用markdown写推导式的时候,不太好写,故做个笔记记录一下,插入 公式块 : \left. \begin{aligned} \left. \begin{aligned} \text{这里可以写文字,如果是多个条件需要换行} \\ \displaystyle\sum_{i = 1}^n (l_i + s_i) % 也可以直接写表达式 \end{aligned} \right\} \Longrightarrow \text{文本}\\ \left. \begin{aligned} \text{这

学习了吴恩达老师深度学习工程师第一门课,受益匪浅,尤其是吴老师所用的符号系统,准确且易区分． 遵循吴老师的符号系统,我对任意层神经网络模型进行了详细的推导,形成笔记． 有人说推导任意层MLP很容易,我表示怀疑啊．难道又是我智商的问题嘛╮(╯＿╰)╭． 推导神经网络, 我用了一天．最后完成了,我就放心了,可以进行下一部分学习了:) 推这玩意是个脏活累活,直接记住向量化表示(结果)也是极好的. 顺便说一下,本文的图片若看不清,可以另存为本地文件放大看(scan的时候我定了较高的精度),更清楚^^ 该

阅读并理解提供给大家的C语言文法文件. 参考该文件写出一个自己好理解版的现实版的完整版的C语言文法. 给出一段C程序,画出用上述文法产生这段C程序的完整语法树. 程序:冒泡算法C程序 点此文字查看原图(完整图片) #include <stdio.h> main() { int i,j,temp; ]; ;i<;i++) scanf ("%d,",&a[i]); ;j<=;j++) { ;i<-j;i++) ]) { temp=a[i]; a[i]=

1 阅读并理解提供给大家的C语言文法文件. 2 参考该文件写出一个自己好理解版的现实版的完整版的C语言文法. 3 给出一段C程序,写出用上述文法产生这段C程序的推导过程. program → external_declaration | program external_declaration <源程序>→ <外部声明> | <源程序> <外部声明> external_declaration → function_definition | declarati

参考: 陈天奇-"XGBoost: A Scalable Tree Boosting System" Paper地址: <https://arxiv.org/abs/1603.02754 文哲大佬全程手推 兄弟们, 再来手撸一波XGBoost, 这上半月目标算达成了. 感觉比上次撸 SVM 还是要难一些的. 但必须手撸, 因为, 近两年, 我已认识到, 很多梦魇, 只有从源头上彻底消灭后, 便不会时常萦绕心灵... 一边看原paper 和贪心地搬运大佬的知识,化为己有, 其乐无穷

title author date CreateTime categories Latex 论文elsevier,手把手如何用Latex写论文 lindexi 2019-02-13 10:38:20 +0800 2018-2-13 17:23:3 +0800 Latex 这几天在开始写论文,准备发的是elsevier,这个网站的instruction有问题,下载的东西基本上好多的错误,所以我就写博客记录. 关于使用 Latex 的好处请看使用LaTeX写论文 - CSDN博客 在开始的时候需要先

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12166896.html 为什么引入齐次坐标的变换矩阵可以表示平移呢? - Yu Mao的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/26655998/answer/43847213为什么引入齐次坐标的变换矩阵可以表示平移呢? - Yu Mao的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/26655998/answer/438

最近在训练的时候,又开始用Latex进行写作.碰到了很多问题,将问题进行记录与总结. 一.输出中文的问题 由于写作的时候用的是中文,而之前用的是英文,故碰到的第一个问题就是中文的问题.我之前下的是WinEdit7.0,为此我安装了一个TeXstudio.这个软件的好处在于,你可以边写边看. 安装好之后,要设置一下编辑器的环境. 1. 点击Options -> Configure TeXsstudio...,如何看到Gernaral->Languege->zh_CN,将其设为中文. 2.

前言 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在70年代由苏联人 Vladimir Vapnik 提出,主要用于处理二分类问题,也就是研究如何区分两类事物. 本文主要介绍支持向量机如何解决线性可分和非线性可分问题,最后还会对 SMO 算法进行推导以及对 SMO 算法的收敛性进行简要分析,但受限于篇幅,本文不会对最优化问题.核函数.原问题和对偶问题等前置知识做过于深入的介绍,需要了解相关知识的读者朋友请移步其它文章.资料. SVM 推导过程主要参考自胡浩基教授的机器学习公

BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法,其主要特点是信号前向传递,而误差后向传播,通过不断调节网络权重值,使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近,以达到训练的目的. 一.多层神经网络结构及其描述 下图为一典型的多层神经网络. 通常一个多层神经网络由L层神经元组成,其中:第1层称为输入层,最后一层(第L层)被称为输出层,其它各层均被称为隐含层(第2层~第L-1层). 令输入向量为: \[ \vec x = [x_1 \quad x_2 \quad \ldots \quad x_i \quad

我的电脑是win7系统32位,ctex版本是v2.9.2.164 full(http://www.ctex.org/CTeXDownload) 一直不太清楚moderncv里面类似\cventry这种东西的语法,搜了一下“moderncv manual”结果在ctan里看到这个 Until a decent manual is written, you can always look in the "examples" directory for some examples. (htt

