papering - 博客园

2017年9月20日

摘要： http://www.cmo.com/features/articles/2016/3/9/data-decisions-dsp-vs-dmp.html As marketers assess their requirements for marketing technology, the ques 阅读全文

posted @ 2017-09-20 17:11 papering 阅读(263) 评论(0) 推荐(0)

What I learned from competing against a ConvNet on ImageNet

摘要： http://karpathy.github.io/2014/09/02/what-i-learned-from-competing-against-a-convnet-on-imagenet/ 阅读全文

posted @ 2017-09-20 17:01 papering 阅读(190) 评论(0) 推荐(0)

Image Recognition

摘要： https://www.tensorflow.org/tutorials/image_recognition 阅读全文

posted @ 2017-09-20 16:55 papering 阅读(208) 评论(0) 推荐(0)

They're much closer in spirit to how our brains work than feedforward networks.

摘要： http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html Up to now, we've been discussing neural networks where the output from one layer is used as input 阅读全文

posted @ 2017-09-20 16:26 papering 阅读(239) 评论(0) 推荐(0)

output value . Sigmoid neurons are similar to perceptrons, but modified so that small changes in their weights and bias cause only a small change in their output.

摘要： http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html . Sigmoid neurons are similar to perceptrons, but modified so that small changes in their weights 阅读全文

posted @ 2017-09-20 15:18 papering 阅读(287) 评论(0) 推荐(0)

2017年9月19日

aerospike

摘要： spike 阅读全文

posted @ 2017-09-19 20:33 papering 阅读(179) 评论(0) 推荐(0)

它是个黑盒，无法解释的黑盒；它避免了我们的或者某种来源的先验强加于陌生人：另外一个黑盒。

摘要： @Matthew 【[抱拳]】推荐系统中，传统的两大算法，无论是基于人的过滤，还是基于物品的过滤，在前期历史数据的量和质都不充足的情况下，这两种传统的算法都无法冷启动。【基于ANN的一种解决办法】张三第一次点击了汽车广告，通过ANN训练，使得输出层的汽车的概率最大，次之的就为接下来要投出的广告类阅读全文

posted @ 2017-09-19 20:28 papering 阅读(222) 评论(0) 推荐(0)

bilingual evaluation understudy

摘要： BLEU is designed to approximate human judgement at a corpus level, and performs badly if used to evaluate the quality of individual sentences. https:/ 阅读全文

posted @ 2017-09-19 18:36 papering 阅读(226) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow_action

摘要：安装TensorFlow 包依赖 https://www.tensorflow.org/tutorials/layers Building the CNN MNIST Classifier 【Each of these methods accepts a tensor as input and re 阅读全文

posted @ 2017-09-19 18:10 papering 阅读(503) 评论(0) 推荐(0)

Hadamard Product

摘要： http://mathworld.wolfram.com/HadamardProduct.html 阅读全文

posted @ 2017-09-19 16:21 papering 阅读(229) 评论(0) 推荐(0)

cross-correlation convolution. Hermitian_function

摘要： Hermitian_function 阅读全文

posted @ 2017-09-19 15:13 papering 阅读(129) 评论(0) 推荐(0)

S-形函数广泛应用于ANN 的激活函数

摘要： Logistic function hyperbolic tangent arctangent function Gudermannian function Error function Generalised logistic function Smoothstep function Specif 阅读全文

posted @ 2017-09-19 14:27 papering 阅读(603) 评论(0) 推荐(0)

减少75%的数据量它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要

摘要： zh.wikipedia.org/wiki/卷积神经网络池化（Pooling）是卷积神经网络中另一个重要的概念，它实际上一种形式的向下采样。有多种不同形式的非线性池化函数，而其中“最大池化（Max pooling）”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。直觉上阅读全文

posted @ 2017-09-19 14:21 papering 阅读(277) 评论(0) 推荐(0)

The hidden layers are either convolutional, pooling or fully connected.

