最终图像都是下图形式

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

Softmax是啥? Hopfield网络的能量观点 1982年的Hopfiled网络首次将统计物理学的能量观点引入到神经网络中, 将神经网络的全局最小值求解,近似认为是求解热力学系统的能量最低点(最稳定点). 为此,特地为神经网络定义了神经网络能量函数$E(x|Label)$,其中$x$为输入. $E(x|Label)=-\frac{1}{2}Wx \Delta Y  \quad where \quad \Delta Y=y-label$   (省略Bias项) 值得注意的是,这套山寨牌能量函

考虑不可分的例子         通过使用basis functions 使得不可分的线性模型变成可分的非线性模型 最常用的就是写出一个目标函数 并且使用梯度下降法 来计算     梯度的下降法的梯度计算                 关于线性和非线性的隐层 非线性隐层使得网络可以计算更加复杂的函数 线性隐层不能增强网络的表述能力,它们被用来做降维,减少训练需要的参数数目,这在nlp相关的模型中 经常用到(embedding vector)     一个back prop的例子        

02-线性结构1. 一元多项式求导 (25) 设计函数求一元多项式的导数.(注:xn(n为整数)的一阶导数为n*xn-1.) 输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数).数字间以空格分隔. 输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数.数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格.注意“零多项式”的指数和系数都是0,但是表示为“0 0”. 输入样例: 3 4 -5 2 6 1 -2 0 输出样例: 12 3 -10 1 6 0 最简单的方式是用

softmax是logisitic regression在多酚类问题上的推广,\(W=[w_1,w_2,...,w_c]\)为各个类的权重因子,\(b\)为各类的门槛值.不要想象成超平面,否则很难理解,如果理解成每个类的打分函数,则会直观许多.预测时我们把样本分配到得分最高的类. Notations: \(x\):输入向量,\(d\times 1\)列向量,\(d\)是feature数 \(W\):权重矩阵,\(c\times d\)矩阵,\(c\)是label数 \(b\):每个类对应超平面的

今天推导公式,发现居然有对矩阵的求导,狂汗--完全不会.不过还好网上有人总结了.吼吼,赶紧搬过来收藏备份. 基本公式:Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A * B'Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 1. 矩阵Y对标量x求导: 相当于每个元素求导数后转置一下,注意M×N矩阵求导后变成N×M了 Y = [y(ij)] --> dY/

1010. 一元多项式求导 (25) 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 设计函数求一元多项式的导数.(注:xn(n为整数)的一阶导数为n*xn-1.) 输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数).数字间以空格分隔. 输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数.数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格.注意“零多项式”的指数和系数都是0,但是表示为“0 0”. 输入样

1010. 一元多项式求导 (25) 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 设计函数求一元多项式的导数.(注:xn(n为整数)的一阶导数为n*xn-1.) 输入格式:以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数).数字间以空格分隔. 输出格式:以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数.数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格.注意“零多项式”的指数和系数都是0,但是表示为“0 0”. 输入样

内容来自ufldl,代码参考自tornadomeet的cnnCost.m 1.Forward Propagation convolvedFeatures = cnnConvolve(filterDim, numFilters, images, Wc, bc); %对于第一个箭头 activationsPooled = cnnPool(poolDim, convolvedFeatures);%对应第二个箭头 %对应第3个箭头,即平铺开 activationsPooled = reshape(act

如果L全在地面上: 输出 h * D / H 如果L全在墙上: 输出 h 否则: (D - X ) / X = Y / (H - h) L = D - X + h - Y 然后对L求导即可 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <math.h> #include <algorithm> using namespace std; int main(){ double H,h,D,x,y,x0; int

1 对一维函数的求导及求特定函数处的变量值 %%最简单的一阶单变量函数进行求导 function usemyfunArray() %主函数必须位于最上方 clc clear syms x %syms x代表着声明符号变量x,只有声明了符号变量才可以进行符号运算,包括求导. %f(x)=sin(x)+x^2; %我们输入的要求导的函数 y = diff(sin(x)+x^); %代表着对单变量函数f(x)求一阶导数 disp('f(x)=sin(x)+x^2的导数是'); pretty(y); %

文章目录 ★引子 ★求导 ★最初的想法 ★初步的想法 ★后来的想法 ★最后的想法 ★编程范式 ★结尾 首先声明一点,本文主要介绍的是面向对象(OO)的思想,顺便谈下函数式编程,而不是教你如何准确地.科学地用java求出函数在一点的导数. ★引子 def d(f) : def calc(x) : dx = 0.000001 # 表示无穷小的Δx return (f(x+dx) - f(x)) / dx # 计算斜率.注意,此处引用了外层作用域的变量 f return calc # 此处用函数作为返

