Alink漫谈(十五) :多层感知机 之 迭代优化 目录 Alink漫谈(十五) :多层感知机 之 迭代优化 0x00 摘要 0x01 前文回顾 1.1 基本概念 1.2 误差反向传播算法 1.3 总体逻辑 0x02 训练神经网络 2.1 初始化模型 2.2 压缩数据 2.3 生成优化目标函数 2.4 生成目标函数中的拓扑模型 2.4.1 AffineLayerModel 2.4.2 FuntionalLayerModel 2.4.3 SoftmaxLayerModelWithCrossEntr…

Alink漫谈(十四) :多层感知机 之 总体架构 目录 Alink漫谈(十四) :多层感知机 之 总体架构 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 前馈神经网络 1.2 反向传播 1.3 代价函数 1.4 优化过程 1.4.1 迭代法 1.4.2 梯度下降 1.5 相关公式 1.5.1 加权求和 h 1.5.2 神经元输出值 a 1.5.3 输出层的输出值 y 1.5.4 激活函数g(h) 1.5.5 损失函数E 1.5.6 误差反向传播--更新权重 1.5.7 输出层增量项 δo 1.5…

Alink漫谈(十六) :Word2Vec源码分析 之 建立霍夫曼树 目录 Alink漫谈(十六) :Word2Vec源码分析 之 建立霍夫曼树 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 词向量基础 1.1.1 独热编码 1.1.2 分布式表示 1.2 CBOW & Skip-Gram 1.2.1 CBOW 1.2.2 Skip-gram 1.3 Word2vec 1.3.1 Word2vec基本思想 1.3.2 Hierarchical Softmax基本思路 1.3.3 Hierarchi…

Alink漫谈(十) :特征工程之特征哈希/标准化缩放 目录 Alink漫谈(十) :特征工程之特征哈希/标准化缩放 0x00 摘要 0x01 相关概念 1.1 特征工程 1.2 特征缩放(Scaling) 1.3 特征哈希(Hashing Trick) 0x02 数据集 0x03 示例代码 0x04 标准化缩放 StandardScaler 4.1 StandardScalerTrainBatchOp 4.2 StatisticsHelper.summary 4.3 BuildStandard…

Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 目录 Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 0x00 摘要 0x01 概念 1.1 线性回归 1.2 优化模型 1.3 损失函数&目标函数 1.4 最小二乘法 0x02 示例代码 0x03 整体概述 0x04 基础功能 4.1 损失函数 4.1.1 导数和偏导数 4.1.2 方向导数 4.1.3 Hessian矩阵 4.1.4 平方损失函数 in Alink 4.2 目标函数 4.2.1 梯度 4.2.2 梯度下降法 4.2.…

Alink漫谈(十二) :在线学习算法FTRL 之 整体设计 目录 Alink漫谈(十二) :在线学习算法FTRL 之 整体设计 0x00 摘要 0x01概念 1.1 逻辑回归 1.1.1 推导过程 1.1.2 求解 1.1.3 随机梯度下降 1.2 LR的并行计算 1.3 传统机器学习 1.4 在线学习 1.5 FTRL 1.5.1 regret & sparsity 1.5.2 FTRL的伪代码 1.5.3 简要理解 0x02 示例代码 0x03 问题 0x04 总体逻辑 0xFF 参考 0…

Alink漫谈(十八) :源码解析 之 多列字符串编码MultiStringIndexer 目录 Alink漫谈(十八) :源码解析 之 多列字符串编码MultiStringIndexer 0x00 摘要 0x01 概念 0x02 示例代码 0x03 总体逻辑 0x04 Add Index to Token 4.1 合并计算单词个数 4.1.1 打散输入数据 4.1.2 分组计算个数 4.2 合并计算单词个数 0x05 输出模型 0x06 预测 6.1 加载模型 6.2 预测 0xFF 参考 0…

Alink漫谈(十九) :源码解析 之 分位点离散化Quantile 目录 Alink漫谈(十九) :源码解析 之 分位点离散化Quantile 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 离散化 1.2 分位数 1.3 四分位数 0x02 示例代码 0x03 总体逻辑 0x04 训练 4.1 quantile 4.2 countElementsPerPartition 4.3 MultiQuantile 4.4 QIndex 0x05 输出模型 0x06 预测 6.1 加载模型 6.2 预测…

多层感知机 上图所示的多层感知机中,输入和输出个数分别为4和3,中间的隐藏层中包含了5个隐藏单元(hidden unit).由于输入层不涉及计算,图3.3中的多层感知机的层数为2.由图3.3可见,隐藏层中的神经元和输入层中各个输入完全连接,输出层中的神经元和隐藏层中的各个神经元也完全连接.因此,多层感知机中的隐藏层和输出层都是全连接层. 具体来说,给定一个小批量样本\(\boldsymbol{X} \in \mathbb{R}^{n \times d}\),其批量大小为\(n\),输入个数为\(…

一.本文目的: 之前写了两篇文章搭建持续集成接口测试平台(Jenkins+Ant+Jmeter)和ANT批量执行Jmeter脚本,功能实现上都没有什么问题,但是最后生成的报告有一点小问题,虽然不影响使用,但总是感觉不够完美,具体问题如下: 1.Date report这里的时间没有正确显示出来 2.Summary里的字段Min Time和Max Time显示的是NaN,没有显示正确的时间. 本文主要解决上述两个问题,具体报告如何生成可参考上面提到的两篇文章. 二.Jmeter+Ant报告生成原理:…