ELM(Extreme Learning Machine)是一种新型神经网络算法,最早由Huang于2004年提出[Extreme learning machine: a new learning scheme of feedforward neural networks]. 与SVM,传统神经网络相比,ELM的训练速度非常快,需要人工干扰较少,对于异质的数据集其泛化能力很强. Huang在[Extreme learning machines: a survey,2011]这篇论文中对ELM进行…

http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2011/12/13/2286212.html中一些内容 基础内容: 这里只是准备简单谈谈基础的内容,主要参考一下别人的文章,对于随机森林与GBDT,有两个地方比较重要,首先是information gain,其次是决策树.这里特别推荐Andrew Moore大牛的Decision Trees Tutorial,与Information Gain Tutorial.Moore的Data Mining Tutoria…

P.S.模拟真の难打,我花了近乎三小时!o(≧口≦)o 模拟题真的要思路清晰!分块调试. 题意:著名的折纸问题:给你一张很大的纸,对折以后再对折,再对折--每次对折都是从右往左折,因此在折了很多次以后,原先的大纸会变成一个窄窄的纸条.现在把这个纸条沿着折纸的痕迹打开,每次都只打开"一半",即把每个痕迹做成一个直角,那么从纸的一端沿着和纸面平行的方向看过去,会看到一条美妙的曲线.输入对折次数,请绘出打开后生成的曲线.(P.S.看到画图我就笑了......<( - ︿-)>)…

原文地址:http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/18222103   极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM,是由黄广斌提出来的求解神经网络算法.ELM最大的特点是对于传统的神经网络,尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs),ELM比传统的学习算法速度更快. ELM是一种新型的快速学习算法,对于单隐层神经网络,ELM 可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输 出权重.对于一个单隐层神经网络,假设有个…

ELM算法模型是最近几年得到广泛重视的模型,它不同于现在广为火热的DNN. ELM使用传统的三层神经网络,只包含一个隐含层,但又不同于传统的神经网络.ELM是一种简单易用.有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法.2006年由南洋理工大学黄广斌副教授提出.传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要人为设置大量的网络训练参数,并且很容易产生局部最优解.极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数,在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置,并且产生唯一的最优解,因此具有学习速度快且泛化性能好…

极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM,是由黄广斌提出来的求解神经网络算法.ELM最大的特点是对于传统的神经网络,尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs),ELM比传统的学习算法速度更快. ELM是一种新型的快速学习算法,对于单隐层神经网络,ELM 可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输出权重.对于一个单隐层神经网络,假设有个任意的样本,其中,.对于一个有个隐层节点的单隐层神经网络可以表示为 其中,为激活函数,为输入权重,为输出权重,是第个隐层单元的偏置.表示和…

在讨论Redis内存管理中的LRU算法之前,先简单说一下LRU算法: LRU算法:即Least Recently Used,表示最近最少使用页面置换算法.是为虚拟页式存储管理服务的,是根据页面调入内存后的使用情况进行决策了.由于无法预测各页面将来的使用情况,只能利用"最近的过去"作为"最近的将来"的近似,因此,LRU算法就是将最近最久未使用的页面予以淘汰,类似于末尾淘汰制. 比如: 如输入以下序列时:4,7,0,7,1,0,1,2,1,2,6 可以用一个特殊的栈来保…

   (目前发现一些文章被盗用的情况,我们将在每篇文章前面添加原文地址,本文源地址:http://www.cnblogs.com/idealer3d/p/Instant_RaphaelJS_Starter.html)       Raphael Javascript是一个 Javascript的矢量库.       它可以处理SVG.VML格式的矢量图,它使用SVG W3C推荐标准和VML作为创建图形的基础,你可以用Javascript 操作Dom 很容易的创建出复杂的柱状图.走势图.曲线图等各…

关于顶点压缩,好处是可以减少带宽,一定程度提高加载速度,可以提高约5-10%的fps,特别是mobile上,简单描述就是: 压缩之前(32字节) position float3 12normal float3 12texcoord0 float2 8 压缩之后(16字节) position short4 8normal ubyte4 4texcoord0 short2 4 压缩的方法,其实就是在bounding box内分65536份,用"-32767.5"到"32767.5…

一.相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章:<Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks>,本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进.学习这篇paper的算法,需要熟悉Siamese Networks(经典老文献<Signature Verification Using a Siamese Time Delay Neural Network…