损失函数：交叉熵 交叉熵用于比较两个不同概率模型之间的距离。 信息量 信息量用来衡量事件的不确定性，即该事件从不确定转为确定时的难度有多大。 定义信息量的函数为： \[f(x):=\text{信息量} \]假设对于某8只球队进行比赛，对于其中任意一直球队，假设夺冠的概率为\(\frac{1}{8}\)。对于
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统
动机 Wide&Deep首先提出了分别用Wide部分来捕捉低阶特征交叉，用Deeo部分来捕捉高阶特征交叉。但是，Wide部分需要人工设计特征交叉的规则，不能完全交给网络训练。所以，DeepFM用FM(因子分解机)来取代Wide部分，让FM自动地学习低阶的特征交叉。 网络架构 DeepFM的网络架构如上图所示，
FM模型 FM模型表达式 FM模型的推导 二阶交叉项复杂度可以从O(kd2)优化到O(kd) FM的优点 1. 适用于大规模稀疏矩阵 为什么？因为涉及到二阶交叉项，越稀疏越容易训练。本身FM模型的训练就消耗资源，稀疏矩阵可降低劣势、发挥其更大优势。 2.泛化能力强 为什么？训练时未有的特征组和
1:交叉熵 cross entropy [注]熵又称为不确定性或者惊喜度或者是信息量.值越小,不确定性越强.(值越小惊喜度越大或者是值越小信息量越大) 例如:下图中的彩票中奖率. 假如1:有四个数字中奖概率分别为0.25,则熵值会很大.即中奖的概率确定性很高,也即是惊喜度越小. 假如2:四个数
弄PX4的开发环境搭建都涉及到交叉编译了，这可是当初学系统移植里面的词啊 拍自《一本书看懂多旋翼无人机》
交叉编译 交叉编译简介 什么是交叉编译？ 在一种计算机环境中运行的编译程序，能编译出在另外一种环境下运行的代码，这个编译过程就叫交叉编译。 简单地说，就是在一个平台上生成另一个平台上的可执行代码。 这里所谓的平台，实际上包含两个概念： 体系结构，操作系统 同一个体系结构可以
一、极限学习机的概念 极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。 二、极限学习机
目录 一、概念 （交叉编译是什么，为什么要交叉编译） 交叉编译（Cross_Compile） 编译 为什么要交叉编译？ 宿主机（host）与目标机（target） 交叉编译需要用到什么工具？ 二、交叉编译工具链的安装 交叉编译工具下载 交叉编译工具安装
布局的传统解决方案，基于盒状模型，依赖display属性+position属性+float属性。 它对于那些特殊布局非常不方便，比如，垂直居中就不容易实现。 一、Flex 布局是什么？ Flex 是 Flexible Box 的缩写，意为"弹性布局"，用来为盒状模型提供最大的灵活性。任何一个容器都可以指定为 Flex 布局。
1、准备好mipsel的tar.bz2文件。 2、把文件拷到/opt/目录下，然后解压 3、进入到解压后的文件里的bin目录 4、配置环境变量，使得可以mipsel-openwrt-linux-gcc export PATH=/opt/OpenWrt-Toolchain-ramips-for-mipsel_24kec+dsp-gcc-4.8-linaro_uClibc-0.9.33.2/toolchain-mipse
一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统
今天遇到了交叉编译找不到头文件的问题，解决方法如下： 首先，已知include <>的会在安装编译器时指定的路径下去寻找该头文件，include ""则会在源文件所在路径寻找。但由于头文件之间调用关系复杂，仅仅复制stdio.h到当前路径并且将<>换为include “”解决不了问题
常用的损失函数 平均绝对误差（MAE） torch.nn.L1Loss() 均方误差（MSE） torch.nn.MSELoss() 二元交叉熵损失函数 torch.nn.BCELoss() 包含sigmoid层的二元交叉熵损失函数 loss=torch.nn.BCEWithLogitsLoss() 交叉熵损失函数 torch.nn.CrossEntropyLoss()分开定义softm
前面提到过libcurl在Ubuntu环境下的编译安装，本章主要是嵌入式环境下的ARM交叉编译。 执行前面的操作之后，进行arm的交叉编译 ./configure --host=arm-himix200-linux CC=arm-himix200-linux-gcc CXX=arm-himix200-linux-g++ 交叉编译，说实话整了好几个小时没怎么明白，不知道为什么
一. Altium Designer原理图元器件位号左下角加点 作用:元器件小型化 (如图所示) 双击位号弹出属性窗口 二.AltiumDesigner画原理图时十字交叉线怎么加结点 十字交叉线就直接调用place-->wire画线就可以了。系统默认画的是不相连的十字交叉线，如果两根线相
## 一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂
交叉编译 expect 需要先编译如下依赖包：tcl tcl源码下载： wget http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/tcl/tcl8.4.11-src.tar.gz 我的目标主机是一台运行着openwrt系统的x86机器。工具链为 i486-openwrt-linux- ./configure --prefix=$PWD/tmp --host=i486-openwrt-linux --
交叉编译 expect 需要先编译如下依赖包：tcl tcl源码下载： wget http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/tcl/tcl8.4.11-src.tar.gz 我的目标主机是一台运行着openwrt系统的x86机器。工具链为 i486-openwrt-linux- ./configure --prefix=$PWD/tmp --host=i486-openwrt-linux --
一、差分进化算法的介绍 差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的。DE算法也属于智能优化算法，与前面的启发式算法，如ABC，PSO等类似，都属于启发式的优化算法。DE算法是我在一
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用遗传算法是一类可用于复杂系统
在pytorch当中，有两种方式可以实现交叉熵，而我们把softmax概率传入传入对数似然损失得到的损失函数叫做“交叉熵损失” 在pytorch当中有两种方法实现交叉熵损失： 实现方式1： criterion=nn.CrossEntropyLoss() loss=criterion(input,target) 实现方式2: #对输出值进行计算softmax，并
本文来自公众号“AI大道理” 损失函数（误差函数）是关于模型输出和样本标签值之差的函数，通过对误差函数求导来调节权重参数。 本质：选取恰当的函数来衡量模型输出分布和样本标签分布之间的接近程度。 功能：调节权重参数 损失函数是网络学习的指挥棒，它引导着网络学
