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2018年12月16日

摘要： I. 映射(Mapping) 1. 单射(Injective) 函数f 是单射当且仅当若f(x) = f(y) 则 x = y。例子： f(x) = x+5 从实数集$R$到$R$是个单射函数。这个函数很容易被还原：f(3) = 8，即已知 8 可以返回 3 2. 满射(Surjective) 阅读全文

posted @ 2018-12-16 23:05 marsggbo 阅读(7835) 评论(0) 推荐(1)

【Math for ML】线性代数之——向量空间

摘要： I. Groups 在介绍向量空间之前有必要介绍一下什么 Group ，其定义如下：注意定义中的$\bigotimes$不是乘法，而是一种运算符号的统一标识，可以是乘法也可以是加法等。此外，如果$\forall{x,y}∈\mathcal{G}:x⊗y=y⊗x$,那么此时$G=(\mathcal 阅读全文

posted @ 2018-12-16 15:40 marsggbo 阅读(1103) 评论(0) 推荐(0)

[转载]图像与滤波-阮一峰

摘要：一、为什么图像是波？我们知道，图像由像素组成。下图是一张 400 x 400 的图片，一共包含了 16 万个像素点。每个像素的颜色，可以用红、绿、蓝、透明度四个值描述，大小范围都是0 ～ 255，比如黑色是[0, 0, 0, 255]，白色是[255, 255, 255, 255]。通过 Can 阅读全文

posted @ 2018-12-16 12:36 marsggbo 阅读(797) 评论(0) 推荐(0)

2018年12月15日

遗传算法selection总结-[Fitness, Tournament, Rank Selection]

摘要：假设个体(individual)用$h_i$表示,该个体的适应度(fitness)为$Fitness(h_i)$，被选择的概率为$P(h_i)$。另外假设种群(population)的个体总数为$N$。 I. Fitness Selection 该方法也叫 "Roulette Wheel Sele 阅读全文

posted @ 2018-12-15 21:13 marsggbo 阅读(1636) 评论(0) 推荐(0)

论文笔记系列-Multi-Fidelity Automatic Hyper-Parameter Tuning via Transfer Series Expansion

摘要：论文: " Multi Fidelity Automatic Hyper Parameter Tuning via Transfer Series Expansion " 我们都知道实现AutoML的基本思路是不断选取不同的超参数组成一个网络结构，然后使用这个网络结构在整个数据集上进行评估 (假设评阅读全文

posted @ 2018-12-15 12:08 marsggbo 阅读(1576) 评论(0) 推荐(0)

2018年12月13日

【Convex Optimization (by Boyd) 学习笔记】Chapter 1 - Mathematical Optimization

摘要：以下笔记参考自Boyd老师的教材【Convex Optimization】。 I. Mathematical Optimization 1.1 定义数学优化问题(Mathematical Optimization) 有如下定义: $$ \begin{align} &minimize \, f_0( 阅读全文

posted @ 2018-12-13 20:55 marsggbo 阅读(1340) 评论(0) 推荐(0)

2018年12月11日

/bin/bash^M: bad interpreter: No such file or directory 解决办法

摘要：参考: " bash: ./my_script: /bin/bash^M: bad interpreter: No such file or directory [duplicate]" 有的时候运行.sh文件会莫名其妙报错，报错信息如下: 解决办法：运行如下命令之后再次运行sh文件即可阅读全文

posted @ 2018-12-11 16:11 marsggbo 阅读(564) 评论(0) 推荐(0)

2018年12月3日

TensorFlow学习笔记之--[tf.app.flags使用方法]

摘要：很多时候在运行python代码的时候我们需要从外部定义参数，从而避免每次都需要改动代码。所以一般我们都会使用这个库。其实TensorFlow也提供了这个功能，那就是。使用方法很简单上面给出的是定义一个bool变量，第一个参数是指参数名，第二个是默认值，第三个是对该变量的描述，如果不想描述可以阅读全文

posted @ 2018-12-03 10:54 marsggbo 阅读(5331) 评论(0) 推荐(0)

2018年12月2日

TensorFlow学习笔记之--[compute_gradients和apply_gradients原理浅析]

摘要： I optimizer.minimize(loss, var_list) 我们都知道，TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数，例如GradientDescentOptimizer。这个方法会自动根据loss计算对应variable的导数。示例如下：首先我们看一下的源代码(为方便说明，部分阅读全文

posted @ 2018-12-02 22:55 marsggbo 阅读(22140) 评论(0) 推荐(4)

TensorFlow学习笔记之--[tf.clip_by_global_norm,tf.clip_by_value,tf.clip_by_norm等的区别]

摘要：以下这些函数可以用于解决梯度消失或梯度爆炸问题上。 1. tf.clip_by_value Returns: 输入一个张量t，把t中的每一个元素的值都压缩在clip_value_min和clip_value_max之间。小于min的让它等于min，大于max的元素的值等于max。例子： 2. tf 阅读全文

posted @ 2018-12-02 22:15 marsggbo 阅读(5778) 评论(0) 推荐(2)

互道晚安，王者峡谷见

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