摘要： https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network Convolutional layers apply a convolution operation to the input, passing the result to the 阅读全文

posted @ 2017-09-19 14:15 papering 阅读(219) 评论(0) 推荐(0)

images have the “stationarity” property, which implies that features that are useful in one region are also likely to be useful for other regions.

摘要： Convolutional networks may include local or global pooling layers[clarification needed], which combine the outputs of neuron clusters at one layer int 阅读全文

posted @ 2017-09-19 11:19 papering 阅读(212) 评论(0) 推荐(0)

2017年9月18日

算法报告

摘要：【要解决到的问题】“对于给定的mac-rssi列表，求出特征值。” 阅读全文

posted @ 2017-09-18 21:55 papering 阅读(413) 评论(0) 推荐(0)

word2vec_basic.py

摘要： https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorflow/r1.3/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py 阅读全文

posted @ 2017-09-18 20:08 papering 阅读(327) 评论(0) 推荐(0)

Softmax_function

摘要： en.wikipedia.org/wiki/Softmax_function 阅读全文

posted @ 2017-09-18 12:04 papering 阅读(149) 评论(0) 推荐(0)

DNN 数据的表示

摘要：阅读全文

posted @ 2017-09-18 04:31 papering 阅读(191) 评论(0) 推荐(0)

Convex combination

摘要： en.wikipedia.org/wiki/Convex_combination 凸组合 In convex geometry, a convex combination is a linear combination of points (which can be vectors, scalars 阅读全文

posted @ 2017-09-18 04:04 papering 阅读(784) 评论(0) 推荐(0)

好为什么好转变思维

摘要：阅读全文

posted @ 2017-09-18 03:41 papering 阅读(166) 评论(0) 推荐(0)

函数的光滑化或正则化卷积应用两个统计独立变量X与Y的和的概率密度函数是X与Y的概率密度函数的卷积

摘要： http://graphics.stanford.edu/courses/cs178/applets/convolution.html Convolution is an operation on two functions f and g, which produces a third funct 阅读全文

posted @ 2017-09-18 02:59 papering 阅读(1168) 评论(0) 推荐(0)

world embedding 嵌入

摘要： http://papers.nips.cc/paper/5477-neural-word-embedding-as-implicit-matrix-factorization 嵌入 | TensorFlow https://tensorflow.google.cn/programmers_guide 阅读全文

posted @ 2017-09-18 02:01 papering 阅读(239) 评论(0) 推荐(0)

受限于冷启动

摘要： cold start 0-用户 1-物品 2-系统阅读全文

posted @ 2017-09-18 01:30 papering 阅读(132) 评论(0) 推荐(0)

DNN优势

摘要：阅读全文

posted @ 2017-09-18 01:18 papering 阅读(756) 评论(0) 推荐(0)

DNN自适应

摘要：阅读全文

posted @ 2017-09-18 00:44 papering 阅读(269) 评论(0) 推荐(0)

低秩近似 low-rank approximation

摘要：阅读全文

posted @ 2017-09-18 00:35 papering 阅读(1406) 评论(0) 推荐(0)

2017年9月17日

Random Fourier Features

摘要： K-DSN 深度堆叠网络 Random Features for Large-Scale Kernel Machines To accelerate the training of kernel machines, we propose to map the input data to a rand 阅读全文

posted @ 2017-09-17 23:08 papering 阅读(614) 评论(0) 推荐(0)

Convex optimization 凸优化

摘要： zh.wikipedia.org/wiki/凸優化以下问题都是凸优化问题，或可以通过改变变量而转化为凸优化问题：[5] 最小二乘线性规划线性约束的二次规划半正定规划 Convex function Convex minimization is a subfield of optimizati 阅读全文

posted @ 2017-09-17 22:31 papering 阅读(274) 评论(0) 推荐(0)

希尔伯特空间

摘要： zh.wikipedia.org/wiki/希尔伯特空间在数学里，希尔伯特空间即完备的内积空间，也就是说一个带有内积的完备向量空间。是有限维欧几里得空间的一个推广，使之不局限于实数的情形和有限的维数，但又不失完备性（而不像一般的非欧几里得空间那样破坏了完备性）。与欧几里得空间相仿，希尔伯特空间也是阅读全文

posted @ 2017-09-17 21:39 papering 阅读(906) 评论(0) 推荐(0)