前言 线段树(区间树)是什么呢?有了二叉树.二分搜索树,线段树又是干什么的呢?最经典的线段树问题:区间染色:正如它的名字而言,主要解决区间的问题 一.线段树说明 1.什么是线段树? 线段树首先是二叉树,并且是平衡二叉树(它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树),并且具有二分性质. 如下图,就是一颗线段树: 假如,用数组表示线段树,如果区间有n个元素,数组表示需要有多少节点? 2.4n节点推导过程 要进行一下,如果对推导过程不感兴趣的,可以直接

视频地址:http://v.163.com/movie/2008/1/B/O/M6SGF6VB4_M6SGHJ9BO.html 机器学习课程的所有讲义及课后作业:http://pan.baidu.com/s/1i3xcljJ 视频前半部分讲了梯度下降算法的迭代过程求的局部最小值,后半部分介绍了利用数学方法给出参数向量的解析表达式,从而求出参数的值,也就是一种无需迭代的方法. 由于PC上编辑不太方便,以下推导过程我会尽可能详细地呈现在草稿纸上,其实视频中AndrewNg已经讲解的很详细了,其实我也

用 LaTeX 写漂亮学位论文(from wloo) 序 一直觉得有必要写这样一篇文章,因为学位论文从格式上说更像一本书,与文章 的排版不同,不仅多出目录等文章没有的部分,而且一般要设置页眉页脚方便阅 读查找.学校有时会提出具体的格式要求,虽然复旦的要求非常简单,而且事实 上并不严格执行,但自己的论文毕竟是自己的孩子,还是要敝帚自珍的,大家都 希望做得漂亮一点. 网上已经有不少学位论文的模板,其中大都出自一两个最初的版本,针对各自学 校的要求作了一些改动.这些模板还是很方便的,如果对它们的排版效

神经网络的BP推导过程 下面我们从一个简单的例子入手考虑如何从数学上计算代价函数的梯度,考虑如下简单的神经网络,该神经网络有三层神经元,对应的两个权重矩阵,为了计算梯度我们只需要计算两个偏导数即可: 首先计算第二个权重矩阵的偏导数,即 首先需要在之间建立联系,很容易可以看到的值取决于,而,而又是由取sigmoid得到,最后,所以他们之间的联系可以如下表示: 按照求导的链式法则,我们可以先求对的导数,然后乘以对的导数,即 由于 不难计算 令 上式可以重写为 接下来仅需要计算即可,由于 忽略前面的

3D旋转矩阵的推导过程 包含平移的线性变换称作仿射变换,3D中的仿射变换不能用 3 x 3 矩阵表达,必须使用4 x 4矩阵. 一般来说,变换物体相当于以相反的量变换描述这个物体的坐标系.当有多个变换时,则需要以相反的顺序变换相反的量.例如,将物体顺时针旋转20度,扩大200%,等价于将坐标系缩小200%,再逆时针旋转20度. 2D中的旋转 在2D环境中,物体只能绕某个点旋转,因为现在暂不考虑平移.这里我们进一步限制物体,使其只绕原点旋转.2D中绕原点的旋转只有一个参数,角度θ,它描述了旋转量.

最近终于逐渐掌握了用Latex写中文简历的问题.首先就是必须基于交大前辈bin yuan的模板进行学习. 如果有了一般论文撰写和Beamer做PPT的经验,不难发现resume的模板也是遵循一套程式的,就是按照一个个section写即可. 当然交大的模板很简单,自然很多缺少的元素也需要看其他大神的模板.我也同时在参考这些前辈的模板进行修改: https://blog.csdn.net/phodal/article/details/12876295 https://blog.csdn.net/nj

本系列文章由 @YhL_Leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50054953 LaTeX写算法伪码,需要包含包: \usepackage{algorithm} \usepackage{algpseudocode} 有些用例里还会加上: \usepackage{caption} \usepackage{algorithmicx} 可以遇到具体情形,再添加~ 以常用的Levenberg-Marquard

在基于DNN-HMM的语音识别中,DNN的作用跟GMM是一样的,即它是取代GMM的,具体作用是算特征值对每个三音素状态的概率,算出来哪个最大这个特征值就对应哪个状态.只不过以前是用GMM算的,现在用DNN算了.这是典型的多分类问题,所以输出层用的激活函数是softmax,损失函数用的是cross entropy(交叉熵).不用均方差做损失函数的原因是在分类问题上它是非凸函数,不能保证全局最优解(只有凸函数才能保证全局最优解).Kaldi中也支持DNN-HMM,它还依赖于上下文(context d

内容来自:https://github.com/GreedyAIAcademy/Machine-Learning 最初 支持向量机的目的:找到一条好的分割线 什么杨的分割线最好? 有最大间隔的分割线最好. 推导过程 Support Vector是被选中用于计算的点,也就是距离分界线最近的几个点. 显然d1+d2="向量(x1-x2)的模"*cosθ. 根据向量内机的算法:向量w*向量(x1-x2)=|w|*|x1-x2|cosθ 因此,d1+d2=向量w*向量(x1-x2)/|w|,又

1.编写过程,输入三角形三个表的长度.在控制台打印三角形的面积. create or replace procedure pro_s(v_a number,v_b number,v_c number) is -- 声明变量 v_sum ,); begin -- 计算三角形的面积 v_sum:*sqrt((v_a+v_b+v_c)*(v_a+v_b-v_c)*(v_a+v_c-v_b)*(v_b+v_c-v_a)); -- 打印输出 dbms_output.put_line('三角形的面积是:'|