2019年1月3日

摘要: 矩阵可对角化的充要条件:n阶矩阵A相似于对角矩阵的充要条件是A有n个无关的特征向量。 证明: 必要性:证${P^{ - 1}}AP = D = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}{{\lambda _1}}&0&0&0\\0&{{\lambda _2}}&0&0\\0&0 阅读全文
posted @ 2019-01-03 21:58 codeDog123 阅读(1230) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年12月27日

摘要: python2要对中文做处理的话,文件头加上: 使用 读取的文件中有时候会出现"\ufeff"非法字符,这个时候需要改变编码方式'UTF-8'为'UTF-8-sig': "UTF-8"的字节顺序在所有系统中都是一様的,没有字节序的问题,它不需要BOM(“ByteOrder Mark”)。 "UTF- 阅读全文
posted @ 2018-12-27 15:39 codeDog123 阅读(692) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年12月12日

摘要: 机器翻译模型 Transformer 阅读全文
posted @ 2018-12-12 03:22 codeDog123 阅读(2626) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年7月14日

摘要: Solver.prototxt文件 Solver.prototxt文件 net: "models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt" //网络地址test_iter: 1000 //test_iter是测试时样本的迭代次数,因此测试时 总的数据量=迭代次数(test_i 阅读全文
posted @ 2017-07-14 15:39 codeDog123 阅读(278) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年5月19日

摘要: 首先用命令行切换到caffe-master根目录(也就是Build文件的父目录) (exe文件在我的目录是D:\Documents\Visual Studio 2013\Projects\caffe-master - GPU\caffe-master\Build\x64\Release) 使用exe 阅读全文
posted @ 2017-05-19 15:24 codeDog123 阅读(298) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年5月18日

摘要: 1.permute函数格式:B = permute(多维数组,[维数的组合])作用:按照维数顺序,重新组合矩阵 a=rand(2,3,4); %这是一个三维数组,各维的长度分别为:2,3,4 %现在交换第一维和第二维: permute(A,[2,1,3]) %变成3*2*4的矩阵 比如: A=[1, 阅读全文
posted @ 2017-05-18 17:02 codeDog123 阅读(1018) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://blog.csdn.net/cometnet/article/details/19551125 阅读全文
posted @ 2017-05-18 13:46 codeDog123 阅读(146) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年4月23日

摘要: 使用Eclipse配置环境教程:https://deeplearning4j.org/cn/eclipse。 最好还是使用maven直接导入工程,maven会自动安装需要的jar,等待时间较长。 Eclipse+maven导入工程后,pom.xml文件会报错,这个时候进行如下操作,就可以消除错误了。 阅读全文
posted @ 2017-04-23 23:36 codeDog123 阅读(298) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Encog中有很多的训练方法。 EncogUtility是一个功能辅助类,提供了很多方便的函数 Calculate the classification error. Convert a CSV file to a binary training file. Convert a CSV file t 阅读全文
posted @ 2017-04-23 22:14 codeDog123 阅读(392) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: encog库主要是一个包含神经网络算法的java库。 最基本的前馈神经网络BasicNetwork类是前馈神经网络。 以下是BasicNetwork类的方法 向网络中添加新层 改变权重。 W[第fromLayer+1层](fromNeuron+1,toNeuronr+2)=W[第fromLayer+ 阅读全文
posted @ 2017-04-23 19:34 codeDog123 阅读(609) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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