感知机学习问题转化为求解损失函数的最优化问题,最优化的方法就是随机梯度下降法。 1. 学习算法的原始形式 给定一个训练数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$,其中,$$x{(i)}in X= Rn$$,$$y^{(i)}in Y=lbrace+1,-1rbrace$$,$$i=1,2,...,m$$,求参数$$w
大多数人听到“机器学习”,往往会在脑海中勾勒出一个机器人:一个可靠的管家,或是一个可怕的终结者,这取决于你问的是谁。但是机器学习并不是未来的幻想,它已经来到我们身边了。事实上,一些特定领域已经应用机器学习几十年了,比如光学字符识别 (Optical Character Recognition,OCR)。但是直到 1990 年代,第一个影响了数亿人的机器学习应用才真正成熟,它就是垃圾邮件过滤器(sp
本章的目标是开发一个 Web 爬虫,它测试了第 6.1 节中提到的“到达哲学”猜想。 7.1 起步 在本书的仓库中,你将找到一些帮助你起步的代码: WikiNodeExample.java包含前一章的代码,展示了 DOM 树中深度优先搜索(DFS)的递归和迭代实现。 WikiNodeIterable.java包含Iterable类,用于遍历 DOM 树。我将在下一节中解释这段代码。 WikiFet
卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是将二维离散卷积运算和人工神经网络相结合的一种深度神经网络。它的特点是可以自动提取特征。有关卷积神经网络的数学原理和训练过程请见我的另一篇文章《机器学习教程 十五-细解卷积神经网络》。 手写数字识别 为了试验,我们直接采用http://yann.lecun.com/exdb/mnist/中的手写
Angel 中的学习率Decay Angel参考TensorFlow实现了多种学习率Decay方案, 用户可以根据需要选用. 在描述具体Decay方案前, 先了解一下Angel中的Decay是怎样引入的, 在什么时候进行Decay. 对于第一个问题, Decay是在GraphLearner类中引入的, 在初始化时有如下代码: val ssScheduler: StepSizeScheduler =
我们从学校里了解到过很多运算符,比如说加号 +、乘号 *、减号 - 等。 在本章中,我们将从简单的运算符开始,然后着重介绍 JavaScript 特有的方面,这些是在学校中学习的数学所没有涵盖的。 术语:“一元运算符”,“二元运算符”,“运算元” 在正式开始前,我们先简单浏览一下常用术语。 运算元 —— 运算符应用的对象。比如说乘法运算 5 * 2,有两个运算元:左运算元 5 和右运算元 2。有时
2.2.4 数学库模块 math 对于数值类型,除了加减乘除等基本运算之外,Python 还以“数学库”的形式提供了 很多数学函数,以丰富编程所需的数学计算手段。所谓“库”其实是专业程序员编写的 Python 模块,其中定义了很多有用的函数,应用程序可以使用库中的函数,就好像是应用程序自己 定义的函数一样。 为了使用数学库 math 中的函数,在程序中首先要用 import 语句导入 math 模
Boost.Integer 这个库提供了对整数类型的有用功能,如编译期的最小、最大值常数[3], 基于给定位长的合适大小的类型,静态二进制对数计算等等。还包括从1999年C标准头文件<stdint.h>中的typedef。 [3] std::numeric_limits 仅能以函数方式提供这些值。 Integer 的作者是 Beman Dawes 和 Daryle Walker. Bo
说明 该文档为“3Blue1Brown - 深度学习系列视频”的整理,主要包括三个视频 神经网络的结构 梯度下降法 反向传播算法 让我们跟着 3Blue1Brown 从偏数学的角度来理解神经网络(原视频假设观众对神经网络没有任何背景知识) 目录 内容: 神经网络是什么? 神经网络的结构 神经网络的工作机制 深度学习中的“学习”指的是什么? 神经网络的不足 示例:一个用于数字手写识别的神经网络 这个
平台列表 Google Cloud AI Cloud Machine Learning Engine 托管的机器学习服务 AutoML 自动化机器学习 机器学习API,如 Jobs, Video Intelligence, Vision, Speech, Natual Language 以及 Tanslation 等 Amazon Machine Learning SageMaker 自动化机器学
本节将讨论优化与深度学习的关系,以及优化在深度学习中的挑战。在一个深度学习问题中,我们通常会预先定义一个损失函数。有了损失函数以后,我们就可以使用优化算法试图将其最小化。在优化中,这样的损失函数通常被称作优化问题的目标函数(objective function)。依据惯例,优化算法通常只考虑最小化目标函数。其实,任何最大化问题都可以很容易地转化为最小化问题,只需令目标函数的相反数为新的目标函数即可
模式识别是自然语言处理的一个核心部分。以-ed结尾的词往往是过去时态动词(5.)。频繁使用will是新闻文本的暗示(3)。这些可观察到的模式——词的结构和词频——恰好与特定方面的含义关联,如时态和主题。但我们怎么知道从哪里开始寻找,形式的哪一方面关联含义的哪一方面? 本章的目的是要回答下列问题: 我们怎样才能识别语言数据中能明显用于对其分类的特征? 我们怎样才能构建语言模型,用于自动执行语言处理任
学习新技能,尤其是非技术类,是最大的一种乐趣。大多数公司会更加有斗志如果它们明白这对程序员来说是多大的激励。 人类通过做来学。读书和上课是有用的。但你对一个从不写程序的程序员会有任何敬意吗?学习任何技能,你应该把自己放在一个可以练习技能的宽容的位置。学习一个新的编程语言时,在你必须做一个大工程前,试着用它做一个小的工程。学习管理软件项目时,先试着管理一个小的工程。 一个好的导师不是你做事情的替代品
First Launch 首次运行 Let's begin learning Unity. If you have not yet opened Unity, you can find it inside Start » Programs » Unity on Windows, or Applications » Unity on Mac. The Unity Editor will appear
投票 以下的合约相当复杂,但展示了很多Solidity的功能。它实现了一个投票合约。 当然,电子投票的主要问题是如何将投票权分配给正确的人员以及如何防止被操纵。 我们不会在这里解决所有的问题,但至少我们会展示如何进行委托投票,同时,计票又是 自动和完全透明的 。 我们的想法是为每个(投票)表决创建一份合约,为每个选项提供简称。 然后作为合约的创造者——即主席,将给予每个独立的地址以投票权。 地址后