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搜索关键字:感知    ( 2005个结果
WeU专为微信移动 Web应用设计的 UI 库。
WeUI 是由微信官方设计团队专为微信移动 Web 应用设计的 UI 库。WeUI 是一套同微信原生视觉体验一致的基础样式库,为微信 Web 开发量身设计,可以令用户的使用感知更加统一。包含button、cell、dialog、toast、article、icon等各式元素。使用方法一:使用bowe...
分类:微信   时间:2015-10-19 12:48:20    阅读次数:791
深度学习与神经网络
深度学习的特点:1)建立、模仿人脑学习的机制2)含多隐层的多层感知器;组合底层特征形成更加抽象的高层特征3)发现数据的分布性特征4)源于人工神经网络人工神经网络的低潮:1)容易过拟合、参数难tune,需要不少trick2)训练速度比较慢,在层次比较少(小于等于3)的情况下效果并不比其它方法更优人工神...
分类:其他好文   时间:2015-10-18 15:19:19    阅读次数:366
多层感知器学习
1.多层感知器简介 多层感知器(MLP)可以看做一个逻辑回归,不过它的输入要先进行一个非线性变换,这样数据就被映射到线性可分的空间了,这个空间我们称为隐藏层。通常单层隐藏层就可以作为一个感知器了,其结构如...
分类:其他好文   时间:2015-10-16 23:26:19    阅读次数:571
瑜伽第一篇
内心深处,我还是深爱着瑜伽的,爱它本身给我传递的力量。虽然,有时候会因为比较功利的心态,去练习它们。比如:用它去减肥(其实它不能),用它去减压,更甚至它是一项时尚的运动等等。如果把它当作一项体育运动,那也未尝不是。每当独自一人,放下所有时,静静地想想瑜伽,练练瑜伽。去感知自己的身体,去感受自己的.....
分类:其他好文   时间:2015-10-16 01:03:31    阅读次数:230
题外:分类篇(音乐风格分类)基于BP神经网络
语音特征参数MFCC的提取及识别 (2012-09-07 20:24:03)转载▼耳蜗实质上相当于一个滤波器组,耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度上进行的,在1000HZ下,人耳的感知能力与频率成线性关系;而在1000HZ以上,人耳的感知能力与频率不构成线性关系,而更偏向于对数关系,这就使得人耳对低频信...
分类:其他好文   时间:2015-10-15 22:04:10    阅读次数:609
找电影资源最强攻略,知道这些你就牛B了!
找电影资源最强攻略,知道这些你就牛B了!电影工厂2015-07-01 ·分享点击题目下方环球电影,关注中国顶尖电影微杂志我们也许没有机会去走遍千山万水,却可以通过电影进入各种各样的角色来感知人生。你问为什么我会爱上电影,我猜大概是,我们都不甘于平庸,我们都渴望未知,而电影能够让我们知道世界还有无限可...
分类:其他好文   时间:2015-10-14 01:35:58    阅读次数:223
神经网络学习(一)
这一系列的文章,了解各大唱片《神经网络设计》这本书的收益和总结。第一部分介绍了三网融合:感知HammingHopfield感知机採用对称硬极限传输函数hardlims的单层感知机两输入感知机,w11 = -1, w22 = 1例如以下a = hardlims(n) = hardlim...
分类:其他好文   时间:2015-10-10 16:59:16    阅读次数:268
地图学与GIS制图的基础理论(二)
利用GIS技术进行地图制图,其最终目标还是需要回到地图学中去。地图学中关于地图制作的经典要求,有以下几点: 地图必须要与现实相符,符合人类的感知 这点是地图最基本的一条,地图的每一个要素展现的都是跟现实实体对应的,尽管有时候为了突出地理要素的特性而在图面上进行适度的夸张,但总体来说,不能偏离现实世界...
分类:其他好文   时间:2015-10-10 10:22:36    阅读次数:247
神经网络
神经网络在OCR中属于很重要的算法,现在火爆的DEEPLEARNING另一个名字叫做多层神经网络.我试着把相关的知识总结一下,这篇文章先写一个最简单的实现.最简单的网络就是只有一个节点,这个节点有一个霸气的名字--感知器.下面是一段关于感知器的代码,代码虽然简单,但已经把感知器的逻辑都表现出来了. ...
分类:其他好文   时间:2015-10-10 09:04:08    阅读次数:167
机器学习-牛顿方法&指数分布族&GLM
回头再温习一下Andrew Ng的机器学习视频课,顺便把没写完的笔记写完。本节内容 牛顿方法 指数分布族 广义线性模型 之前学习了梯度下降方法,关于梯度下降(gradient descent),这里简单的回顾下【参考感知机学习部分提到的梯度下降(gradient descent)】。在最小化损失函数时,采用的就是梯度下降的方法逐步逼近最优解,规则为θ:=θ?η?θ?(θ)\theta := \the...
分类:其他好文   时间:2015-10-06 16:56:25    阅读次数:363
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