• 范数规则化之核范数与规则参数选择

    你会问,这种假定我们要恢复的矩阵是低秩的,合理吗?实际上是十分合理的,比如一个用户对某电影评分是其他用户对这部电影评分的线性组合。所以,通过低秩重构就可以预测用户对其未评价过的视频的喜好程度。从而对...
    文章 2017-09-03 1644浏览量
  • 浅谈机器学习中的规则化范数(转)

    范数就相当于衡量一个矩阵的大小,我们知道矩阵是没有大小的,当上面不是要衡量一个矩阵A或者向量b变化的时候,我们的解x变化的大小吗?所以肯定得要有一个东西来度量矩阵和向量的大小吧?对了,他就是范数,表示...
    文章 2015-12-29 855浏览量
  • 零基础入门深度学习(四):循环神经网络

    同理,上第二也是一个Jacobian矩阵: 其中,diag[a]表示根据向量a创建一个对角矩阵,即 最后,将两合在一起,可得: 3就是将误差沿时间反向传播的算法。循环层将误差反向传递到上一层网络,与普通的全...
    文章 2017-05-02 2507浏览量
  • 迁移学习怎么做?迁移成分分析(TCA)方法简介

    这里的 W 矩阵是比 K 更低维度的矩阵。最后的 W 就是问题的解答了!求解 好了,问题到这里,整理一下,TCA 最后的优化目标是: 这里的$H$是一个中心矩阵,. 这个子下面的条件是什么意思呢?那个 min 的目标我们...
    文章 2017-10-24 4523浏览量
  • 零基础入门深度学习(5)-循环神经网络

    同理,上第二也是一个Jacobian矩阵: 其中,diag[a]表示根据向量a创建一个对角矩阵,即 最后,将两合在一起,可得: 3就是将误差沿时间反向传播的算法。循环层将误差反向传递到上一层网络,与普通的全...
    文章 2017-01-24 4679浏览量
  • 基于Spark机器学习和实时流计算的智能推荐系统

    用真实评分减去预测评分然后求平方,对下一个用户,下一个产品进行相同的计算,将所有结果累加起来(其中,数据集构成的矩阵是存在大量的空打分,并没有实际的评分,解决的方法是就只看对已知打分的) 但是这里...
    文章 2015-06-28 1743浏览量
  • 零基础入门深度学习(五):长短时记忆网络

    中,Wi是输入门的权重矩阵,bi是输入门的偏置。下图表示了输入门的计算: 下图表示输出门的计算: LSTM最终的输出,是由输出门和单元状态共同确定的: 下图表示LSTM最终输出的计算: 1到6就是LSTM前向计算...
    文章 2017-05-15 2389浏览量
  • 范数规则化之L0、L1与L2范数

    我也不懂,我的理解是:限制了参数很小,实际上就限制了多项式某些分量的影响很小(看上面线性回归的模型的那个拟合的图),这样就相当于减少参数个数。其实我也不太懂,希望大家可以指点下。这里也一句话总结下:...
    文章 2017-09-03 1563浏览量
  • 零基础入门深度学习(6)-长短时记忆网络(LSTM)

    中,Wi是输入门的权重矩阵,bi是输入门的偏置。下图表示了输入门的计算: 下图表示输出门的计算: LSTM最终的输出,是由输出门和单元状态共同确定的: 下图表示LSTM最终输出的计算: 1到6就是LSTM前向计算...
    文章 2017-01-24 7537浏览量
  • 机器学习中的范数规则化-L0,L1和L2范式(转载)

    我也不懂,我的理解是:限制了参数很小,实际上就限制了多项式某些分量的影响很小(看上面线性回归的模型的那个拟合的图),这样就相当于减少参数个数。其实我也不太懂,希望大家可以指点下。这里也一句话总结下:...
    文章 2017-12-01 905浏览量
  • L1,L2正则

    使他变最小的趋势就是希望模型参数中为0的项多一些,即稀疏。提到L1,自然而然会想到为什么没有L0.其实是有的。L0表示的含义是参数中非零的个数。他的趋势也是希望模型参数会尽可能的为0.但是实际上我们常用的却...
    文章 2018-07-20 1233浏览量
  • 变分自编码器VAE:一步到位的聚类方案

    因为 y 是离散的,所以事实上这就是一个矩阵乘法(相乘然后对某个公共变量求和,就是矩阵乘法的一般形式),用 K.batch_dot 实现。其他的话,读者应该先弄清楚普通的 VAE 实现过程,然后再看本文的内容和代码,不然...
    文章 2018-09-19 2242浏览量
  • 零基础入门深度学习(3)-神经网络和反向传播算法

    神经网络是啥 神经网络其实就是按照一定规则连接起来的个神经元。上图展示了一个全连接(full connected,FC)神经网络,通过观察上面的图,我们可以发现它的规则包括: 神经元按照层来布局。最左边的层叫做输入层,...
    文章 2017-01-24 5093浏览量
  • Andrew Ng机器学习公开课笔记-Logistic Regression

    同样,如果离散输出是多个值,就是符合多项分布 看看由最大似然可以推导出什么 首先给出伯努利分布 是否好理解,给定x;θ,y=1的概率等于h的值,看看图中,当然是h的值越大越可能为1,越小越可能为0 那么这个子...
    文章 2017-05-02 1734浏览量
  • Gauss-Newton算法学习

    牛顿法的基本思想是采用多项式函数来逼近给定的函数值,然后求出极小点的估计值,重复操作,直到达到一定精度为止。1.考虑如下一维无约束的极小化问题: 因此,一维牛顿法的计算步骤如下: 需要注意的是,牛顿法在求...
    文章 2016-06-08 1501浏览量
  • 不是你无法入门自然语言处理(NLP),而是你没找到...

