下面这段是正确使用，看书有点迷糊，什么友元声明前向声明搞糊涂了，捋捋，当声明友元的时候，如果并不用它，可以不用include头文件也不用前向声明，原因不太清楚，日后补上 ----Screen.h class Screen{ //友元 friend class Window_mgr; 但是在其他文件要想使用定义好的类 分情况前向声明还
类与对象-类的组合 | C++基础 组合的概念 类中的成员是另一个类的对象；可以在已有抽象的基础上实现更复杂的抽象。 类组合的构造函数设计 原则：不仅要负责对本类中的基础类型成员数据初始化，也要对对象成员初始化。 声明形式： 类名::类名(对象成员所需的形参，本类成员形参) :对象1
0. Abstract 提出了与具体应用和网络结构无关的两阶段的loss矫正，并说明如何估计NTM，提出了端到端的框架，用实验证明了框架的鲁棒性。 1. Introduction 将目前的LNL（label noise learning，标签噪声学习）分为两部分：专为问题设计的架构（没有理论框架，需要干净数据辅助），理论研究（但是通常
激励函数 隐含层tanh；输出层sigmoid； 目标函数 MSE准则 训练集 代码思路 readData.py 从txt中读取数据集，并把标签转化成one-hot矩阵 import pandas as pd import numpy as np class readData(object): def __init__(
当前，深度学习已经应用到很多领域：无人驾驶汽车，黑科技以及图像分类等等，这些前沿的科技也面临许多挑战，如无人驾驶汽车需要进行物体的检测、行人的检测、标志的识别以及速度识别等等；图像分类已经成为一项重要技术，它是计算机视觉的核心任务，其困难之处在于图像中物体形状的改变、部分
因为要学习做WCDMA的流程解析，需要先提取卷积数据，首先就要做FEC卷积译码。 于是网上翻了好大一圈，特地学习了下viterbi译码算法，费很大力气才凑齐能够正确跑起来的代码，特记录一下。 说点题外话：viterbi是个人，全名Andrew J. Viterbi，一枚数学家，美国高通公司的创始人之一（没错，就是现在手
相关申明及相关参考： 体系学习地址 主要学习笔记地址 由于是文章阅读整合，依据个人情况标注排版， 不确定算不算转载，主要学习围绕AI浩的五万字总结,深度学习基础 如有侵权，请联系删除。 1前向传播与反向传播 神经网络的计算主要有两种： 前向传播（foward propagation, FP）作用于每一
前向算法的作用是计算输入层结点对隐藏层结点的影响，也就是说，把网络正向的走一遍：输入层—->隐藏层—->输出层计算每个结点对其下一层结点的影响。 是一个简单的加权求和。 这里稍微说一下，偏置项和权重项的作用是类似的，不同之处在于权重项一般以乘法的形式体现，而偏置项以加法的形式
1 深层神经网络 1.1 深层神经网络（Deep L-layer neural network） 严格上来说逻辑回归也是一个一层的神经网络，有一个隐藏层的神经网络，就是一个两层神经网络，当我们算神经网络的层数时，我们不算输入层，我们只算隐藏层和输出层。 上图是一个四层的神经网络，有三个隐藏层，我们可以看到，第
目录 背景 目标 核心方法 前向传播 反向传播 结论 背景 深度学习框架如Tensorflow Pytorch 等最重要的功能之一即自动对网络模型进行了前向传播和反向梯度传播计算，从而对应用开发人员屏蔽了底层算法实现的细节，很容易进行网络模型的training、evalution、testing 最终构建符合A
目录 前言 合并Conv层与BN层 合并原因 为什么需要batch normalization 合并的数学原理 caffe版本的实现（python，嵌入式端） Darknet版本的实现（C/C++，服务端） 今儿再补充一篇之前一直想写，没写的文章。下面会陆续写下聚集好久没写的博文。 前言 为何想到这，为何将caffe模型的合并，在
损失函数，如其名字一样，是通过对比计算网络的前向传播结果和真实结果，计算出来的用于衡量两者之间差距的函数值。 通过损失函数我们可以计算出来一次前向传播的损失值loss。其终极目标是将损失值变为0。 前向传播可以求得一系列数通过计算出来的结果，一般在前向传播中就已经计算好损失