正交是垂直在数学上的一种抽象化和一般化两个不同向量正交是指它们的内积为0，这也就意味着这两个向量之间没有任何相关性

摘要： zh.wikipedia.org/wiki/傅里叶级数所谓的两个不同向量正交是指它们的内积为0，这也就意味着这两个向量之间没有任何相关性,例如，在三维欧氏空间中，互相垂直的向量之间是正交的。事实上，正交是垂直在数学上的一种抽象化和一般化。一组n个互相正交的向量必然是线性无关的，所以必然可以张成一个阅读全文

posted @ 2017-09-17 21:37 papering 阅读(2963) 评论(0) 推荐(0)

任何函数都可以展开为三角级数

摘要： zh.wikipedia.org/wiki/傅里叶级数 In mathematics, a Fourier series (English: /ˈfʊəriˌeɪ/)[1] is a way to represent a function as the sum of simple sine wave 阅读全文

posted @ 2017-09-17 21:28 papering 阅读(2294) 评论(0) 推荐(0)

2017年9月16日

singular value decomposition

摘要： http://web.stanford.edu/class/cs246/slides/dim-red.pdf http://web.mit.edu/be.400/www/SVD/Singular_Value_Decomposition.htmhttp://mathworld.wolfram.com/ 阅读全文

posted @ 2017-09-16 20:02 papering 阅读(430) 评论(0) 推荐(0)

协方差矩阵在图像处理之特征脸处理中的应用

摘要：【协方差矩阵在图像处理之特征脸处理中的应用】【说】注意关键点在于“数据量的巨大，计算量的巨大”。【说】特征值起到了数据压缩、显示特征的作用。一个标准化的面部图形的一个大型数据集合的协方差矩阵的特征向量称为特征脸。 https://zh.wikipedia.org/wiki/特征值和特征向量在图阅读全文

posted @ 2017-09-16 18:51 papering 阅读(1390) 评论(0) 推荐(0)

怎么判断矩阵中的方阵可以对角化

摘要： zh.wikipedia.org/wiki/特征值和特征向量计算矩阵的特征值和特征向量假设我们想要计算给定矩阵的特征值。若矩阵很小，我们可以用特征多项式进行符号演算。但是，对于大型矩阵这通常是不可行的，在那种情况我们必须采用数值方法。阅读全文

posted @ 2017-09-16 18:13 papering 阅读(1556) 评论(0) 推荐(0)

how to add them, how to multiply them

摘要： http://www.physics.miami.edu/~nearing/mathmethods/operators.pdf 阅读全文

posted @ 2017-09-16 18:05 papering 阅读(189) 评论(0) 推荐(0)

Ax=λx=λIx

摘要：阅读全文

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一切的算法

摘要：一切的算法，落到了“0101”的相似度比较。将INPUT作“字符串”、“实数、虚数”、“矩阵”、“向量”、“张量”？我们已有一个--来源，如：历史数据、先验生成--参照物、事实标准、参考系--INPUT代表着未知，需要我们给出结果，矩阵：协方差矩阵-->特征值图像识别指纹识别阅读全文

posted @ 2017-09-16 16:12 papering 阅读(145) 评论(0) 推荐(0)

方差协方差

摘要：【方差协方差】方差 variance协方差 covariancehttps://en.wikipedia.org/wiki/Variance方差一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，一个实随机变量的方差，也成为它的二阶矩或二阶中心动差。Informally, it measures how f 阅读全文

posted @ 2017-09-16 15:31 papering 阅读(624) 评论(0) 推荐(0)

对偶空间

摘要：【对偶空间】dual vector space对偶空间是线性函数的集合。Dual vector space consists of linnear functions. In mathematics, any vector space V has a corresponding dual vecto 阅读全文

posted @ 2017-09-16 14:55 papering 阅读(365) 评论(0) 推荐(0)