W1

tensorflow 2.0 随机梯度下降 之 求导链式法则

partialy}{\partialx}=\frac{\partialy}{\partialu}\frac{\partialu}{\partialx}∂x∂y=∂u∂y∂x∂ux=tf.constant(1.)w1
_zZhe·2019-05-09 14:40

【算法设计与分析】哈夫曼编码问题

一、实验题目：设需要编码的字符集为{d1,d2,…,dn}，它们出现的频率为{w1,w2,…,wn}，应用哈夫曼树构造最短的不等长编码方案。
拾年之璐·2019-04-30 21:51

新款AirPods买早了？郭明錤预测年底还有两款AirPods

新款AirPods最早可能在第四季度发布，由于第二代AirPods外观上并没有变化，主要新增的功能便是W1芯片升级为H1芯片，另外便是提供无线充电盒。新一代的Air
ZEALER·2019-04-25 00:00

P4141-消失之物（背包）

ftiasch有N个物品,体积分别是W1,W2,…,WN。由于她的疏忽,第i个物品丢失了。“要使用剩下的N–1物品装满容积为x的背包，有几种方法呢？”—这是经典的问题了。
大白QQly成长日记·2019-04-22 15:55

《Neural Network and Deep Learning》第一章笔记

，产生一个二进制输出具体细节：引入权重w1,w2...表示相应输入对于输出的重要性，分配权重后的总和和指定的阈值进行比较，得到输出0或1感知器偏置(b)的由来：将阈值移到不等式的另一边，使得b=-threshold
ZzzZBbbB·2019-04-13 16:10

大白话5分钟带你走进人工智能-第十节梯度下降之归一化的各种方式和必要性(5)

比如身高是W2，体重是W1，假如
L先生AI课堂·2019-04-11 22:33

01背包问题——大背包：

题目描述：有n个物品，每个物品有两个属性：一个是体积wiw_iwi,一个是价值v1v_1v1，可以表示为：{(w1,v1),(w1,v1),…,(w1,vn)}\{(w_1,v_1),(w_1,v_1)
大白菜—NLP·2019-04-11 16:16

自然语言处理（NLP）学习笔记（1）

三、语言模型：eg.我今天下午打篮球P(S)=p(w1,w2,w3
静静波浪·2019-04-11 15:38

统计语言模型Python实现

SSS表示句子，由有序的nnn个词w1,w2,w3,..wnw_1,w_2,w_3,..w_nw1,w
基基伟·2019-04-08 17:08

机器学习 —— 感知机分类算法

importrandomimportqueuefromtimeimportsleepfromthreadingimportThreadimportnumpyasnp'''Abinarylinearclassifier'''classPerceptron(object):def__init__(self,eta):'''inittheparamvector[w1
Paul-LangJun·2019-04-08 11:57

大白话5分钟带你走进人工智能-第七节梯度下降之梯度概念和梯度迭代过程(2)

大致是这么一个流程，F（w）和F'（w）,上来先瞎蒙出来一组w,然后带到这里边能得到一个结果，然后该开始迭代了，w1等于w0加上负的F`（w）还得乘一个λ，我们通常称λ叫做学习率。
L先生AI课堂·2019-04-07 15:01

数学基础知识系列 - 点到超平面的距离

假设有点x0=(x01,x02,...x0m)x_0=(x_0^1,x_0^2,...x_0^m)x0=(x01,x02,...x0m)不在超平面y=wx∗by=wx*by=wx∗b上，其中w=(w1,
编程小白的逆袭日记·2019-04-06 16:04

【深度学习】TensorFlow：向量与矩阵相乘

深度学习框架》的时候，敲了一下入门中实现了神经网络的前向传播过程的代码，如下：importtensorflowastfimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'w1
秦乐乐·2019-04-03 14:28

图解深度学习的笔记：1.MP模型，感知器，BP下的多层感知器

M-P模型：它是首个通过模仿神经元而成的模型，其中只有两层：输入层x1…xn和输出层y;权值w1…wn。但是由于M-P的权值只能事先给定，不能自动确定权值，感知器应运而生。
Aka_Happy·2019-03-31 20:27

第5次模拟测试T4题解

HL啊~你的23日游终于结束了~由于本人实在太懒，才写了一篇题解T4.数字游戏[问题描述]HL中学茶余饭后喜欢玩游戏，一个游戏规则如下：共两人参加游戏，若第一个人当前手中的数为w1，则下一秒他手上的数将会变成
Guosiyi_gsy·2019-03-28 17:41

(C/C++)给定一个带权无序数组，线性复杂度求出其带权中位数(select分治算法)

给定一个未排序的数组(x1,x2,…,xn)，其中每个元素关联一个权值：(w1,w2,…,wn)，且。
魔娃·2019-03-28 13:37

K近邻(KNN)算法总结

如下图的分类任务，输出结果为w1类。2.KNN算法三要素K值的选择、距离度量和分类决策规则是K近邻算法的三个基本要素。分类决策规则：KNN算法一般是用多数表决方法，即由输入实例的K个近邻的
Elben_Expect·2019-03-28 09:02