    说到这里,其实我并没有想继续说下去的打算了,即并没有打算将word2vec的数学原理、详解的统统来一顿讲了,因为我发现网上关于讲解word2vec的文章实在是太了,到几乎所有的文章都是一样的。所以我也没有必要再...
    文章 2017-08-02 1431浏览量
  • 浅谈端上智能之计算优化

    与GPU相比,用于神经网络的ASIC芯片的显著特点是一般会有更的计算单元(如TPU包含65536个8位MAC矩阵乘法单元)。但是,像之前提到的,只考虑计算速度是不够的,很时候瓶颈在于访存。很时候我们谈算力指标言必...
    文章 2019-11-05 1863浏览量
  • 开发者自述:我是怎样理解支持向量机(SVM)与神经...

    而最常用的核函数有:线性核、多项式核、高斯核、拉普拉斯核、sigmoid核、通过核函数之间的线性组合或直积等运算得出的新核函数。(这里只涉及概念,不涉及数学原理) 软间隔 知道了上面的知识后,你不是就觉得SVM...
    文章 2017-08-02 2305浏览量
  • 《白话深度学习与TensorFlow》——第2章 深度学习是...

    这种方式也是神经元最核心部分对x所做的线性处理,其中x是一个1×n的矩阵,而w是一个n×1的权重矩阵,b是偏置。这种写法看上去很简洁,但是容易让初学者感到糊涂,至少没看明白w和x还有b一起做了,那么我们把这...
    文章 2017-09-04 2243浏览量
  • 不一样?从三层交换看iMatrix 的三层交换架构优越...

    通过iMatrix架构,AS18000创下了业界多项第一:600万IOPS、1TB重建时间15分钟、最大768GB/s交换带宽、最大16个控制器并行工作、小于1ms的低时延;而这一切的实现,主要依赖于 iMatrix架构涵盖主机、控制器、存储的...
    文章 2017-08-09 1205浏览量
  • Python开篇——简介、pip和conda

    anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180个科学包及其依赖。[1]因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 500 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间...
    文章 2017-11-29 1392浏览量
  • 浅谈Logistic回归及过拟合

    叫正统呢?我概念里面机器学习算法一般是这样一个步骤: 1)对于一个问题,我们用数学语言来描述它,然后建立一个模型,例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题;2)通过最大似然、最大后验概率或者最小化分类...
    文章 2016-06-13 1994浏览量
  • 深度学习word2vec笔记之基础篇

    在大量赞叹word2vec的微博或者短文中,几乎都认为它是深度学习在自然语言领域的一了不起的应用,各种欢呼“深度学习在自然语言领域开始发力了”。互联网界很公司也开始跟进,使用word2vec产出了不少成果。身为...
    文章 2020-07-01 303浏览量
  • 深度学习word2vec笔记之基础篇

    在大量赞叹word2vec的微博或者短文中,几乎都认为它是深度学习在自然语言领域的一了不起的应用,各种欢呼“深度学习在自然语言领域开始发力了”。互联网界很公司也开始跟进,使用word2vec产出了不少成果。身为...
    文章 2020-07-01 205浏览量
  • 强化学习在生成对抗网络文本生成中扮演的角色(Role ...

    先求外层的 的话,对积分符号内的多项式求导取极值得到目标D: 代回原式: 所以,当生成器G能生成出与真实样本一样分布的样本,那么ok,就达到最好的结果,然后大家注意一点,这里生成样本的loss衡量方法是JS散度。...
    文章 2017-10-24 1490浏览量
  • Matlab与微积分计算

    pretty函数可以使多项式看起来更清晰。cos(x)sin(x)(2 x+4) 2 2 2 x+4 x+3(x+4 x+3) 否则是 cos(x)/(x^2+4*x+3)-(sin(x)*(2*x+4))/(x^2+4*x+3)^2 原函数及一阶导数图: gt;gt;x1=0:.01:5;gt;gt;y=subs(f,x,x1);gt;gt...
    文章 2015-06-30 829浏览量
  • Andrew Ng机器学习公开课笔记-支持向量机

    这个意思?这里注意观察,当约束条件不满足时,这个子一定是无穷大,因为如果g>0或h不等于0,那么只需要无限增大,那么L的最大值一定是无限大,而只要满足约束条件,那么L的最大值就是f 即, 所以,primal ...
    文章 2017-05-02 1797浏览量
  • 【学习记录】《DeepLearning.ai》第五课 深度学习的...

    增加多项式特征3.减少正则化程度$\lambda$1.4 正则化(Regularization)正则化通常用L1正则化和L2正则化,如下:$ L_1正则化:\frac{\lambda}{2m}\sum_{j=1}^{n_x}|w_j|=\frac{\lambda}{2m}|w|\\ L_2正则化:\frac{\...
    文章 2021-09-05 623浏览量
  • 360要上A股IPO?先看看它的网络安全武器库

    从软件到硬件,从PC到移动,这些年360构筑的完全是一套塔防的产品矩阵。精准感知:竞星剑——360大数据 竞星剑因其短小而藏于衣服之内,在电光火石之间,出剑神速,讲究快速和准确,一招制敌。现在人人都提大数据...
    文章 2017-07-05 1573浏览量
  • 高盛最新调查:Python超过汉语成为未来最重要技能,你...

    2、范式:Scala兼容面向对象和函数编程,这使得Scala的程序员们两种范例都可用。3、Scala被编译为Java字节码并在JVM上运行。这使得其具有了与 Java语言本身的互操作性,使Scala成为非常强大的通用语言,同时也...
    文章 2017-09-22 2331浏览量
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