这是Hinton的第14课,主要介绍了RBM和DBN的东西,这一课的课外读物有三篇论文<Self-taught learning- transfer learning from unlabeled data>和<A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets>以及<To recognize shapes, first learn to generate images>.(ps:在下文中样本和采样来自同一个英文单词,泛化和生成…

1901: Zju2112 Dynamic Rankings Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 7143  Solved: 2968[Submit][Status][Discuss] Description 给定一个含有n个数的序列a[1],a[2],a[3]……a[n],程序必须回答这样的询问:对于给定的i,j,k,在a[i],a[i+1],a[i+2]……a[j]中第k小的数是多少(1≤k≤j-i+1),并且,你可以改变一些a[i…

最近一直在看仙守博友所记录的笔记 Hinton的CSC321课程(完结,待文字润色): 1.lecture1-NN的简介 2.lecture2-NN结构的主要类型的概述和感知机 3.lecture3-线性神经元和算法 4.lecture4-神经网络在语言上的应用 5.lecture5-对象识别与卷积神经网络 6.lecture6-mini批量梯度训练及三个加速的方法 7.lecture7-序列模型及递归神经网络RNN 8.lecture8-RNN的训练方法之二三 9.lecture9-提高模型泛…

基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙     摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低,对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序无法成功识别等问题,设计并实现了DeepDroid算法.首先,提取安卓应用程序的静态特征和动态特征,结合静态特征和动态特征生成应用程序的特征向量:然后,使用深度学习算法中的深度置信网络(DBN)对收集到的训练集进行训练,生成深度学习网络:…

百度了半天yusugomori,也不知道他是谁.不过这位老兄写了deep learning的代码,包括RBM.逻辑回归.DBN.autoencoder等,实现语言包括c.c++.java.python等.是学习的好材料.代码下载地址:https://github.com/yusugomori/DeepLearning.不过这位老兄不喜欢写注释,而且这些模型的原理.公式什么的,不了解的话就看不懂代码.我从给他写注释开始,边看资料.边理解它的代码.边给他写上注释. 工具包中RBM的实现包含了两个文件…

深度学习(二)--深度信念网络(Deep Belief Network,DBN) 一.受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM) 在介绍深度信念网络之前需要先了解一下受限玻尔兹曼机:受限玻尔兹曼机(英语:restricted Boltzmann machine,RBM)是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络.RBM最初由发明者保罗·斯模棱斯基(PaulSmolensky)于1986年命名为簧风琴(Harmonium),但直到杰弗里·辛顿及其合…

BeanShell脚本是JMeter自动化测试过程中不可或缺的提升技能之一,BeanShell脚本编写类似于Java脚本.它可以获取.修改系统定义或用户定义的变量值,同时也可以进行一些相应的测试数据处理工作(例如:前置处理器.后置处理器及响应断言中均存在响应的BeanShell应用),非常的方便. 下面就以修改上篇文章(JMeter学习-032-JMeter常见四种变量简介)中CSV Data Set Config 配置的参数化变量(def_cons)为例,来对BeanShell脚本应用做一简单…

#前面的队列Queue和管道Pipe都是仅仅能再进程之间传递数据,但是不能修改数据,今天我们学习的东西就可以在进程之间同时修改一份数据 #Mnager就可以实现 import multiprocessing import random def f(l,n): l.append(n) if __name__ == '__main__': m = multiprocessing.Manager() m_dict = m.dict() m_list = m.list(range(4)) p_list…

PyCharm 配置远程python解释器和在本地修改服务器代码 最近在学习机器学习的过程中,常常需要将本地写的代码传到GPU服务器中,然后在服务器上运行.之前的做法一直是先在本地写好代码,然后通过FileZilla这样的文件传输工具来将写好的文件传到服务器,再通过ssh工具远程连接到服务器,执行相应的python脚本.这样的方式十分繁琐,效率很低.今天听到朋友提到了配置远程解释器 使用场景 先说说自己的使用场景,我是在什么情况下,需要将IDE配置成这样的环境来方便我的工作. 首先,我需要在本地…

主要知识点, 修改IK分词器源码来基于mysql热更新词库     一.IK增加新词的原因 在第32小节中学习到了直接在es的词库中增加词语,来扩充自已的词库,但是这样做有以下缺点: (1)每次添加完,都要重启es才能生效,非常麻烦 (2)es是分布式的,可能有数百个节点,你不能每次都一个一个节点上面去修改 这一小节来学习让es不停机,直接在外部mysql中添加新的词语,es中立即热加载到这些新词语.     目前业界的热更新的方案: (1)修改ik分词器源码,然后手动支持从mysql中每隔一定…