1982年,J．Hopfield提出了可用作联想存储器的互连网络,这个网络称为Hopfield网络模型,也称Hopfield模型.Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络,从输出到输入有反馈连接.Hopfield网络有离散型和连续型两种. 反馈神经网络由于其输出端有反馈到其输入端:所以,Hopfield网络在输入的激励下,会产生不断的状态变化.当有输入之后,可以求取出Hopfield的输出,这个输出反馈到输入从而产生新的输出,这个反馈过程一直进行下去.如果Hopfield网络是一个能收敛的…

47 求解器为flunet5/6在设置边界条件时,specify boundary types下的types中有三项关于interior,interface,internal设置,在什么情况下设置相应的条件?它们之间的区别是什么?interior好像是把边界设置为内容默认的一部分:interface是两个不同区域的边界区,比如说离心泵的叶轮旋转区和叶轮出口的交界面:internal:请问以上三种每个的功能?最好能举一两个例子说明一下,因为这三个都是内部条件吧,好像用的很多.interface,i…

设 $\scrX$, $\scrY$ 是 Hilbert 空间, $T\in \scrL(\scrX,\scrY)$, $y_0\in\scrY$, $\alpha>0$. 则 Tikhonov 泛函 $$\bee\label{T} J_\alpha(x)=\sen{Tx-y_0}^2+\alpha\sen{x}^2\quad \sex{x\in \scrX} \eee$$存在唯一最小解 $x^\alpha\in \scrX$, 且 $x^\alpha$ 适合 Euler-Lagrange 方程…

类型 (Type) Haskell的类型系统式静态类型系统,在编译的时候就知道数据类型,所以不同类型的值运算在编译的时候就会报错,比如用布尔值和整数运算,在C语言中这种运算就不会报错. Haskell 支持类型推导 使用:t命令后跟任何可用的表达式,即可得到该表达式的类型,如:t 'a'将输出 'a'::Char表示a是Char型. 函数也有类型,编写函数时,给它一个明确的类型声明是个好习惯,参数之间由 -> 分隔,而与回传值之间并无特殊差异.回传值是最后一项,参数就是前三项,比如 addThr…

{- 2017.02.21 <Haskell趣学指南 -- Learning You a Haskell for Great Good!> [官网](http://learnyouahaskell.com) > ghc xxx.hs # 编译文件 > ghci # 进入Haskell解释器 ghci> :l test.hs --载入test.hs文件 ghci> :r --重新载入文件 -} -- ch01 Introduction doubleMe x = x + x…

# 强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题 学习笔记: [Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016](https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/) ## 数学符号的含义 * 通用 $a$ - 行动(action). $A_t$ - 第t次的行动(select action).通常指求解的…

Representation learning : 表征学习,端到端的学习 pre-specified  预先指定的 demonstrate  论证;证明,证实;显示,展示;演示,说明 attempt  vt.尝试;试图 n. 进攻;尝试,冲击 distilled  adj.由蒸馏得来的 v.蒸馏( distil的过去式和过去分词 );从…提取精华 relevant  adj.有关的,中肯的;相关联的;确切的;有重大意义[作用]的,实质性的 phrase structures  短语结构 for…

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/reducing-loss/ 为了训练模型,需要一种可降低模型损失的好方法.迭代方法是一种广泛用于降低损失的方法,而且使用起来简单有效. 1- 迭代方法 用于训练模型的迭代试错过程(迭代方法): 迭代策略可以很好地扩展到大型数据集,因此在机器学习中的应用非常普遍. “模型”部分将一个或多个特征作为输入,然后返回一个预测作为输出. “计算损失”部分是模型将要使用的损失函…

一直对Fast RCNN中ROI Pooling层不解,不同大小的窗口输入怎么样才能得到同样大小的窗口输出呢,今天看到一篇博文讲得挺好的,摘录一下,方便查找. Introduction 在一般的CNN结构中,在卷积层后面通常连接着全连接.而全连接层的特征数是固定的,所以在网络输入的时候,会固定输入的大小(fixed-size).但在现实中,我们的输入的图像尺寸总是不能满足输入时要求的大小.然而通常的手法就是裁剪(crop)和拉伸(warp). 这样做总是不好的:图像的纵横比(ratio aspe…

EM算法(Expectation Maximization Algorithm) 1. 前言   这是本人写的第一篇博客(2013年4月5日发在cnblogs上,现在迁移过来),是学习李航老师的<统计学习方法>书以及斯坦福机器学习课Andrew Ng的EM算法课后,对EM算法学习的介绍性笔记,如有写得不恰当或错误的地方,请指出,并多多包涵,谢谢.另外本人数学功底不是很好,有些数学公式我会说明的仔细点的,如果数学基础好,可直接略过. 2.基础数学知识   在正式介绍EM算法之前,先介绍推导EM算…