2017年5月13日

三层神经网络自编码算法推导和MATLAB实现 （转载）
摘要： 转载自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/20/2970724.html 前言： 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习，参考Ng的网页教程：Exercise:Sparse Autoencoder。这个例子所要 阅读全文
posted @ 2017-05-13 16:41 川师15级软工研王*飞 阅读(1555) 评论(0) 推荐(0)
 

2017年5月10日

aa
摘要： The wake-sleep algorithm for unsupervisedneural networks 摘要 本文介绍一种在随机神经元组成的多层网络上的无监督学习算法。自下而上的“认知”连接把输入转化成后续隐层的表示（representation），自上而下的“生成”连接利用前一层的表示来 阅读全文
posted @ 2017-05-10 14:25 川师15级软工研王*飞 阅读(167) 评论(0) 推荐(0)
 

2017年4月28日

奇异值分解(SVD)原理详解及推导（转载）
摘要： 转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的，讲的也都不错，但是感觉还是有需要补充的，特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇文章，叫A Singularl 阅读全文
posted @ 2017-04-28 14:01 川师15级软工研王*飞 阅读(188) 评论(0) 推荐(0)
 

2017年4月27日

奇异值分解(SVD) --- 几何意义 （转载）
摘要： PS：一直以来对SVD分解似懂非懂，此文为译文，原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把 这个问题讲解的如此清晰，实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题，简单形象，真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理 解，比如 个性化推荐中应用了SV 阅读全文
posted @ 2017-04-27 21:56 川师15级软工研王*飞 阅读(274) 评论(0) 推荐(0)
 
奇异值分解(SVD)原理详解及推导 （转载）
摘要： 转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的，讲的也都不错，但是感觉还是有需要补充的，特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇文章，叫A Singularl 阅读全文
posted @ 2017-04-27 20:52 川师15级软工研王*飞 阅读(169) 评论(0) 推荐(0)
 

2017年4月20日

正态分布的前世今生(下)（转载）
摘要： 转载自：https://cos.name/2013/01/story-of-normal-distribution-2/ 6. 开疆拓土，正态分布的进一步发展 19世纪初，随着拉普拉斯中心极限定理的建立与高斯正态误差理论的问世，正态分布开始崭露头角，逐步在近代概率论和数理统计学中大放异彩。在概率论中 阅读全文
posted @ 2017-04-20 12:13 川师15级软工研王*飞 阅读(1048) 评论(0) 推荐(0)
 
正态分布的前世今生(上)（转载）
摘要： 转载自：https://cos.name/2013/01/story-of-normal-distribution-1/ 神说，要有正态分布，就有了正态分布。神看正态分布是好的，就让随机误差服从了正态分布。创世纪—数理统计 1. 正态分布，熟悉的陌生人 学过基础统计学的同学大都对正态分布非常熟悉。这 阅读全文
posted @ 2017-04-20 12:09 川师15级软工研王*飞 阅读(407) 评论(0) 推荐(0)
 

2017年4月18日

拉格朗日乘子法原理（装载）
摘要： 高数里面有一个内容叫做拉格朗日乘子法，用于求解约束条件下的极值问题，过程简单巧妙，也是各类考试的常考题型。 然而，拉格朗日乘子法的原理我却一直不是很清楚，这两天在网上查了资料，也说说我自己的理解，用一个例子来解释。 求解例题如下： (1) 其中min表示求函数f(x,y)的最小值，后面的s.t.表示 阅读全文
posted @ 2017-04-18 14:09 川师15级软工研王*飞 阅读(2194) 评论(1) 推荐(1)
 

2017年3月17日

目标跟踪之Lukas-Kanade光流法（转）
摘要： 光流是图像亮度的运动信息描述。光流法计算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的，创造性地将二维速度场与灰度相联系，引入光流约束方程，得到光流计算的基本算法．光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设： ①运动物体的灰度在很短的间隔时间内保持不变；②给定邻域内的速度向量场变化是缓慢的。 阅读全文
posted @ 2017-03-17 12:12 川师15级软工研王*飞 阅读(717) 评论(0) 推荐(0)
 

2017年1月14日

CNN误差反传时旋转卷积核的简明分析（转）
摘要： CNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积(Convolve)层的误差传到前一层的池化(Pool)层上，因为在CNN中是2D反传，与传统神经网络中的1D反传有点细节上的不同，下面通过一个简单的例子来详细分解一下这个反传步骤。 阅读全文
posted @ 2017-01-14 16:55 川师15级软工研王*飞 阅读(276) 评论(0) 推荐(0)
 
下一页
 
博客园  ©  2004-2025
浙公网安备 33010602011771号 浙ICP备2021040463号-3