在看FK论文时,fisher information matrix是必须理解的. 从维基百科查阅到,Fisher information matrix是用利用最大似然函数估计来计算方差矩阵. 来源于:http://mathworld.wolfram.com/FisherInformationMatrix.html Fisher information matrix矩阵便是上面的(Jx)ij.在此得明白导数的含义——利用极限的概念局部的线性逼近某函数.(逼近图像特征的分布函数) 看了看公式推导:h

最近一个朋友问这方面的一些问题,其实之前也就很粗略的看了下fisher,真正帮别人解答问题的时候才知道原来自己也有很多东西不懂.下面小结下自己对fisher判别的理解: 其实fisher和PCA差不多,熟悉PCA的人都知道,PCA其实就是在寻找一个子空间.这个空间怎么来的呢,先求协方差矩阵,然后求这个协方差矩阵的特征空间(特征向量对应的空间),选取最大的特征值对应的特征向量组成特征子空间(比如说k个,相当于这个子空间有k维,每一维代表一个特征,这k个特征基本上可以涵盖90%以上的信息).那么我们

一.背景知识 1. Discriminant  Learning Algorithms(判别式方法) and Generative Learning Algorithms(生成式方法) 现在常见的模式识别方法有两种,一种是判别式方法:一种是生成式方法.可以这样理解生成式方法主要是数据是如何生成的,从统计学的角度而言就是模拟数据的分布distribution;而判别式方法,不管数据是如何生成而是通过数据内在的差异直接进行分类或者回归.举个例子你现有的task是去识别一段语音属于哪一种语言.那么生成

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 2,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 设置数据和模型 数据预处理 权重初始化 批量归一化(Batch Normalization) 正则化(L2/L1/Maxnorm/Dropout) 损失函数 小结 设置数据和模型 在上一节中介绍了神经元的模型,它在计算内积后进行非线性激活函数计算,神经网络

) # 对数据进行零中心化(重要) cov = np.dot(X.T, X) / X.shape[0] # 得到数据的协方差矩阵 数据协方差矩阵的第(i, j)个元素是数据第i个和第j个维度的协方差.具体来说,该矩阵的对角线上的元素是方差.还有,协方差矩阵是对称和半正定的.我们可以对数据协方差矩阵进行SVD(奇异值分解)运算. U,S,V = np.linalg.svd(cov) U的列是特征向量,S是装有奇异值的1维数组(因为cov是对称且半正定的,所以S中元素是特征值的平方).为了去除数据相

A Statistical View of Deep Learning (V): Generalisation and Regularisation We now routinely build complex, highly-parameterised models in an effort to address the complexities of modern data sets. We design our models so that they have enough 'capaci

参数正则化方法 - Dropout 受人类繁衍后代时男女各一半基因进行组合产生下一代的启发,论文(paper.pdf)提出了Dropout. Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段.它是这样运作的:在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏,然后再进行该次循环中神经网络的训练和优化过程.在下一次循环中,我们又将隐藏另外一些神经元,如此直至训练结束. 在训练时,每个神经单元以概率p被去除(权重被前向传播共用):在测试阶段,每个神经单元都是存在的,权重参数w要乘以p,成

Table of Contents: Setting up the data and the model Data Preprocessing Weight Initialization Batch Normalization Regularization (L2/L1/Maxnorm/Dropout) Loss functions Summary Setting up the data and the model In the previous section we introduced a

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 以下是对本文关键部分的摘抄翻译,详情请参见原文. NeurIPS 2019 Workshop on Federated Learning for Data Privacy and Confidentiality, Vancouver, Canada. Abstract 我们解决了非i.i.d.情况下的联邦学习问题,在这种情况下,局部模型漂移,抑制了学习.基于与终身学习的类比,我们将灾难性遗忘的解决方案改用在联邦学习上.我们在损失函数中

理解CSS3 transform中的Matrix(矩阵) by zhangxinxu from http://www.zhangxinxu.com 本文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=2427 一.哥,我被你吓住了 打架的时候会被块头大的吓住,学习的时候会被奇怪名字吓住(如"拉普拉斯不等式").这与情感化设计本质一致:界面设计好会让人觉得这个软件好用! 所以,当看到上面"Matrix(矩阵)"的时候,难免会心生畏惧

