译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 1,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 不用大脑做类比的快速简介 单个神经元建模 生物动机和连接 作为线性分类器的单个神经元 常用的激活函数 译者注:上篇翻译截止处 神经网络结构 层组织 前向传播计算例子 表达能力 设置层的数量和尺寸 小节 参考文献 快速简介 在不诉诸大脑的类比的情况下…

译者注:本文翻译自斯坦福CS231n课程笔记ConvNet notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客和猴子翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改. 原文如下 内容列表: 结构概述 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 汇聚层 归一化层 全连接层 将全连接层转化成卷积层 卷积神经网络的结构 层的排列规律 层的尺寸设置规律 案例学习(LeNet / AlexNet / ZFNet / GoogLeNet / VGGNet) 计算上的考量 拓展资源 卷积神经网络(C…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 3,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 梯度检查 合理性(Sanity)检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重:更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 译者注:上篇翻译截止处 参数更新 一阶(随机梯度下降)方法,动量方法,Nesterov动量方法 学习率退火 二阶方…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 2,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 设置数据和模型 数据预处理 权重初始化 批量归一化(Batch Normalization) 正则化(L2/L1/Maxnorm/Dropout) 损失函数 小结 设置数据和模型 在上一节中介绍了神经元的模型,它在计算内积后进行非线性激活函数计算,神经网络…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Backprop Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下: 内容列表: 简介 简单表达式和理解梯度 复合表达式,链式法则,反向传播 直观理解反向传播 模块:Sigmoid例子 反向传播实践:分段计算 回传流中的模式 用户向量化操作的梯度 小结 简介 目标:本节将帮助读者对反向传播形成直观而专业的理解.反向传播是利用链式法则递归计…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Optimization Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 简介 损失函数可视化 最优化 策略#1:随机搜索 策略#2:随机局部搜索 策略#3:跟随梯度 译者注:上篇截止处 梯度计算 使用有限差值进行数值计算 微分计算梯度 梯度下降 小结 简介 在上一节中,我们介绍了图像分类任务中的两个关键部分: 基于参数的评…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Linear Classification Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 线性分类器简介 线性评分函数 阐明线性分类器 译者注:上篇翻译截止处 损失函数 多类SVM Softmax分类器 SVM和Softmax的比较 基于Web的可交互线性分类器原型 小结 线性分类 上一篇笔记介绍了图像分类问题.图像分类的…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记image classification notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客翻译完成.ShiqingFan对译文进行了仔细校对,提出了大量修改建议,态度严谨,帮助甚多.巩子嘉对几处术语使用和翻译优化也提出了很好的建议.张欣等亦有帮助. 原文如下 这是一篇介绍性教程,面向非计算机视觉领域的同学.教程将向同学们介绍图像分类问题和数据驱动方法.下面是内容列表: 图像分类.数据驱动方法和流程 Neare…

译者注:本文智能单元首发,翻译自斯坦福CS231n课程笔记Python Numpy Tutorial,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客翻译完成,Flood Sung.SunisDown.巩子嘉和一位不愿透露ID的知友对本翻译亦有贡献. 原文如下 这篇教程由Justin Johnson创作. 我们将使用Python编程语言来完成本课程的所有作业.Python是一门伟大的通用编程语言,在一些常用库(numpy, scipy, matplotlib)的帮助下,它又会…

) # 对数据进行零中心化(重要) cov = np.dot(X.T, X) / X.shape[0] # 得到数据的协方差矩阵 数据协方差矩阵的第(i, j)个元素是数据第i个和第j个维度的协方差.具体来说,该矩阵的对角线上的元素是方差.还有,协方差矩阵是对称和半正定的.我们可以对数据协方差矩阵进行SVD(奇异值分解)运算. U,S,V = np.linalg.svd(cov) U的列是特征向量,S是装有奇异值的1维数组(因为cov是对称且半正定的,所以S中元素是特征值的平方).为了去除数据相…

目录 一. 改善过拟合问题 Bias/Variance 正则化Regularization 1. L2 regularization 2. Dropout正则化 其他方法 1. 数据变形 2. Early stopping 二. 特征缩放 1. 归一化 2. 标准化 三. 初始化参数 梯度消失.梯度爆炸 四. 梯度检验 在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项 五. 优化算法 1. mini-Batch梯度下降法 2. 动量梯度下降法 指数加权平均 指数平均加权的偏差修正 动量梯度下降法公式…

