参考资料: https://en.wikipedia.org/wiki/Inductive_bias http://blog.sina.com.cn/s/blog_616684a90100emkd.html Machine Learning. Tom M. Mitchell 下面我认为比较关键的内容 ...
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2017-06-23 15:39:56
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介绍tensorflow中的网络API,包含:卷积层,池化层,激活函数(含dropout和bias_add)函数。 ...
看了NG视频关于机器学习系统构建的建议,感觉非常有用,记录下来作为听课笔记。 首先是机器学习系统构建的流程: NG推荐方法:首先高速实现一个可能并非非常完美的算法系统。进行交叉验证,画出学习曲线去学习算法问题之处,是high bias or high variance 细节看这篇博文介绍:bias和 ...
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2017-06-09 16:02:55
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http://www.tuicool.com/articles/r2ee2ie Learn more about SMOTE, see the original 2002 paper titled “ SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique ...
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2017-06-06 20:49:31
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才发现。假设不惬意LodGroup的百分比调节。能够在通过质量-》中的Lod Bias值进行调节。值为0~1之间 。表示靠近精细与粗糙Lod的比率。 这样能解决用百分比调节不给力的问题。 才发现。假设不惬意LodGroup的百分比调节。能够在通过质量-》中的Lod Bias值进行调节。值为0~1之间 ...
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2017-05-30 15:55:53
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从今天开始要研究Sampling Methods,主要是MCMC算法。本文是开篇文章,先来了解蒙特卡洛算法。 Contents 1. 蒙特卡洛介绍 2. 蒙特卡洛的应用 3. 蒙特卡洛积分 1. 蒙特卡洛介绍 蒙特卡罗方法(Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代 ...
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2017-05-23 00:40:20
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Continuous Greyscale Image 1 mapping f from a rectangular domain Ω =(0,a1) X (0,a2) to a co-domain R domain Ω is called image domain or image plane. c ...
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2017-05-20 10:01:28
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微小的输入变化导致微小的输出变化,这种特性将会使得学习称为可能。但是在存在感知器的网络中,这是不可能的。有可能权重或偏置(bias)的微小改变将导致感知器输出的跳跃(从0到1),从而导致此感知器后面的网络以一种难以理解的方式发生巨大的改变。解决这一问题就要使用另外一种人工神经元-sigmoid神经元 ...
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2017-05-18 21:31:31
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1、什么是bias? 偏置单元(bias unit),在有些资料里也称为偏置项(bias term)或者截距项(intercept term),它其实就是函数的截距,与线性方程 y=wx+b 中的 b 的意义是一致的。在 y=wx+b中,b表示函数在y轴上的截距,控制着函数偏离原点的距离,其实在神经 ...
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2017-05-09 21:44:43
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神经网络中可以改变的有: 1、各神经元的权值 2、bias,广义上,也是权值 3、激活函数 4、神经网络的层数 5、各层神经元的个数 6、神经网络的连接结构 7、输入输出的格式和质量 下面我们一项一项进行说明,如何改变这些参数 一、权值 权值的改变分为 有监督的学习 和 无监督的学习 1、有监督的学 ...
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2017-05-09 20:46:43
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