目前为止,我们已经讨论了神经网络在有监督学习中的应用.在有监督学习中,训练样本时有类别标签的.现在假设我们只有一个没带类别标签的训练样本集合  ,其中  .自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如  .下图是一个自编码神经网络的示例. 自编码神经网络尝试学习一个 的函数.换句话说,它尝试逼近一个恒等函数,从而使得  接近于输入  .恒等函数虽然看上去不太有学习的意义,但是当我们为自编码神经网络加入某些限制,比如限定隐藏神经元的数量,我们就可以从输入数据

http://daehgib.blog.163.com/blog/static/1861071422011579551134/ 透视投影是3D固定流水线的重要组成部分,是将相机空间中的点从视锥体(frustum)变换到规则观察体(Canonical View Volume)中,待裁剪完毕后进行透视除法的行为.在算法中它是通过透视矩阵乘法和透视除法两步完成的. 透视投影变换是令很多刚刚进入3D图形领域的开发人员感到迷惑乃至神秘的一个图形技术.其中的理解困难在于步骤繁琐,对一些基础知识过分依赖,一旦

透视投影是3D固定流水线的重要组成部分,是将相机空间中的点从视锥体(frustum)变换到规则观察体(Canonical View Volume)中,待裁剪完毕后进行透视除法的行为.在算法中它是通过透视矩阵乘法和透视除法两步完成的.    透视投影变换是令很多刚刚进入3D图形领域的开发人员感到迷惑乃至神秘的一个图形技术.其中的理解困难在于步骤繁琐,对一些基础知识过分依赖,一旦对它们中的任何地方感到陌生,立刻导致理解停止不前.   没错,主流的3D APIs如OpenGL.D3D的确把具体的透视投

https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=5312 Kaiser终于成为冒险协会的一员,这次冒险协会派他去冒险,他来到一处古墓,却被大门上的守护神挡住了去路,守护神给出了一个问题,只有答对了问题才能进入,守护神给出了一个自然数序列a,每次有一下三种操作. 1,给出l,r,x,将序列l,r之间的所有数都 and x 2,给出l,r,x,将序列l,r之间的所有数都 or x 3,给出l,r,询问l,r之间的最大值 (下划线以前都是废话) 没有什

稀疏自编码器 Sparse Autoencoder 一神经网络(Neural Networks) 1.1 基本术语 神经网络(neural networks) 激活函数(activation function) 偏置项(bias units) 激活值(activation) 前向传播(forward propagation) 前馈神经网络(feedforward neural network) 1.2 神经元(neuron)模型 这个"神经元"是一个以及偏置项+1为输入值的运算单元,其

http://wenku.baidu.com/link?url=wDkyQR9fDI_tZas1BlMRUnNNoKwiQDygltm2wWxRr_sDwcDB51_QCDfR4Gb5wYrIUZ_tYxpjhZcquYeBgOC2Ce5tH-I6npzKEqtHZ9zFNt7  转载自:http://wenku.baidu.com/view/f478d71aa8114431b90dd870.html         这几个参量,也可以根据视野( FOV – Field Of View )参量来

题目传送门. 题意简述:有 \(n\) 个数 \(a_1,a_2,\cdots a_n\),等概率选取区间 \(P_1,S_1\subseteq [1,n]\),\(P_2\subseteq P_1\),\(S_2\subseteq S_1\).定义 \(f(X,Y)\) 为互不相同的 \(a_i\ (i\in X,a_i\in Y)\) 的个数,求 \(\Delta=F(P_1,S_1)-F(P_2,S_2)\) 的等权重平均,即所有可能方案的 \(\Delta\) 之和除以方案总数. \(1

1.设 $f(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+\cdots+a_1x+a_0$ 是整系数首一多项式, 满足: $|a_0|$ 是素数且 $$|a_0|>1+\sum_{i=1}^{n-1}|a_i|,$$ 证明: $f(x)$ 是有理数域上的不可约多项式. 注  上述不可约多项式的判别法称为 Osada 定理. 2.(1) 设 $\varphi$ 是 $n$ 维线性空间 $V$ 上的线性变换, $V$ 有一个直和分解: $$V=V_1\oplus V_2\oplus\cdots\op

作者:@wzyer 拉格朗日乘子法无疑是最优化理论中最重要的一个方法.但是现在网上并没有很好的完整介绍整个方法的文章.我这里尝试详细介绍一下这方面的有关问题,插入自己的一些理解,希望能够对大家有帮助.本文分为两个部分:第一部分是数学上的定义以及公式上的推导:第二部分主要是一些常用方法的直观解释.初学者可以先看第二部分,但是第二部分会用到第一部分中的一些结论.请读者自行选择. 拉格朗日乘子法的数学基础 共轭函数 对于一个函数f:Rn→R(不要求是凸函数),我们可以定义它的共轭函数f⋆:Rn→R为:

目录: 1.绘制余弦曲线 2.绘制余弦曲线和直线 3.绘制圆 4.歌星大奖赛 5.求最大数 6.高次方数的尾数 8.借书方案知多少 9.杨辉三角形 10.数制转换 11.打鱼还是晒网 12.抓交通肇事犯 13.该存多少钱 14.怎样存钱利最大 15.捕鱼和分鱼 16.出售金鱼 1.7 分数四则运算 17.平分七筐鱼 18.有限5位数 19. 8 除不尽的数 21.4位反序数 22.求车速 23.阿姆斯特朗数 24.完全数 26.亲密数 27.自守数 28.回文数 29.求具有abcd=(ab+c