转载 最近了解到AME 的东西,很迫切,先转载一篇 [@more@] Oracle User Management FAQ翻译及学习笔记 写在前面 本文主要是翻译的英文版的Oracle User Management FAQ,连接为http://www.oracle.com/technology/products/applications/security/OracleUserManagementFAQ.htm或者是Metalink的290525.1,增加了一部分自己学习的记录,错误肯定有很多,…

·<The Swift Programming Language>中文翻译及读书笔记,附件中为英文原版教程 因21页之前内容和技术关系不大,不做翻译整理,从第21页開始 · 页 1 本页主要讲述怎样给常量和变量取名.即命名规则. 1)不可使数学符号.箭头 2)不可点.线等符号 3)不能够数字開始作为变量名 究竟如何才干够取一个合法的名字呢?这和其它语言一样可根据匈牙利命名法来去变量和常量名 匈牙利命名法:fr=aladdin" target="_blank">…

课程地址 第1章 CS231n课程介绍 ---1.1 计算机视觉概述 这门课的主要内容是计算机视觉.它是一门需要涉及很多其他科目知识的学科. 视觉数据占据了互联网的绝大多数,但是它们很难利用. ---1.2 计算机视觉历史背景 为了获得一副3D图像,我们需要经历原始图像(端点,曲线,边缘)->2.5维草图(场景的不连续性)->3D图像几个过程. 70年代:每个对象由简单的几何图单位组成 80年代:如何识别由简单物体构成的视觉空间 如果目标识别太难了,应该先进行图像分割. 可以使用图片中的特征来…

CNN学习笔记:卷积神经网络 卷积神经网络 基本结构 卷积神经网络是一种层次模型,其输入是原始数据,如RGB图像.音频等.卷积神经网络通过卷积(convolution)操作.汇合(pooling)操作和非线性激活函数的映射等一系列操作的层层堆叠,将高层语义信息逐层由原始信息中抽取出来,逐层抽象. 将信息逐渐抽象出来的过程称为前馈运算(Feed-Forward).通过计算预测值与真实值之间的误差和损失,凭借反向传播算法(Back-Propagation algorithm)将误差或损失由最后一层逐…

课程资源 课程官网 课程视频-youtube 课程视频-字幕版 官方笔记 官方笔记-中文版 课程作业参考答案…

java编写service详细笔记 - centos7.2实战笔记(windows类似就不在重复了)  目标效果(命令行启动服务): service xxxxd start #启动服务  service xxxxd stop  #停止服务 详细步骤 一.编译并安装jsvc     官网 https://commons.apache.org/daemon/     1)建立目录       cd /       mkdir jsvc     2)下载jsvc源码       wget https:…

学习下Android NDK的开发,做些笔记记录下. [笔记] Windows下使用Android Studio 创建缺省工程 [笔记] Windows下使用Android Studio开发NDK的最简单程序 [笔记] AS开发NDK应用——简单文件操作 [笔记] Ubuntu下编译OpenH264为Android版本…

ylbtech-杂项-笔记-VS:VS2019笔记 1.返回顶部 1. http://www.ddooo.com/softdown/142335.htm 2. 2.返回顶部   3.返回顶部   4.返回顶部   5.返回顶部     6.返回顶部   作者:ylbtech出处:http://ylbtech.cnblogs.com/本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利.…

第三波,走起~~ FFT/NTT复习笔记&多项式&生成函数学习笔记Ⅰ FFT/NTT复习笔记&多项式&生成函数学习笔记Ⅱ 单位根反演 今天打多校时 1002 被卡科技了--赛场上看出来是个单位根反演但不会,所以只好现学这东西了( 首先你得知道单位根是什么东西,对于 \(n\) 次方程 \(x^n-1=0(x\in\mathbb{C})\),在复数域上有 \(n\) 个根,其对应到复平面上就是单位圆的 \(n\) 等分点,我们将这些单位根从 \(x\) 轴正半轴开始顺时针依次…

目录 training Neural Network Activation function sigmoid ReLU Preprocessing Batch Normalization 权重初始化 Weight Initialization 交叉验证 Cross Validation 参数更新方法 Parameter Update SGD SGD+momentum Adagrad RMSprop Adam 改善过拟合 Overfiting 模型集成 Model ensemble 正则化 Reg…