K近邻(KNN)算法总结

如下图的分类任务，输出结果为w1类。2.KNN算法三要素K值的选择、距离度量和分类决策规则是K近邻算法的三个基本要素。分类决策规则：KNN算法一般是用多数表决方法，即由输入实例的K个近邻的
Elben_Expect·2019-03-28 09:02

降低损失：迭代方法

刚开始，您会胡乱猜测（“w1的值为0。”），等待系统告诉您损失是多少。然后，您再尝试另一种猜测（“w1的值为0.5。”），看看损失是多少。哎呀，这次更接近目标了。实际上，如
Labiod·2019-03-28 00:20

Python实现简单的神经网络

比如一个2输入神经元的例子：在这个神经元里，输入总共经历了3步数学运算，先将输入乘以权重（weight）：x1→x1∗w1{x_1\rightarrowx_1*w_1}x1→x1∗w1x2→x2∗w2{
JaquanC·2019-03-27 23:30

梯度爆炸与梯度裁剪

回想我们使用梯度下降方法更新参数：w1w2=w1−α∂J(w)∂w1=w2−α∂J(w)∂w2w1=w1−α∂J(w)∂w1w2=w2−α∂J(w)∂w2损失函数的值沿着梯度的方向呈下降趋势，然而，如果梯度
liangjiubujiu·2019-03-27 00:00

机器学习 | 西瓜书学习笔记 ch03：线性模型

3.1基本形式f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+b其中w=(w1;w2;...;wd)w=(w_1;w_2;...;w_d)w=(w1​;w2​;...
Wonz·2019-03-26 00:00

Python实现一个简单的反向传播算法

x输入乘以w1权重，后rulu激活函数，后w2权重，最后输出结果。
sunlanchang·2019-03-25 22:11

苹果发布新 AirPods：价格不变、芯片更厉害、无线充电、还有一个彩蛋……

新款AirPods配备了全新的AppleH1耳机芯片，而没有在前一代的W1芯片上做升级。新的芯片带来了更快和更稳定的连接速度，最快达到了以往的两倍。
少数派·2019-03-21 00:00

MLb-003 44《机器学习》周志华 第三章：线性模型

+w_dx_df(x)=w1​x1​+w2​x2​+...+wd​xd​向量形式：f(x)=wTx+bf(\textbfx)=\textbfw^T\textbfx+bf(x)=wTx+b非线性模型
ZIYUE WU·2019-03-20 00:00

奇异值分解（SVD）

假设A求出的特征值为λ1≤λ2≤λ3≤……≤λnλ1≤λ2≤λ3≤……≤λnλ1≤λ2≤λ3≤……≤λn，而对应的特征向量为w1,w2,……,wnw1,w2,……
Forlogen·2019-03-16 23:43

搭建神经网络的基本步骤

1搭建神经网络的步骤搭建神经网络，可分为四步完成：准备工作、前向传播、反向传播、循环迭代1-0准备工作导入模块，生成数据集import常量定义生成数据集1-1前向传播定义输入、输出和参数x=,y_=w1
倔强的大萝卜·2019-03-08 22:14

小 I 的小姐姐 SDUT水题

于是他想到了你，他拍了一张照片给你，你发现照片里一共有n个小姐姐（序号从0到n-1），每个小姐姐都有自己的风格，可以按特征划分出3个特征值w1,w2,w3，你知道小I特别喜欢w1特征值高的小
king9666·2019-03-05 19:50

深度学习入门—基于python的理论与实现笔记

感知机感知机的例子：x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2是权重（w是weight的首字母）。图中的○称为“神经元”或者“节点”。
agsddd·2019-03-05 16:46

TensorFlow实现二分类神经网络的训练

（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_1627·2019-03-03 15:15

读书笔记 机器学习（周志华）第三章 线性模型

+w_dx_d+bf(x)=w1​x1​+w2​x2​+...+wd​xd​+b，
Atom爱疼·2019-03-02 00:00

MATLAB中排序sort函数的用法

程序为w=[431214121311];g=[26748539];[w1,index]=sort(w);g1=g(index);此时index的数组表示就是w从小到大数字的位置，也即w1=w(index
我不是瓜皮·2019-02-24 10:03

动态规划求解01背包问题

设n个物品的价值分别是v1，v2，……vn，重量分别是w1，w2，……，wn。考虑如下的问题：从n个物品中的前k个物品（下标分别是1，2，……k）中选取若干个放在容
poser·2019-02-23 21:00

FastText模型原理

”,“ir”,"rl"进行操作，通常有操作如下：比较两个单词的相似度，即按照公式根据子字符串的匹配情况计算出相似度，常用于模糊匹配、单词纠错等评估句子是否合理，将句子定义为N阶马尔科夫链，即P(wi∣w1
zhierzyc·2019-02-23 20:31

