仙守

摘要： 1 目的 SVM推导是从讨论最优超平面开始的，即为了得到一个能够划分不同超平面的面，即公式1： \beginwTx+b=0 \tag{1} \end 这个公式怎么来的，其实就是基于2维推导过来的，当二维图像时，也就是熟悉的x，y坐标系。我们将一条线的函数公式定义为$Ax+By+C=0$，其法向量为（ 阅读全文

摘要： 1.引言 julia最近十分受关注，其结合了python的通用性，Ruby的动态性，C的代码运行速度，R的包管理和数据分析功能，perl的字符串处理能力，lisp的宏能力，matlab的矩阵计算规则，fortran的矩阵计算速度，shell的不同程序粘粘能力。可谓是集众家之所长，当下就试了一把，不过 阅读全文

摘要： 0. 引言 通过源码方式安装，并进行一定程度的解读，有助于理解tensorflow源码，本文主要基于tensorflow v1.8源码，并借鉴于如何阅读TensorFlow源码. 首先，自然是需要去bazel官网了解下必备知识，如(1)什么是bazel; (2)bazel如何对cpp项目进行构建的; 阅读全文

摘要： 接 "Tensorflow hub[例子解析1]" . 3 基于文本词向量的例子 3.1 创建Module 可以从 "Tensorflow hub[例子解析1]" .中看出，hub相对之前减少了更多的工作量。 首先，假设有词向量文本文件 该例子就是通过读取该文件去生成TF Hub Module，可以 阅读全文

摘要： 0. 引言 Tensorflow于1.7之后推出了tensorflow hub，其是一个适合于迁移学习的部分，主要通过将tensorflow的训练好的模型进行模块划分，并可以再次加以利用。不过介于推出不久，目前只有图像的分类和文本的分类以及少量其他模型 这里先通过几个简单的例子，来展示该hub的使用 阅读全文

摘要： 1. tensorflow工作流程 如官网所示: 根据整体架构或者代码功能可以分为： 图1.1 tensorflow架构 如图所示，一层C的api接口将底层的核运行时部分与顶层的多语言接口分离开。 而根据整个的工作流程，又可以分为： 图1.2 不同系统组件之间的交互 而图1.2也是tensorflo 阅读全文

摘要： 1 - Tensorflow源码目录结构 基于2018年5月28日github的tensorflow源码，即1.8版本 第一层： tensorflow： 核心代码目录。 third_party：第三方库，包括：eigen3，fft2d，hadoop，mkl，probuf ，kafka，mpi，ten 阅读全文

摘要： 0. 引言 神经网络中的注意机制就是参考人类的视觉注意机制原理。即人眼在聚焦视野区域中某个小区域时，会投入更多的注意力到这个区域，即以“高分辨率”聚焦于图像的某个区域，同时以“低分辨率”感知周围图像，然后随着时间的推移调整焦点。 参考文献： 1. " arxiv ] .[attention sear 阅读全文

摘要： 0. 背景 评估（或者说验证）聚类结果就如同聚类本身一样困难。通常的方法有内部评估和外部评估这两种： 内部评估的方法：通过一个单一的量化得分来评估算法好坏；该类型的方法 外部评估的方法：通过将聚类结果与已经有“ground truth”分类进行对比。要么通过人类进行手动评估，要么通过一些指标在特定的 阅读全文

摘要： 0. 背景 谱聚类在2007年前后十分流行，因为它可以快速的通过标准的线性代数库来实现，且十分优于传统的聚类算法，如k-mean等。 至于在任何介绍谱聚类的算法原理上，随便翻开一个博客，都会有较为详细的介绍，如这里。当然这些都来自《A Tutorial on Spectral Clustering》 阅读全文