One of the most striking facts about neural networks is that they can compute any function at all. That is, suppose someone hands you some complicated, wiggly function, f(x)f(x): No matter what the function, there is guaranteed to be a neural network…

技术背景 在前面的几篇博客中,我们分别介绍了MindSpore的CPU版本在Docker下的安装与配置方案.MindSpore的线性函数拟合以及MindSpore后来新推出的GPU版本的Docker编程环境解决方案.这里我们在线性拟合的基础上,再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合多变量非线性函数的解决方案. 环境配置 在按照这篇博客中的方法进行安装和配置之后,可以在本地的docker镜像仓库中找到一个mindspore的镜像: [dechin-manjaro gitlab]# d…

本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络,拟合具有二次函数非线性关系的方程,并通过可视化展现学习到的拟合曲线,同时随机给定输入值,输出预测值,最后给出一些关键的提示. 源代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plotdata = { "batchsize":[], "loss":[] } d…

原文:利用最小二乘法拟合任意次函数曲线(C#) ///<summary>     ///用最小二乘法拟合二元多次曲线     ///</summary>     ///<param name="arrX">已知点的x坐标集合</param> ///<param name="arrY">已知点的y坐标集合</param> ///<param name="length"&g…

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_…

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_…

对于分类问题的神经网络最后一层的函数做如下知识点总结: sigmoid和softmax一般用作神经网络的最后一层做分类函数(备注:sigmoid也用作中间层做激活函数): 对于类别数量大于2的分类问题,如果每个类别之间互斥,则选用softmax函数(例如:类别为牡丹花.玫瑰花.菊花),如果每个类别之间有交叉则选用与类别数量相等的sigmoid函数(例如:类别为小孩.大人.男人.女人,此处应该选用4个sigmoid函数): 神经网络最后一层的分类函数直接面临作损失函数的选择: softmax函数的…

CSS 视觉格式化模型(visual formatting model)是用来处理文档并将它显示在视觉媒体上的机制.他有一套既定的规则(也就是W3C规范),规定了浏览器该怎么处理每一个盒子.以下内容翻译自W3C官方文档,其中加上了自己的一些理解.相关链接:https://www.w3.org/TR/CSS2/visuren.html#block-boxes. 1.可替换元素(Replaced element) 下面的一段话引自MDN: 典型的可替换元素有 <img>. <object&g…

一.前述 视觉问答(Visual Question Answering,VQA),是一种涉及计算机视觉和自然语言处理的学习任务.这一任务的定义如下: A VQA system takes as input an image and a free-form, open-ended, natural-language question about the image and produces a natural-language answer as the output[1]. 翻译为中文:一个VQ…

基于视觉的 SLAM/Visual Odometry (VO) 开源资料.博客和论文列表 以下为机器翻译,具体参考原文: https://github.com/tzutalin/awesome-visual-slam ---- 基于视觉的SLAM / Visual Odometry开源项目,库,数据集,工具和研究列表 指数 开源库 数据集 工具 项目 学习 其他 图书馆 基本视觉和trasformation图书馆 OpenCV Eigen Sophus ROS 点云 线程安全队列库 concur…

虽然我是程序员,但这里只介绍人类的思维方法. 这个方法我是从这里看到的: https://www.learn-sudoku.com/visual-elimination.html Most people try to solve Sudoku puzzles by picking a random empty cell and trying to figure out what goes in it. Unless you get lucky, this ends up being frustr…

近期在准备美赛,因为比赛需要故重新安装了matlab,在里面想尝试一下神将网络工具箱.就找了一个看起来还挺赏心悦目的函数例子练练手: y=1+sin(1+pi*x/4) 针对这个函数,我们首先画出其在[-1,8]上的函数图像,这里间隔为0.05.代码为: p=[-1:0.05:8] t=1+sin(1+pi*p/4) plot(p,t,'-') title("要逼近的线性函数") xlabel("x") 画出的图像如下: 然后我们通过建立神经网络,并且训练,设置训练…

我们使用一个三层的小网络来,模拟函数y = x^3+b函数 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #训练数据 x_data = np.linspace(-6.0,6.0,30)[:,np.newaxis] y_data = np.power(x_data,3) + 0.7 #验证数据 t_data = np.linspace(-20.0,20.0,40)[:,np.newaxis] t…

假设一个三层的神经网络结构图如下: 对于一个单独的训练样本x其二次代价函数可以写成: C = 1/2|| y - aL||2 = 1/2∑j(yj - ajL)2 ajL=σ(zjL) zjl = ∑kωjklakl-1 + bjl 代价函数C是ajL的函数,ajL又是zjL的函数,zjL又是ωjkL的函数,同时又是akL-1的函数...... 证明四个基本方程(BP1-BP4),所有这些都是多元微积分的链式法则的推论 δjL = (∂C/∂ajL)σ'(zjL)                …

复习csp2019的时候稍微看了看博弈论,发现自己对于sg函数的理解完全不到位 有些定义甚至想都没想过 于是就口胡了一篇blog来安慰虚弱的自己 Question 1 对于一个满足拓扑性质的公平组合游戏 若定义一个函数\(f\),\(f(P状态)=0\) 假设当前状态为\(a\),它对局面的定义合法 那么\(f=sg\) 可以发现,它就是\(Muti-sg\)问题的核心,接下来我们希望证明这个问题的正确性 首先,先弄清几个定义 对于后继 指的是一步转移到的状态 后继一定不会等于当前状态 对于局面…

