x2组织成一个12的矩阵x=[x1,x2],而W1组织成一个23的矩阵：通过矩阵乘法就可以得到隐藏层三个节点的向量取值：类似输出层可以表示为矩阵的形式
WINMI_1627·2019-05-11 19:34
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