N-Gram模型介绍

假设句子T是有词序列w1,w2,w3…wn组成，用公式表示N-Gram语言模型如下：P(T)=P(w1)*p(w2)*p(w3)***p(wn)=p(w1)*p(w2|w1)*p
简单随风·2019-02-23 01:27

基于n-gram模型的中文分词

n-gram的应用：模糊匹配二、算法推论假设一个字符串s由m个词组成，因此我们需要计算出P(w1,
zh823275484·2019-02-22 14:37

python实现贪婪算法解决01背包问题

一、背包问题01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2至Wn，与之相对应的价值为P1,P2至Pn。01背包是背包问题中最简单的问题。
步履不停凡·2019-02-19 10:00

感知机与多层感知机

”运算y=A+B或门真值表ABy000101011111与非门：先与后非与非门真值表ABy0010111011101.2感知机感知机接受多个输入信号，输出一个信号，x1,x2是输入信号，y是输出信号，w1
奥特慢-QM·2019-01-31 10:50

HuffmanTree和HuffmanCode

假设有n结点，权值为{w1,w2,…,wn},构造一颗有n个叶子结点的二叉树，每个叶子结点带权为wi,则其中带权路径长度WPL最小的二叉树称做最优二叉树(HuffmanTree).1.1如何构造HuffmanTree
坚持学习的你·2019-01-20 21:10

用python实现两层的bp神经网络

用python实现两层的bp神经网络关键代码正向传播，计算lossh1=np.maximum(0,np.dot(X,W1)+b1)#计算第一个隐层的激活数据(NxH)scores=np.dot(h1,W2
dzm123lalala·2019-01-16 18:39

事务并发控制（二）

例如，有两个事务，分别为T1，T2,将事务的操作抽象成读写操作，则T1，T2的操作如下：T1:R1(A);R1(B),W1(B);T2:R2(B);R2(B),R2(C);则T1，T2的所有读写操作的一个排序
.NY&XX·2019-01-15 22:27

数据结构 : 广度优先搜索

广度优先搜索BFS算法思想二叉树的层次遍历是一种特殊的广度优先遍历.它的基本思想是:首先访问起始顶点v,接着由v的节点出发,访问v的各个未访问过的邻接顶点w1,w2…wi…,再从这些访问过的节点访问…访问他们未访问过的邻接顶点
桑来93·2019-01-12 23:15

多层感知机不等于神经网络？

只需给定合适的参数(w1,w2,b)并利用Python就可以简单实现对输入的任意(x1,x2)，输出0或1。今天我们将介绍感知机的局限性(严格说是单层感知机的局限性)。
Py生活·2019-01-12 20:38

tensorflow中卷积方式SAME和VALID特征图大小计算

后特征图大小计算卷积方式：SAME（卷积后的特征图大小跟卷积核大小无关，只跟卷积所用的步长有关，当卷积步长是1时，卷积前后特征图大小保持不变）输入特征图大小：W×H卷积核大小：k×k卷积步长：s×s输出特征图大小：W1
cwll2009·2019-01-11 20:21

解决： TypeError: _variable_v1_call() got an unexpected keyword argument 'stddev' 问题。

*********我是分割线****************************************importtensorflowastf#声明w1w2两个变量，通过seed参数设定随机种子w1
qq_34732729·2019-01-11 12:18

0-1背包问题

条件：有若干个物品，重量分别为w1,w2,w3.....wi,将这些物品装入一个最大承受重量为capacity的袋子中，求最大能装入的重量。
我不吃甜食·2019-01-09 19:57

神经网络基础知识

这些原因为判断去不去踢球的依据，即输入，分别设为x1，x2，x3（取值为1或0），对于这三个原因，我们还有不同的权重，分别为w1，w2，w3。
foochane·2019-01-09 15:28

广度优先算法（BFS）_地牢逃脱

（包括连通图和非连通图）适用：从A出发是否存在到达B的路径；从A出发到达B的最短路径(这个应该叫最少步骤合理)；图解：1、访问顶点vi；2、访问vi的所有未被访问的邻接点w1,w2,…wk；3、依次从这些邻接点
小黑鹅·2019-01-08 18:16

广度优先算法（BFS）_地牢逃脱

（包括连通图和非连通图）适用：从A出发是否存在到达B的路径；从A出发到达B的最短路径(这个应该叫最少步骤合理)；图解：1、访问顶点vi；2、访问vi的所有未被访问的邻接点w1,w2,…wk；3、依次从这些邻接点
小黑鹅·2019-01-08 18:16

Git廖雪峰教程小结

w1、创建版本库设置全局的姓名和email：$gitconfig--globaluser.name"YourName"$gitconfig--gl
zdy2280·2019-01-06 19:13
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