一.哥,我被你吓住了 打架的时候会被块头大的吓住,学习的时候会被奇怪名字吓住(如“拉普拉斯不等式”).这与情感化设计本质一致:界面设计好会让人觉得这个软件好用! 所以,当看到上面“Matrix(矩阵)”的时候,难免会心生畏惧(即使你已经学过),正常心理.实际上,这玩意确实有点复杂. 然而,这却是屌丝逆袭的一个好机会. CSS同行间:你是不是有这样的感觉:哎呀呀,每天就是对着设计图切页面,貌似技术没有得到实质性地提升啊,或者觉得日后高度有限! 我们应该都知道二八法则(巴莱多定律),即任何一组东西中

by zhangxinxu from http://www.zhangxinxu.com本文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=2427 一.哥,我被你吓住了 打架的时候会被块头大的吓住,学习的时候会被奇怪名字吓住(如“拉普拉斯不等式”).这与情感化设计本质一致:界面设计好会让人觉得这个软件好用! 所以,当看到上面“Matrix(矩阵)”的时候,难免会心生畏惧(即使你已经学过),正常心理.实际上,这玩意确实有点复杂. 然而,这却是屌丝逆袭的一个好机

Matrix 矩阵 那么什么是矩阵呢? 矩阵可以理解为方阵,只不过 平时方阵里面站着人 矩阵中是数值: CSS3中的矩阵: css3中的矩阵指的是一个方法,书写为matrix() 和 matrix3d(),前者是元素2D平面的移动变换(transfrom),而后者是3D变换.2D变换矩阵3*3,如上图的示意图:3D变换则是4*4的矩阵. 可能有些难以理解 我们可以先看看其他东西 层层渐近-transform属性 .trans_skew { transform: skew(35deg); } .t

转载 http://blog.csdn.net/cubesky/article/details/38682975 前面发了一篇关于unity Matrix的文章. http://blog.csdn.net/cubesky/article/details/38664143 其中对于一般的Matrix可以说应该有一个清晰的了解了.但是对于UNITY_MATRIX_IT_MV这些matrix估计理解起来还是比较有问题.这里再重点描述一下UNITY_MATRIX_IT_MV. 首先,我们看一下unity

这篇文章主要讲解一个翻转切换内容的卡片效果,主要利用Camera和Matrix来实现,主要是为了加深对Camera和Matrix的理解,如果对Camera和Matrix不清楚地童鞋可以看我的上篇文章:Android中利用Camera与Matrix实现3D效果详解 好了,我们先看下效果吧 (效果的灵感来自:Dribbble): 项目github地址 欢迎star.fork. 实现思路: 一.主要应用Animation进行实现,创建一个继承自Animation的自定义动画,在applyTransfo

http://blog.csdn.net/cubesky/article/details/38682975 前面发了一篇关于unity Matrix的文章. http://blog.csdn.NET/cubesky/article/details/38664143 其中对于一般的Matrix可以说应该有一个清晰的了解了.但是对于UNITY_MATRIX_IT_MV这些matrix估计理解起来还是比较有问题.这里再重点描述一下UNITY_MATRIX_IT_MV. 首先,我们看一下unity中Do

目录:Matrix Differential Calculus with Applications in Statistics and Econometrics,3rd_[Magnus2019] Title -16 Contents -14 Preface -6 Part One - Matrices 1 1 Basic properties of vectors and matrices 3 1.1 Introduction 3 1.2 Sets 3 1.3 Matrices: additio

css3 transform中的matrix矩阵   CSS3中的矩阵CSS3中的矩阵指的是一个方法,书写为matrix()和matrix3d(),前者是元素2D平面的移动变换(transform),后者则是3D变换.2D变换矩阵为3*3, 如上面矩阵示意图:3D变换则是4*4的矩阵. 有些迷糊?恩,我也觉得上面讲述有些不合时宜.那好,我们先看看其他东西,层层渐进——transform属性. 具体关于transform属性具体内容可以点击这里补个课.稍微熟悉的人都知道,transform中有这么

CSS3中的矩阵CSS3中的矩阵指的是一个方法,书写为matrix()和matrix3d(),前者是元素2D平面的移动变换(transform),后者则是3D变换.2D变换矩阵为3*3, 如上面矩阵示意图:3D变换则是4*4的矩阵. 有些迷糊?恩,我也觉得上面讲述有些不合时宜.那好,我们先看看其他东西,层层渐进——transform属性. 具体关于transform属性具体内容可以点击这里补个课.稍微熟悉的人都知道,transform中有这么几个属性方法: .trans_skew { trans

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