1. Perceptron \(\text{If }\sum_iw_ix_i+b\ge 0\) \[\begin{align} f(x)=1 \end{align} \]\(\text{Otherwise, } f(x)=0\) \(\large \textbf{Perceptron Algorithm:}\) \(\text{Start with }w^0=0\) $\text{While }\exist n_k \text{ s.t. } y_{n
作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/236 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与
参考 学习教程 环境 mac os 12.3.1 visual studio for mac 2019 xcode 13.3.1 dotnet 6.0.202 问题与解决办法 根据官网教程学习将代码复制到文件中 下一步，添加代码以对用户点击按钮作出响应。 将下面的分部方法添加到 ViewController 类： partial void ClickedButton (Found
本专栏的文章是我学习斯坦福cs231n课程的笔记和理解，同时也欢迎大家可以访问我的个人博客，查看本篇文章 目录计算图例子节点详细的计算过程例子特殊的节点高纬向量雅克比矩阵计算过程 计算图 定义：使用计算图来表示任意函数，其中图的节点表示我们要执行的每一步计算。 好处：使用计算
1、部分类就是将一个类分成若干部分，可以共同享有其中的方法。关键字partial 1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 using System.Linq; 4 using System.Text; 5 using System.Threading.Tasks; 6 7 namespace 部分类 8 { 9 class Program 10
(本文首发于公众号，没事来逛逛) 有读者让我讲一下 LSQ (Learned Step Size Quantization) 这篇论文，刚好我自己在实践中有用到，是一个挺实用的算法，因此这篇文章简单介绍一下。阅读这篇文章需要了解量化训练的基本过程，可以参考我之前的系列教程。 LSQ 是 IBM 在 2020 年发表的一篇文章
导数和微分 如果的 \(f\) 导数存在，这个极限被定义为: \[f^{\prime}(x)=\lim _{h \rightarrow 0} \frac{f(x+h)-f(x)}{h} \]如果 \(f^{\prime}(a)\) 存在，则称 \(f\) 在 \(a\) 处是可微（differentiable）的。 如果 \(f\) 在一个区间内的每个数上都是可微的，则此函数在此区间中是可微的。
Markdown支持的符号 描述 语法 示例 下划线 \underline{Hello} \(\underline{Hello}\) 不等于 \neq \(\neq\) 低省略号 \dots \(\dots\) 高省略号 \cdots \(\cdots\) 右属于 \in \(\in\) 左属于 \ni \(\ni\) 不属于 \notin \(\notin\) 右真包含 \subset \(\s
最小二乘法（英文：least square method)是一种常用的数学优化方法，所谓二乘就是平方的意思。这平方一词指的是在拟合一个函数的时候，通过最小化误差的平方来确定最佳的匹配函数，所以最小二乘、最小平方指的就是拟合的误差平方达到最小。 推导过程 问题 以直线拟合为例，已知有一组平面上
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/213 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师《深度学习专业课程》学习与总结整理所得，对应的课
以下算法均包含在头文件 numeric 中 1.iota 该函数可以把一个范围内的序列从给定的初始值开始累加 先看用法。 例： 假设我需要一个长度为10，从5开始递增的序列 vector<int> a(10); iota(begin(a), end(a), 5); for (auto x : a) { cout << x << " "; } 输
背景与原理： BP神经网络通常指基于误差反向传播算法的多层神经网络，BP算法由信号的前向传播和反向传播两个过程组成，在前向传播的过程中，输入从输入层进入网络，经过隐含层逐层传递到达输出层输出，如果输出结果与预期不符那么转至误差反向传播过程，否则结束学习过程。在反向传播过程中，误差
技术背景 二次量子化是量子化学（Quantum Chemistry）/量子计算化学（Quantum Computational Chemistry）中常用的一个模型，可以用于计算电子分布的本征能量和本征波函数。有一部分的物理学教材会认为二次量子化的这个叫法不大妥当，因为其本质是一种独立的正则变换，所以应该被称为第一种量子
