在此记录使用matlab作梯度下降法(GD)求函数极值的一个例子: 问题设定: 1. 我们有一个$n$个数据点,每个数据点是一个$d$维的向量,向量组成一个data矩阵$\mathbf{X}\in \mathbb{R}^{n\times d}$,这是我们的输入特征矩阵. 2. 我们有一个响应的响应向量$\mathbf{y}\in \mathbb{R}^n$. 3. 我们将使用线性模型来fit上述数据.因此我们将优化问题形式化成如下形式:$$\arg\min_{\mathbf{w}}f(\math

使用策略梯度解决离散action space问题. 一.导入包,定义hyper parameter import gym import tensorflow as tf import numpy as np from collections import deque #################hyper parameters################. #discount factor GAMMA = 0.95 LEARNING_RATE = 0.01 二.PolicyGradie

近期在搞论文,须要用梯度下降算法求解,所以又一次整理分享在这里. 主要包含梯度介绍.公式求导.学习速率选择.代码实现. 梯度下降的性质: 1.求得的解和选取的初始点有关 2.能够保证找到局部最优解,由于梯度终于会减小为0,则步长与梯度的乘积会自己主动越来越小. 梯度简单介绍 一个多元函数的在某点的梯度方向是函数值在该点增长最快的方向.即方向导数取最大值的方向. 问题描写叙述公式求导学习率选择 如果要学习这么一个函数: 那么损失函数能够定义成: 当中X矩阵,每行表示一个数据点,theta是列向量.

最近在项目中需要对nodejs的require关键字做解析,并且替换require里的路径.一开始我希望nodejs既然作为脚本语言,内核提供一个官方的parser库应该是一个稳定可靠又灵活的渠道,然而nodejs里面只一个了一个加载js文件并得到对应的module的能力,module能获取export的函数及其对应的源代码的能力,但是代码已经是闭包过后的,实际上能力很有限. 而我实际上需要的是一个官方的js parser,我希望它是用nodejs写的,轻量的,能得到完整的AST.这样我们就可以

前言 在上一篇随笔里,我们讲了Logistic回归cost函数的推导过程.接下来的算法求解使用如下的cost函数形式: 简单回顾一下几个变量的含义: 表1 cost函数解释 x(i) 每个样本数据点在某一个特征上的值,即特征向量x的某个值 y(i) 每个样本数据的所属类别标签 m 样本数据点的个数 hθ(x) 样本数据的概率密度函数,即某个数据属于1类(二分类问题)的概率 J(θ) 代价函数,估计样本属于某类的风险程度,越小代表越有可能属于这类 我们的目标是求出θ,使得这个代价函数J(θ)的值最

1.线性回归 假设线性函数如下: 假设我们有10个样本x1,y1),(x2,y2).....(x10,y10),求解目标就是根据多个样本求解theta0和theta1的最优值. 什么样的θ最好的呢?最能反映这些样本数据之间的规律呢? 为了解决这个问题,我们需要引入误差分析预测值与真实值之间的误差为最小. 2.梯度下降算法 梯度下降的场景: 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程.假设这样一个场景:一个人被困在山上,需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点,也就是山谷). 但此时山上的浓雾很

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> SIFT四步骤和特征匹配及筛选: 步骤一:建立尺度空间,即建立高斯差分(DoG)金字塔dog_pyr 步骤二:在尺度空间中检测极值点,并进行精确定位和筛选创建默认大小的内存存储器 步骤三:特征点方向赋值,完成此步骤后,每个特征点有三个信息:位置.尺度.方向

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> SIFT四步骤和特征匹配及筛选: 步骤一:建立尺度空间,即建立高斯差分(DoG)金字塔dog_pyr 步骤二:在尺度空间中检测极值点,并进行精确定位和筛选创建默认大小的内存存储器 步骤三:特征点方向赋值,完成此步骤后,每个特征点有三个信息:位置.尺度.方向

**机器学习的过程说白了就是让我们编写一个函数使得costfunction最小,并且此时的参数值就是最佳参数值. 定义 假设存在一个代价函数 fun:\(J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right)\) 通过不断地调整\(\theta_{0}\)和\(\theta_{1}\)是函数\(J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right)\)取得最小值 梯度下降就是使J不断通过导数下降的一种算法 \(\theta_{j}:=\theta_{j}-\a

理论部分 方法介绍 本节将详细介绍AMC的算法流程.AMC旨在自动地找出每层的冗余参数. AMC训练一个强化学习的策略,对每个卷积层会给出其action(即压缩率),然后根据压缩率进行裁枝.裁枝后,AMC算法直接对裁剪后的网络惊醒精度的测试,不经过fine-tune过程,这种精度测量结果是fine-tune后得到最优模型的精度的一中近似,而且可以加速整个训练过程. 问题定义 在深度神经网络中,通过建超每层的参数个数,达到模型压缩和加速的效果.通常有2中裁枝方法:细精度裁枝和结构化裁枝.细精度裁枝

