• 简单形象又有趣地讲解神经网络是什么

    但对 logistic 函数而言,平方误差函数是一个非凸函数,利用梯度下降算法,它将无法保证找到损失函数的全局最优解。图 13:非凸函数 对 logistic 函数,我们需要其他的损失函数: 图 14: 图 15: 如果 y=1,而 h(x)=1 ...
    文章 2017-08-02 2041浏览量
  • 关于如何解释机器学习的一些方法

    尽管,我们可能能够强制自变量-因变量关系函数是满足单调性约束的(译者注:单调性的意思是,递增地改变自变量,只会导致因变量要么一直递增,要么一直递减),机器学习算法一直有倾向产生非线性、非单调、非多项式...
    文章 2017-05-16 1962浏览量
  • 用DeepMind教AI玩游戏?一文为你讲清原理!

    什么意思呢?比如,你是一个国际象棋新手。你第一次玩国际象棋时使用的是一些初级的策略,比如向前移动棋子,一逮住机会就吃掉对方的兵。当你继续学习这些行为并为吃掉对方的兵感到高兴时,这些走法就相当于你当前的...
    文章 2017-10-10 3889浏览量
  • 令人拍案叫绝的Wasserstein GAN

    首先从公式1可以得到,在生成器G固定参数时最优的判别器D应该是什么。对于一个具体的样本,它可能来自真实分布也可能来自生成分布,它对公式1损失函数的贡献是 令其关于的导数为0,得 化简得最优判别器为: (公式4...
    文章 2017-08-01 1275浏览量
  • 浅谈机器学习中的规则化范数(转)

    因为目标函数如果是二次的,对于线性回归来说,那实际上是有解析解的,求导并令导数等于零即可得到最优解为: (个人理解这是解析解,xw=y,不过用到了广义逆) 然而,如果当我们的样本X的数目比每个样本的维度还要...
    文章 2015-12-29 855浏览量
  • 范数规则化之L0、L1与L2范数

    个人理解一是因为L0范数很难优化求解(NP难问题),二是L1范数是L0范数的最优凸近似,而且它比L0范数要容易优化求解。所以大家才把目光和万千宠爱转于L1范数。OK,来个一句话总结:L1范数和L0范数可以实现稀疏,L1因...
    文章 2017-09-03 1563浏览量
  • 机器学习中的范数规则化-L0,L1和L2范式(转载)

    个人理解一是因为L0范数很难优化求解(NP难问题),二是L1范数是L0范数的最优凸近似,而且它比L0范数要容易优化求解。所以大家才把目光和万千宠爱转于L1范数。OK,来个一句话总结:L1范数和L0范数可以实现稀疏,L1因...
    文章 2017-12-01 905浏览量
  • 结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法

    它首先寻找一种最优的离散化方式,然后把互信息取值转换成一种度量方式,取值区间在[0,1]。minepy提供了MIC功能。反过头来看y=x^2这个例子,MIC算出来的互信息值为1(最大的取值)。from minepy import MINE m=MINE()...
    文章 2016-02-10 921浏览量
  • 【独家】一文读懂回归分析

    4)根据模型,通过因变量,来控制自变量。回归分析方法 现在有各种各样的回归技术可用于预测,这些技术主要包含三个度量:自变量的个数、因变量的类型以及回归线的形状。1.回归分析方法 1)线性回归 线性回归它是...
    文章 2017-05-01 2026浏览量
  • 转载:神经网络浅讲:从神经元到深度学习

    同时由于神经网络的表现形式是一个有向图,有时也会用“节点”(node)来表达同样的意思。3.效果 神经元模型的使用可以这样理解: 我们有一个数据,称之为样本。样本有四个属性,其中三个属性已知,一个属性未知。...
    文章 2017-07-07 4049浏览量
  • 开发者自述:我是这样学习 GAN 的

    对于一个给定的 x,得到最优的 D 如上图,范围在(0,1)内,把最优的 D 带入 可以得到: JS divergence 是 KL divergence 的对称平滑版本,表示了两个分布之间的差异,这个推导就表明了上面所说的,固定 G。表示两个...
    文章 2017-08-01 1304浏览量
  • 什么让容器扩容那么难?

    总结一下,在集群层面上以最优方式来安排容器意味着要这么做: 1)如果发生故障,你的服务要能继续跑 2)你的最大化利用要很严格、很动态 另外,故障处理,意味着确保发生故障后能重新安排,要潜在地把其他工作事先...
    文章 2017-08-02 1539浏览量
  • 开发者自述:我是这样学习 GAN 的

    对于一个给定的 x,得到最优的 D 如上图,范围在(0,1)内,把最优的 D 带入 可以得到: JS divergence 是 KL divergence 的对称平滑版本,表示了两个分布之间的差异,这个推导就表明了上面所说的,固定 G。表示两个...
    文章 2017-08-02 939浏览量
  • 阿里巴巴基础设施挑战与芯片策略

    其次,是数据中心日常运维现场人员的管理,IT人员、电力设备人员、空调制冷人员等,怎么进行日常工作、做哪些工作,这时候让数据中心大脑提供决策辅助,提供最优决策。举个供应链例子,通过智能算法做好精确的预测,...
    文章 2019-11-11 1399浏览量
  • 【转】牛人整理分享的面试知识:操作系统、计算机网络...