自动求导机制 本说明将概述Autograd如何工作并记录操作.了解这些并不是绝对必要的,但我们建议您熟悉它,因为它将帮助您编写更高效,更简洁的程序,并可帮助您进行调试. 从后向中排除子图 每个变量都有两个标志:requires_grad和volatile.它们都允许从梯度计算中精细地排除子图,并可以提高效率. 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户 requires_grad 如果有一个单一的输入操作需要梯度,它的输出也需要梯度.相反,只有所有输入都不需要梯度

目录 符号定义 对 softmax 求导 对 cross-entropy 求导 对 softmax 和 cross-entropy 一起求导 References 在论文中看到对 softmax 和 cross-entropy 的求导,一脸懵逼,故来整理整理. 以 softmax regression 为例来展示求导过程,softmax regression 可以看成一个不含隐含层的多分类神经网络,如 Fig. 1 所示. Fig. 1 Softmax Regression. softmax r

第一次作业分析 1.程序结构分析 类图: 好吧,这一次基本上完全是在面向过程编程,没有看出来任何的面向对象的特性. 复杂度: 可以看到模块间的相互耦合度很高,PolyDerive方法的非结构化程度也不够理想,是非常不合格的面向对象程序. 2.正则表达式 从带符号整数到项到多项式一步步地写出对应的正则表达式: 符号 String signStrPat = "(?:\\+|-)"; 带符号整数   String intStrPat = "(?:\\+|-)?\\d+";

一.摘要 本文是BUAA OO课程Unit1在课程讲授.三次作业完成.自测和互测时发现的问题,以及倾听别人的思路分享所引起个人的一些思考的总结性博客.本文第二部分介绍三次作业的设计思路,主要以类图的形式展现,并有简单的优劣分析:第三部分为程序代码复杂度的分析(二.三两部分为基于度量的对自己程序结构的分析):第四部分为对自己.对他人程序的测试.DEBUG.Hack的思考:第五部分是分析作业中可以应用对象创建模式的可能性,和重构的思考. 二.开发设计思路 1.程序类图展示 第一次作业 第二次作业 第

BUAA-OO-表达式解析与求导 解析 按照常规,解析这一部分我们分为词法分析与语法分析.当然由于待解析的字符串较简单,词法分析器和语法分析器不必单独实现. 词法分析器 按照常规,我们先手写一个词法分析器,而不使用正则表达式. 词法分析器:读取字符流,产生标记流.它聚合字符形成单词,并应用一组规则来判断每个单词在源语言中是否合法,如果合法则为其分配一个语法范畴,产生一个标记. 我们的词法分析器行为如下: 如果 当前输入有定义,则 为其产生一个标记(token, token value).譬如:当

OO Unit 1 表达式求导 面向对象学习小结 前言 本博主要内容目录: 基于度量来分析⾃己的程序结构 缺点反思 重构想法 关于BUG 自己程序出现过的BUG 分析⾃己发现别人程序bug所采⽤的策略 测试集构造 有条理地构造一个测试集 面向对象思维方式 (次次重构,越来越像个OO代码,但还远远不够. 基于度量来分析⾃⼰的程序结构 前两次作业 第一次作业用两个ArrayList存系数和指数,第二次作业三元组,第三次作业才开始有点OO思维. 第三次作业 类图如下. 思路:根据输入流面向过程地构造表

第一次作业 需求简要说明 针对符合规定的多项式表达式输出其符合格式规定的导函数多项式,格式错误输出WRONG FORMAT! 带符号整数 支持前导0的带符号整数,符号可省略,如: +02.-16>.19260817等. 幂函数 一般形式 由自变量x和指数组成,指数为一个带符号整数,如:x ^ +2. 省略形式 当指数为1的时候,可以采用省略形式,如:x. 项 变量项 带有系数的幂函数,如:2 * x ^ 2.-1 * x. 系数为1的时候,可以省略系数或表示为正号开头的形式,如:x ^ 2.+

  有时候我们需要进行一些复杂的数学计算,比如求导, 求积分,解方程,还是用abcd字母代表变量的方程等,这就需要进行复杂的数学运算还需要具备良好的数学基础.不过现在有一个非常方便的在线工具,只需要几秒钟, 就能告诉我们所有的答案. sage  &ems;sage是一个免费开源的数学计算软件系统, 里面包含了许多的package,比如NumPy, SciPy, matplotlib, Sympy, Maxima, GAP, FLINT, R 等.默认情况下,既可以运行sage自身的语法, 也兼容