1、Partial 可选 type User = { name: string; age: number; } type newUser = Partial<User>; //{name?:string | undefined ;age?:number | undefined} 2、Required 必选 type User = { name: string; age: number; } type newUser = Required<User>
Gradient descent for neural networks 还是针对之前概览中的这个网络，并且考虑它做的是binary classification; 则我们现在来讨论其中的梯度下降方法, \[Parameters(参数): \mathop{W^{[1]}}\limits_{(n^{[1]},n^{[0]})}, \mathop{b^{[1]}}\limits_{(n^{[1]},1)}, \mathop{W^{[
矩阵的迹的定义：一个 $n \times n$ 的矩阵 A 的迹是指 A 的主对角线上各元素的总和，记作 $\operatorname{tr}(A)$ 。即 $\operatorname{tr}(A)=\sum\limits\limits _{i=1}^{n} a_{i i}$ 定理1: $\operatorname{tr}(A B)=\operatorname{tr}(B A) $ 证明
Exercise \(\mathbf{1}\) Question Consider the following statement. Let \(g: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}\) denote the function given, for \(x \in \mathbb{R}\), by \(g(x)=3 x-n\), where \(n\) is the unique integer sucht that \(x \in[
Multivariable Analysis Clairaut’s theorem Suppose that two mixed \(n\)-th ordered partial derivatives of a function involve the same differentiations, but in different orders. If those partial derivatives are continuous at a point , and if and all parti
1.概述 2.Laplacian算子 下面我们用最后得出梯度的幅值为\(G(x,y) = \sqrt{ \left(g_{x}^2 +g_{y}^2\right)}\)方向为: \(\theta = \arctan{\frac{g_{y}}{g_{x}}}\)现在我们用程序来实现这个过程。 拉普拉斯算子，在数学上的表达式为： \[L(x,y) = \frac{\partial f(x)}{\partial x^{
call vs Invoke invoke调用函数可以把参数写在函数名的后面，就像c中那样 call调用函数之前需要把参数压入堆栈，比invoke要多写几行push语句 参考： https://bbs.csdn.net/topics/233487 https://www.cnblogs.com/ylj1103030017/p/14283519.html Identifier（标志） 不能再拆了，作为变量的唯
Lesson 13.3 梯度不平稳性与Glorot条件 从本节开始，将正式进入到优化方法的具体方法部分内容。首先是关于激活函数使用过程的优化。在上一节的结尾，我们发现，尽管激活函数的使用能够有效提升神经网络模型效果，但激活函数的简单叠加却会让模型出现很多问题。深度学习本来就是
3.1 作业题 设 \(f\) 是复平面单位圆盘 \(|z|\lt 1\) 上的单叶解析函数， \(\Omega={f(z)|z\in D}\). \(m\) 表示测度. 证明：\(m\Omega=\int_D |f'(z)|^2 dz\). 根据连续映射的性质，\(\Omega\) 是连通集. 设 \(z=x+\mathrm{i}y,f(z)=u(x,y)+\mathrm{i}v(x,y)\). 则 \(\Omega\)
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概念 目前圖像修補主要有兩種方法: 基於統計的，像是 PatchMatch基於深度學習的 基於統計的方法雖然可以產生平滑合理的修補結果，但是其缺乏對圖像語意的理解；而基於深度學習的方法雖然具備對圖像語意的理解，但因為其通常會將圖像缺失部分用固定值填補後才輸入模型，這些填補的值往往
本篇我们介绍偏函数（partial function）的概念，以及如何利用 functools 模块中的 partial 函数定义偏函数。 偏函数的概念 以下示例定义了一个乘法函数，可以将两个参数相乘： def multiply(a, b): return a*b 有时候，我们仅仅想要将一个参数和指定的数字（例如 2）相乘。为此，我们可
