1.softmax初探在机器学习尤其是深度学习中,softmax是个非常常用而且比较重要的函数,尤其在多分类的场景中使用广泛.他把一些输入映射为0-1之间的实数,并且归一化保证和为1,因此多分类的概率之和也刚好为1. 首先我们简单来看看softmax是什么意思.顾名思义,softmax由两个单词组成,其中一个是max.对于max我们都很熟悉,比如有两个变量a,b.如果a>b,则max为a,反之为b.用伪码简单描述一下就是 if a > b return a; else b. 另外一个单词为so…

原文地址:https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/82320853 1.softmax初探 在机器学习尤其是深度学习中,softmax是个非常常用而且比较重要的函数,尤其在多分类的场景中使用广泛.他把一些输入映射为0-1之间的实数,并且归一化保证和为1,因此多分类的概率之和也刚好为1. 首先我们简单来看看softmax是什么意思.顾名思义,softmax由两个单词组成,其中一个是max.对于max我们都很熟悉,比如有两个变量a,b.如…

深度学习课程笔记(十一)初探 Capsule Network  2018-02-01  15:58:52 一.先列出几个不错的 reference: 1. https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-business/understanding-hintons-capsule-networks-part-i-intuition-b4b559d1159b 2. https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-bus…

CNN初探 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7450413.html 前言 这篇博客主要讲解卷积神经网络(CNN)的历史.模块.特点和架构等等 1. CNN历史 CNN最早可以追溯到1968Hubel和Wiesel的论文,这篇论文讲述猫和猴的视觉皮层含有对视野的小区域单独反应的神经元,如果眼睛没有移动,则视觉刺激影响单个神经元的视觉空间区域被称为其感受野(Receptive Field).相邻细胞具有相似和重叠…

前言 Tensorflow这个词由来已久,但是对它的理解一直就停留在“听过”的层面.之前做过一个无线图片适配问题智能识别的项目,基于Tensorflow实现了GoogLeNet - Inception V3网络(一种包含22层的深层卷积神经网络),但是基本上也属于“盲人摸象”.“照葫芦画瓢”的程度.作为当今机器学习乃至深度学习界出现频率最高的一个词,有必要去了解一下它到底是个什么东西. 而PAI,作为一站式地机器学习和算法服务平台,它大大简化了模型构建.模型训练.调参.模型性能评估.服务化等一系…

AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道 目录 AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道 1.DNS 隐蔽通道简介 2. 算法前的准备工作——数据采集 3. 利用深度学习进行DNS隐蔽通道检测 4. 验证XShell的检测效果 5. 结语 1.DNS 隐蔽通道简介 DNS 通道是隐蔽通道的一种,通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输.由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量,这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件,从而可以利用它实现诸如远程控制.文件传输等操作,DNS隐蔽…

概述 上一篇我们算是粗略的介绍了一下DDD,我们提到了实体.值类型和领域服务,也稍微讲到了DDD中的分层结构.但这只能算是一个很简单的介绍,并且我们在上篇的末尾还留下了一些问题,其中大家讨论比较多的,也是我本人之前有一些疑问的地方就是Repository.我之前觉得IRepository和三层里面的IDAL很像,为什么要整出这么个东西来:有人说用EF的话就不需要Repository了:IRepository是鸡肋等等. 我觉得这些问题都很好,我自己也觉得有问题,带着这些问题我们就来看一看Repo…

CSharpGL(8)使用3D纹理渲染体数据 (Volume Rendering) 初探 2016-08-13 由于CSharpGL一直在更新,现在这个教程已经不适用最新的代码了.CSharpGL源码中包含10多个独立的Demo,更适合入门参考. 为了尽可能提升渲染效率,CSharpGL是面向Shader的,因此稍有难度. +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 一图抵千言 您可以在(http://files.cnblogs.com/files/bitzhuwei/VolumeRender…

小喵的唠叨话:前一篇博客,我们做完了L-Softmax的准备工作.而这一章,我们开始进行前馈的研究. 小喵博客: http://miaoerduo.com 博客原文:  http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的large-margin-softmax-loss的实现(中).html 四.前馈 还记得上一篇博客,小喵给出的三个公式吗?不记得也没关系. 这次,我们要一点一点的通过代码来实现这些公式.小喵主要是GPU上实现前后馈的代码,因为这个层只…

小喵的唠叨话:在写完上一次的博客之后,已经过去了2个月的时间,小喵在此期间,做了大量的实验工作,最终在使用的DeepID2的方法之后,取得了很不错的结果.这次呢,主要讲述一个比较新的论文中的方法,L-Softmax,据说单model在LFW上能达到98.71%的等错误率.更重要的是,小喵觉得这个方法和DeepID2并不冲突,如果二者可以互补,或许单model达到99%+将不是梦想. 再次推销一下~ 小喵的博客网址是: http://www.miaoerduo.com 博客原文:  http://…