工序工时由该工序的工艺参数决定,有了工时后乘以固定因子就是计件工资.一般参考本地小时工资以及同类小时工资并考虑作业的风险等因素给出固定因子 采用的VS2010 , Matlab2015a 64,  开发端是win7 64 , 部署端是win2012 R2 Datacenter 64 Matlab部分 下面是样本数据: 注意样本数据要尽可能全面,比方这里会交换L与R后做为另一组样本数据一起交给系统训练 打钩的数据会抽取来训练,WTime是目标,所以5个输入1个输出. 训练代码 clc clear…

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9722701 本篇笔记针对斯坦福ML公开课的第6个视频,主要内容包括朴素贝叶斯的多项式事件模型(MultivariateBernoulli Event Model).神经网络(Neural Network).支持向量机(Support Vector Machine)的函数间隔(functionalmargin)与几何间隔(geometricmargin).…

http://www.cnblogs.com/bambipai/p/7922981.html------误差逆传播算法讲解 人工神经网络包含多种不同的神经网络,此处的代码建立的是多层感知器网络,代码以<集体智慧编程>第四章 "nn.py" 为原型和框架,可以指定隐藏网络的层数和每层的节点数,利用反向传播法修正权值,并连接数据库,保存每层每个节点的权值等信息.代码在算法方面并没有做出改进,结构上可能不是特别严谨和简洁,在算法.结构方面并不一定可取,只是为建立多层隐藏网络提供一…

1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含…

% example5_7.m x=-:; y=*x-; randn(); % 设置种子,便于重复执行 y=y+randn(,length(y))*1.5; % 加入噪声的直线 plot(x,y,'o'); P=x;T=y; lr=maxlinlr(P,'bias') % 计算最大学习率 net=linearlayer(,lr); % 用linearlayer创建线性层,输入延迟为0 tic;net=train(net,P,T);toc % 用train函数训练 tic和toc是用来记录matla…

一.FitLine()函数原型 CV_EXPORTS_W void fitLine( InputArray points, // 待输入点集(一般为二维数组或vector点集) OutputArray line, // 输出点集(一个是方向向量,另一个是拟合直线上的点)(Vec4f(2d)或Vec6f(3d)的vector) int distType, // 距离类型 double param, // 距离参数 double reps, // 径向的精度参数 double aeps ); //…

利用神经网络做分类的时候,可以将神经网络看成一个mapping function,从输入到输出经过复杂的非线性变换.而输出的预测值与实际的目标值总是存在一定偏差的,一般利用这种偏差建立error 函数,再利用back propagation 来训练神经网络. 我们可以探讨一下,error 函数与概率分布或者概率密度函数的关系. 二分类 先来看二分类情况(t∈{0,1}),我们假设网络最终的输出会经过一个sigmoid 函数: y=σ(a)=11+exp(−a) 0≤y(x,w)≤1, y(x,w…

循环神经网络进阶 BPTT 反向传播过程中,训练模型通常需要模型参数的梯度. \[ \frac{\partial L}{\partial \boldsymbol{W}_{qh}} = \sum_{t=1}^T \text{prod}\left(\frac{\partial L}{\partial \boldsymbol{o}_t}, \frac{\partial \boldsymbol{o}_t}{\partial \boldsymbol{W}_{qh}}\right) = \sum_{t=1}…

在windows平台做逆向.外挂等,经常需要调用很多未导出的内核函数,怎么方便.快速查找了?可以先用IDA等工具查看硬编码,再根据硬编码定位到需要调用的函数.整个思路大致如下: 1.先查找目标模块   遍历模块的方式有多种.既然通过驱动在内核编程,这里选择遍历driverObject的DriverSection字段来遍历内核所有模块,核心代码如下: /* 可以用来动态查找内核模块的基址,后续用于: 1.PTE\PDE等base计算 2.其他函数.变量精确位置的计算(IDA静态分析只能查到偏移)…

译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在…

首先分析include头文件下的slamBase.h文件 # pragma once // 各种头文件 // C++标准库 #include <fstream> #include <vector> #include <map> using namespace std; // Eigen #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Geometry> // OpenCV #include <opencv2/co…

http://poj.org/problem?id=2478 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2824 欧拉函数模板裸题,有两种方法求出所有的欧拉函数,一是筛法,而是白书上的筛法. 首先看欧拉函数的性质: 欧拉函数是求小于n且和n互质(包括1)的正整数的个数.记为φ(n). 欧拉定理:若a与n互质,那么有a^φ(n) ≡ 1(mod n),经常用于求乘法逆元. 若p是一个质数,那么φ(p) = p-1,注意φ(1) = 1. 欧拉函数是积性函数…

导言:原文的作者是著名的Ghost和Spectre 这两个协议的创始团队的领队Aviv Zohar.原文作者说他的这篇原文又是引用了以下这两篇学术论文: How to Explain Zero Knowledge Protocols to Your Children (Quisquater et. al.) Cryptographic and Physical Zero-Knowledge Proof Systems for Solutions of Sudoku Puzzles (Gradwo…

The human visual system is one of the wonders of the world. Consider the following sequence of handwritten digits: Most people effortlessly recognize those digits as 504192. That ease is deceptive. In each hemisphere of our brain, humans have a prima…

<Neural Network and Deep Learning>_chapter4: A visual proof that neural nets can compute any function文章总结(前三章翻译在百度云里) 链接:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap4.html: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Learning>教程中的第四章主要是证明神经网络可以用…