    Waitforsingleobject的第二个参数为0表示什么意思?37.关闭线程和关闭进程的函数分别是什么?38.线程局部存储(TLS)的意义,如何指定一个变量的TLS属性。39.Win32线程同步提供的方式,及主要函数为什么?40.提供的同步...
    文章 2017-11-23 1738浏览量
  • (转)程序猿面试需要的知识点总结

    Waitforsingleobject的第二个参数为0表示什么意思?37.关闭线程和关闭进程的函数分别是什么?38.线程局部存储(TLS)的意义,如何指定一个变量的TLS属性。39.Win32线程同步提供的方式,及主要函数为什么?40.提供的同步...
    文章 2016-03-07 1454浏览量
  • 机器学习开发者的现代化路径:不需要从统计学微积分...

    CSDN将其节选翻译,包括传统学习方法为什么失灵,如何使用现代的方式和“单项最优”的工具与平台来处理实际的端到端的机器学习问题,以及如何规避常见的错误。原文标题为:面向程序员的机器学习:从开发者到机器学习...
    文章 2017-05-02 1298浏览量
  • 开源大数据引擎:Greenplum 数据库架构分析

    优化器:优化器对解析器的结果进行处理,从所有可能的查询计划中选择一个最优或者接近最优的计划,生成查询计划。查询计划描述了如何执行一个查询,通常以树形结构描述。Greenplum最新的优化器叫 ORCA,关于 ORCA,...
    文章 2017-07-04 3350浏览量
  • Intel研究院院长吴甘沙演讲全文:大数据分析师的卓越...

    一是provenance,英语原意是出处或者是来源,但现在把它译为世系,或数据的的家族谱系,它早是哪里来的,它又移动到什么地方,经过什么样的处理,又产生了什么样新的子后代。另外,现在我们强调数据永不删除,...
    文章 2017-05-02 1112浏览量
  • 见过的全的iOS面试题

    autorelease],即将一个NSString对象加入到内层的系统内存池,当我们释放这个内存池时,其中的对象都会被释放. 9.原子(atomic)跟非原子(non-atomic)属性有什么区别?答: 1).atomic提供多线程安全。是防止在写未完成的...
    文章 2015-10-20 1454浏览量
  • ...head><meta http-equiv="Cont

    autorelease],即将一个NSString对象加入到内层的系统内存池,当我们释放这个内存池时,其中的对象都会被释放. 9.原子(atomic)跟非原子(non-atomic)属性有什么区别?答: 1).atomic提供多线程安全。是防止在写未完成的...
    文章 1970-01-01 728浏览量
  • [干货,阅后进BAT不是梦]面试心得与总结-BAT、网易、...

    Json有什么优劣势。动画有哪两类,各有什么特点?Handler、Loop消息队列模型,各部分的作用。怎样退出终止App。Asset目录与res目录的区别。Android怎么加速启动Activity。Android内存优化方法:ListView优化,及时...
    文章 2017-04-02 3775浏览量
  • 《走进git时代系列一》你该怎么玩?

    说完上面那么多的历史,我不想再费力气说明为什么Git 与SVN了,什么因为是C写的所以运行更快我,因为是分布式的比中心化得更方便,元数据方式存储比文件存储更等等,因为SVN,已经是上一个时代的产物了。...
    文章 2016-02-18 22120浏览量
  • Redis不懂,面试担心不过,一次性解决面试Redis题目...

    缺点是什么?持久化就是把内存的数据写到磁盘中去,防止服务宕机了内存数据丢失。Redis 提供了两种持久化方式:RDB(默认)和AOF RDB: rdb是Redis DataBase缩写 功能核心函数rdbSave(生成RDB文件)和rdbLoad(从...
    文章 2018-09-20 1490浏览量
  • 面试心得与总结——BAT、网易、蘑菇街

    实习4面(HR):阿里hr比腾讯hr面专业,面了一个小时,把我的生活经历趴了一遍,(问了类似你的缺点,让你高兴的一件事,让你伤心的一件事,你的职业规划,你的理想等等,这种,现在想不起来了)也没什么特别...
    文章 2019-04-19 2514浏览量
  • 微软研究院人工智能首席科学家邓力:人工智能的成功...

    如何在这种不确定的情况下做出最优决策&xff1f;这就需要将深度学习其他方法整合在一起&xff0c;然后才能做出适合真实世界的各类人工智能应用&xff0c;包括语音、图像、自然语言、翻译&xff0c;商业数据分析和 insight ...
    文章 2021-11-26 8浏览量
  • golang面试题整理

    86、兴趣爱好 87、看过google四篇分布式论文吗,没看过 89、cap理论,举例 90、LRU算法,LFU 91、讲讲怎么理解网络编程 92、go使用踩过什么坑(for range,数据库连接defer close)93、go缺点 95...
    文章 2019-12-23 10370浏览量
  • 优秀技术人,如何做到高效沟通?

    因为缺少信任,大家不知道自己不同的意见会导致别人什么样的反应,为了安全,不发言是稳妥的;害怕冲突的团队自然会带来第三个问题”缺乏承诺。可以想象,如果自已不同的观点没有表达出来,那么团队最终达成的结论...
    文章 2020-07-20 5706浏览量
  • 关于Redis的常见面试题解析

    缺点是什么?持久化就是把内存的数据写到磁盘中去,防止服务宕机了内存数据丢失。Redis 提供了两种持久化方式:RDB(默认)和AOF RDB: rdb是Redis DataBase缩写 功能核心函数rdbSave(生成RDB文件)和rdbLoad(从...
    文章 2019-04-26 1332浏览量
  • 极简而高效的沟通管理法(有点长,但都是干货)

    因为缺少信任,大家不知道自己不同的意见会导致别人什么样的反应,为了安全,不发言是稳妥的。害怕冲突的团队自然会带来第三个问题”缺乏承诺。可以想象,如果自已不同的观点没有表达出来,那么团队最终达成的结论...
    文章 2020-07-17 1675浏览量
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