C语言趣味程序设计编程百例精解 C/C++语言经典.实用.趣味程序设计编程百例精解(1)  https://wenku.baidu.com/view/b9f683c08bd63186bcebbc3c.html https://blog.csdn.net/nigulasi_dawei/article/details/72795786 1.绘制余弦曲线 在屏幕上用“*”显示0~360度的余弦函数cos(x)曲线 *问题分析与算法设计 如果在程序中使用数组,这个问题十分简单.但若规定不能使用数组,问题

关于拉格朗日乘子法与KKT条件 关于拉格朗日乘子法与KKT条件   目录 拉格朗日乘子法的数学基础 共轭函数 拉格朗日函数 拉格朗日对偶函数 目标函数最优值的下界 拉格朗日对偶函数与共轭函数的联系 拉格朗日对偶问题 如何显式的表述拉格朗日对偶问题 由定义消去下确界 隐式求解约束 共轭函数法 弱对偶 强对偶 原始问题与对偶问题的关系 最优条件 互补松弛条件 KKT条件 一般问题的KKT条件 凸问题的KKT条件 KKT条件的用途 拉格朗日乘数法的形象化解读 等式约束的拉格朗日乘子法 含有不等约束的情

无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了,<零基础入门深度学习>系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平.零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就行了,没错,这是专门为程序员写的文章.虽然文中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你一定能看懂的(我周围是一群狂热的Clean

前言 在此记录一些不太成熟的思考,希望对各位看官有所启发. 从题目可以看出来这篇文章的主题很杂,这篇文章中我主要讨论的是深度学习为什么要"深"这个问题.先给出结论吧:"深"的层次结构是为了应对现实非线性问题中的复杂度,这种"深"的分层结构能够更好地表征图像语音等数据. 好了,如果各位看官感兴趣,那就让我们开始这次思考的旅程吧! 归并排序 我们首先从归并排序算法开始,这里先跟大家回顾一下这个算法,相信大家都已经非常熟悉了.排序是计算机基础算法中的一

Fibonacci 数列 设f(x)=1,x∈{1,2}=f(x−1)+f(x−2),x∈[3,∞)\begin{aligned}f(x)&=1,\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad x\in\{1,2\}\\ &=f(x-1)+f(x-2),\quad x\in[3,∞) \end{aligned}f(x)​=1,x∈{1,2}=f(x−1)+f(x−2),x∈[3,∞)​ 则 f(x)f(x)f(x) 的通项公式为f(x)=15[(

[返回模拟退火略解] 题目描述 在一个 n×mn\times mn×m 的矩阵中,每个点都染了一种颜色(只能是 [1,c][1,c][1,c] 中的一种),求一种方案,使得相邻异色点对数最小. Solution 3936\text{Solution 3936}Solution 3936 这是一道好题.正所谓代码五分钟,调参两百年. 随机一个矩阵作为初始矩阵.每次降温时尝试交换两个随机元素,判断交换后是否更优.详见代码. 对于每次交换,更新 calccalccalc 函数可以在 O(1)O(1)O

继前两节我们分别探讨了极化码的编码,以及深入到高斯信道探讨高斯近似法之后,我们来关注一个非常重要的极化码构造算法.这个算法并没有一个明确的名词,因此我们以两位发明者的名字将其命名为“Tal-Vardy算法”. 在<极化码小结(2)>之中,我们简单讲述了BEC信道下构造极化码的方法——通过直接计算巴氏参数Z(W)来构造,计算复杂度为O(N). 在<极化码之高斯近似>中,我们讨论了常用的高斯信道下构造极化码的方法——高斯近似,计算复杂度也为O(N). 现在,我们再次将极化码的触手伸向另

经典算法·GAN与VAE Generative Adversarial Networks 及其变体 生成对抗网络是近几年最为经典的生成模型的代表工作,Goodfellow的经典工作.通过两个神经网络结构之间的最大最小的博弈游戏然后生成模型.下面是原始GAN与一些GAN的变体. Generative Adversarial Nets(GAN) 模型判别模块与生成模块的损失的定义: 网络结构是: 该结构的最大的问题有两个:一个是难以训练,一个是模型输出图片单调(model collapse). Co

[问题2016S01]  设 $f(x)=x^n+a_{n-1}x^{n-1}+\cdots+a_1x+a_0$ 是整系数首一多项式, 满足: $|a_0|$ 是素数且 $$|a_0|>1+\sum_{i=1}^{n-1}|a_i|,$$ 证明: $f(x)$ 是有理数域上的不可约多项式. 注  上述不可约多项式的判别法称为 Osada 定理. [问题2016S02]  (1) 设 $\varphi$ 是 $n$ 维线性空间 $V$ 上的线性变换, $V$ 有一个直和分解: $$V=V_1\op

一道好题!很久以前就想做了,咕到了现在,讲第二遍了才做. 首先我们观察到$p$是没有用的 因为赢的次数一定 那么每一种合法序列出现的概率均为$p^n*(1-p)^m$ 是均等的 我们可以不看它了 然后我们可以通过计算所有序列的答案再除以$C_{n+m}^n$就可以了 然后我们开始进行神奇操作 赢的话就是+1输的话就是-1 那么我们可以观察到最后的结果就是$n-m-min \left (s_i \right )$ 其中s表示前缀和 那么我们有答案就是$C_{n+m}^n \left (n-m \r