目录 Introduction to Neural Networks BP Nerual Network Convolutional Neural Network Introduction to Neural Networks BP 梯度反向传播BackPropagation,是神经网络中的重要算法,主要思想是: 计算网络的输出与期望输出之间的误差 将误差从网络的输出层回传,沿着网络逐层传递,传递的是损失值相对当前层里参数的梯度 当每一层都接收到该层的参数梯度时,沿着梯度方向更新参数 用更新后的…

http://blog.csdn.net/dinosoft/article/details/51813615 前言 对于深度学习,新手我推荐先看UFLDL,不做assignment的话,一两个晚上就可以看完.毕竟卷积.池化啥的并不是什么特别玄的东西.课程简明扼要,一针见血,把最基础.最重要的点都点出来 了. cs231n这个是一个完整的课程,内容就多了点,虽然说课程是computer vision的,但80%还是深度学习的内容.图像的工作暂时用不上,我就先略过了. 突然发现这两个课程都是斯坦福的…

1 深度L层神经网络( Deep L-layer Neural network ) 针对具体问题很难判断需要几层的网络,所以先试试逻辑回归是比较合理的做法,然后再试试单隐层,把隐层数量当作一个超参数,在验证集上进行评估. 对于深层神经网络,只是在单隐层的基础上拓展多几层,符号约定也类似.(深层没有官方的定义,一般三层或三层以上就可以认为是深层,这是相对单隐层的两层而言的,深浅是成程度上的相对) 这里重新声明下,L表示层数,$n^{[0]}$代表输入层单元数(也写作$n_x$代表特征数),$n^{…

1 边缘检测( edage detection ) 下图是垂直边缘检测的例子,实际上就是用一个卷积核进行卷积的过程. 这个例子告诉我们,卷积可以完成垂直方向的边缘检测.同理卷积也可以完成水平方向的边缘检测,还可以完成各种不同角度的边缘检测. 计算机视觉的研究者会用几种不同的卷积核来做边缘检测. 但是在深度学习时代,我们不需要使用那些卷积核,我们把卷积核的数字设置成参数,通过训练来学习到不同的卷积核, 以此对图像进行处理,抽取相应的特征. 2 padding和步长( padding, stride…

线性分类器的基本模型: f = Wx Loss Function and Optimization 1. LossFunction 衡量在当前的模型(参数矩阵W)的效果好坏 Multiclass SVM Loss: Hinge Loss 样本 \(i\) 的损失:\(L_i = \sum_{j \neq y_i} \max(0, s_j-s_{y_i}+1)\), \(y_i\) 是样本 \(i\) 的正确标签. 损失取值范围是0~正无穷 当网络初始化的时候,参数随机初始化为比较小的值,输出 即…

一.卷积 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种在空间上共享参数的神经网络.使用数层卷积,而不是数层的矩阵相乘.在图像的处理过程中,每一张图片都可以看成一张“薄饼”,其中包括了图片的高度.宽度和深度(即颜色,用RGB表示). 在不改变权重的情况下,把这个上方具有k个输出的小神经网络对应的小块滑遍整个图像,可以得到一个宽度.高度不同,而且深度也不同的新图像. 卷积时有很多种填充图像的方法,以下主要介绍两种,一种是相同填充,一种是有效填充. 如图中紫色方框所…

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这…

从第一篇Akka笔记的介绍中,我们是从很高的高度去观察Akka工具箱中的Actors.在这篇笔记的第二篇,我们会看一下Actors中的消息部分.而且延续上一次的例子,我们还会使用同样的学生与老师的例子. 在Actor消息的第一部分,我们会建立一个Teacher Actor,而且会使用一个叫StudentSimulatorApp的主程序. 回顾学生-老师模式的细节 现在考虑下StudentSimulatorApp单独发消息给TeacherActor.当我说到StudentSimulatorApp,…

任何以前做过多线程的人都不会否认管理多线程程序是困难并且痛苦的. 我说管理是因为它开始很容易而且当你看到性能提升时会很兴奋.但是,当你看到你没法从子线程的错误中恢复 或者 这些僵尸bug很难重现 或者 当用性能剖析器时你发现你的线程在更新一个共享状态时阻塞了很长时间时,那真的很痛苦. 我倾向于不说Java的并发API和集合把并发编程变的更轻松和容易了,因为如果你看到这,你肯定渴望对子线程任务有更多控制或者希望更简单但又不愿意去写一堆的锁和同步代码块,而且希望对这种模式有更高层的抽象. 着这个Ak…