1 前向最大匹配算法 实例： 以“我们经常有意见分歧”这一句为例，进行分词，流程如下： 2 前向匹配算法的步骤 设定最大匹配的字符串长度N； 从index = word_len开始，选取N个字(符)； 判断选取的字符串在语料库中是否存在，如果是，选中的字符分词成功，转到步骤（4），否则删除当前字符串
目录 深度学习 前馈神经网络 神经网络单元 矩阵向量表示法 输出层 从数据中学习 主题分类 主题分类 - 改进 作者署名 语言模型（回顾，前面的几篇讲过） 作为分类器的语言模型 前馈神经网络语言模型 词嵌入 何苦？ POS 标记/词性标注 前馈神经网络来用于标记 卷积网络 卷积网络用于NLP
1.前向星存储 前向星是一种特殊的边集数组,我们把边集数组中的每一条边按照起点从小到大排序,如果起点相同就按照终点从小到大排序, 并记录下以某个点为起点的所有边在数组中的起始位置和存储长度,那么前向星就构造好了. 比如有起点终点和权值为以下的边： 1 2 1 // 1->2 权值为1
一、问题 在vim的编辑模式下，我之前一直以为只能进行字符的插入操作，但是意外看到可以在编辑模式下通过ctrl-w来前向删除一个单词，并且可以通过ctrl-h来前向删除一个字符。根据通常的ASCII码内置控制方法，通过ctrl-h对应的是ASCII码的BS（backspace）字符，所以通过ctrl-h前向删除单个字符在
目 录 前向分布算法（1）加法模型（2）前向分步算法（3）前向分步算法与Adaboost的关系 梯度提升决策树GBDT（1）基于残差学习的提升树算法 （2）梯度提升决策树算法(GBDT) 前向分布算法 Adaboost每次学习单一分类器以及单一分类器的权重。 抽象出Adaboost算法的整体框架逻辑，构建集成学习的一
前向分步算法 回看Adaboost的算法内容，我们需要通过计算M个基本分类器，每个分类器的错误率、样本权重以及模型权重。我们可以认为：Adaboost每次学习单一分类器以及单一分类器的参数(权重)。接下来，我们抽象出Adaboost算法的整体框架逻辑，构建集成学习的一个非常重要的框架----前向
Datawhale开源项目：机器学习集成学习与模型融合(基于python): [链接] 一. 前向分步算法 Adaboost每次学习单一分类器以及单一分类器的参数(权重)。接下来，我们抽象出Adaboost算法的整体框架逻辑，构建集成学习的一个非常重要的框架----前向分步算法，有了这个框架，我们不仅可以解决
集成学习中笔记04 前向分步算法与梯度提升决策树 开源学习地址：datawhale 1.前向分步算法 前向分步算法是集成学习中一个非常重要的框架，它的出现解决了Adaboost加法模型的凸优化问题。简单来说，前向分步算法就是从前向后，每一步仅优化一个基函数及其系数，逐步逼近目标函数。 Ad
隐马尔科夫模型-前向算法在该篇文章中讲了隐马尔科夫模型（HMM）一基本模型与三个基本问题 隐马尔科夫模型-基本模型与三个基本问题，这篇文章总结一下隐马尔科夫链（HMM）中的前向与后向算法，首先给出这俩个算法是为了解决HMM的第一个基本问题。先回忆一下第一个问题：第一个问题是求，给定模型
如何写新的Python OP Paddle 通过 py_func 接口支持在Python端自定义OP。 py_func的设计原理在于Paddle中的Tensor可以与numpy数组可以方便的互相转换，从而可以使用Python中的numpy API来自定义一个Python OP。 py_func接口概述 py_func 具体接口为： def py_func(func, x, out, b
全部笔记的汇总贴：《百面机器学习》-读书笔记汇总 深度前馈网络（Deep Feedforward Networks）是一种典型的深度学习模型。其目标为拟合某个函数 f f f，即定义映射
数据通信中，利用编码来进行差错控制的方法，基本上有两种，分别为：“自动重发请求ARQ”和“前向纠错FEC”。自动重发请求（ARQ）方法强调检错能力，不要求有纠错能力，双向通道采用；前向纠错FEC方法实时性好，单工通信采用。本教程操作环境：windows7系统、Dell G3电脑。数据通信中，利用编码来进行差错