概述   梯度下降法(Gradient Descent)是一个算法,但不是像多元线性回归那样是一个具体做回归任务的算法,而是一个非常通用的优化算法来帮助一些机器学习算法求解出最优解的,所谓的通用就是很多机器学习算法都是用它,甚至深度学习也是用它来求解最优解.所有优化算法的目的都是期望以最快的速度把模型参数θ求解出来,梯度下降法就是一种经典常用的优化算法. 梯度下降法的思想   思想就类比于生活中的一些事情,比如你去询问你的一个朋友工资多少,他不会告诉你,但是他会让你去猜,然后告诉你猜的结果.你每

031 删除工作表中的空行 如果需要删除工作表中所有的空行,可以使用下面的代码. Sub DelBlankRow() DimrRow As Long DimLRow As Long Dimi As Long rRow= Sheet1.UsedRange.Row LRow= rRow + Sheet1.UsedRange.Rows.Count - 1 Fori = LRow To rRow Step -1 If Application.WorksheetFunction.CountA(Rows(i

一.PWM概述: PWM(Pulse Width Modulation):脉冲宽度调制技术,通过对一系列脉冲的宽度进行调制,来等效地获得所需要波形. PWM 的几个基本概念: 1) 占空比:占空比是指在一个周期内,信号处于高电平的时间占整个信号周期的百分比,方波的占空比是50%. 2) 调制频率:周期的倒数. 3) 脉冲宽度:信号处于高电平的时间. 二.nRF51822的PWM产生: NRF51822 通过Timer.PPI 和GPIOTE 的配合实现PWM 的功能,由Timer 产生一个事件,

 一.实验内容: 通过串口发送单个字符到NRF51822,NRF51822 接收到字符后将其写入到FLASH 的最后一页,之后将其读出并通过串口打印出数据. 二.nRF51822芯片内部flash知识: EN-nRF51D 开发板使用NRF51822 芯片为nRF51822-QFAA,如下图所示,共有256KBFLASH,256 页,页大小为1024 字节. NRF51822 内部FLASH 写流程如下: 三.代码解析: main: int main(void) { ... 串口初始化 prin

一.实验内容: 配置NRF51822 的RTC0 的TICK 频率为8Hz,COMPARE0 匹配事件触发周期为3 秒,并使能了TICK 和COMPARE0 中断. TICK 中断中驱动指示灯D1 翻转状态, 即指示灯D1 以8Hz 的速率翻转状态 COMPARE0 中断中点亮指示灯D2 二.nRF51822的内部RTC结构: NRF51822 有两个RTC 时钟:RTC0,RTC1.两个RTC 均为24 位,使用LFCLK 低频时钟,并带有12 位分频器,可产生TICK.compare 和溢出

一.本实验ADC 配置 分辨率:10 位. 输入通道:5,即使用输入通道AIN5 检测电位器的电压. ADC 基准电压:1.2V. 二.NRF51822 ADC 管脚分布 NRF51822 的ADC 共有8 个输入通道,对应的管脚分布入下图: 三.NRF51822 ADC 原理 NRF51822 的ADC 比较简单,如下图所示. 3.1.ADC 通道及预分压系数 NRF51822 的ADC 共有8 个输入通道,在使用ADC 时,要设定ADC 的输入通道.本实验中,因为连接电位器的管脚是P0.04

学习笔记 V1.0 2015/4/17 如何加速MATLAB代码运行 概述 本文源于LDPCC的MATLAB代码,即<CCSDS标准的LDPC编译码仿真>.由于代码的问题,在信息位长度很长(大于10000)情况下,代码无法正常运行或执行速度很慢.本文将叙述代码修改过程中的一系列手段,然对其加速原理不做探究 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/04/17 V1.0 初始版本 简介 本程序基于MATLAB 2014a 编写,本文档中提到的"MATL

 java集合框架之java HashMap代码解析 文章Java集合框架综述后,具体集合类的代码,首先以既熟悉又陌生的HashMap开始. 源自http://www.codeceo.com/article/java-hashmap-java-collection.html 签名(signature) public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Se

之前建立了一个SVM-based Ordinal regression模型,一种特殊的多分类模型,就想通过可视化的方式展示模型分类的效果,对各个分类区域用不同颜色表示.可是,也看了很多代码,但基本都是展示二分类,当扩展成多分类时就会出现问题,所以我的论文最后就只好画了boundary的图了.今天在研究Random Forest时,找到了下面的demo的MATLAB代码,该代码很好的实现了各分类区域的颜色填充,效果非常漂亮. 下面是一个Demo代码:Demo.m %% generate data

取半径=3 用matlab代码实现上式公式: length=3;for Ki = 1:length for Kj = 1:length for Kk = 1:length Ksigma(Ki,Kj,Kk)=exp(-(Ki-2)^2/8-(Kj-2)^2/8-(Kk-2)^2/8);                                 此公式为:K(u), ρ=3 end endend KONE = convn(ones(size(Img3D_mc,1),size(Img3D_mc,

Kakfa揭秘 Day8 DirectKafkaStream代码解析 今天让我们进入SparkStreaming,看一下其中重要的Kafka模块DirectStream的具体实现. 构造Stream 首先,从工厂方法开始,在工厂方法createDirectStream中,有两类关键内容: fromOffset:是一个HashMap,指定我们要读取的topic和Partition. Decoder:为什么需要Decoder,是因为Kafka并不对数据有任何的处理,在发送中并不进行解码,需要在接收端