梯度下降和随机梯度下降之间的关键区别： 1、标准梯度下降是在权值更新前对所有样例汇总误差，而随机梯度下降的权值是通过考查某个训练样例来更新的。 2、在标准梯度下降中，权值更新的每一步对多个样例求和，需要更多的计算。 3、标准梯度下降，由于使用真正的梯度，标准梯度下降对于每一次权值更新经常使用比随机梯 ...
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2020-04-06 17:51:21
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题目链接 题解思路：首先对家具按高度排序，离散化后建树，由于小埋只能从后向前走，因此我们按照输入一遍遍更新带权最长上升子序列，Query函数用来求这个最长上升子序列的总权值，更新完以后求一下所有高度中的最大值即可。 #include<bits/stdc++.h> using namespace st ...
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2020-03-11 19:44:23
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注意： 1.每次更新，都要进行一次完整的forward和backward，想要进行更新，需要梯度，所以你需要前馈样本，马上反向求导，得到梯度，然后根据求得的梯度进行权值微调，完成权值更新。 2.前馈得到损失，反馈得到梯度，对梯度的使用来完成权值更新。 3. 训练的过程，前馈，反馈，更新；...... ...
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2019-03-13 21:28:25
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感知机是简单的线性分类模型 ，是二分类模型。其间用到随机梯度下降方法进行权值更新。参考他人代码，用matlab实现总结下。 权值求解过程通过Perceptron.m函数完成 之后测试一下，总共8个二维点（为了画图观察选择2维数据），代码如下： 其显示图为： （完） ...
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2017-06-08 19:44:02
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题目链接：https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1208 题意：也是矩形框点问题，不过每个点有权值，希望权值最大。 直接把出入的event中的sign变成对应权值，更新到线段树上就行了。 ...
Sigmoid函数 当神经元的输出接近 1时，曲线变得相当平，即σ′(z)的值会很小，进而也就使?C/?w和?C/?b会非常小。造成学习缓慢，下面有一个二次代价函数的cost变化图，epoch从15到50变化很小。 引入交叉熵代价函数 针对上述问题，希望对输出层选择一个不包含sigmoid的权值更新 ...
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2016-11-28 00:46:41
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与非门的图片如下 示意图 详细解释： 1 定义变量的代码，包括了输入、权值、输出等。其中激活函数采用的是sigmod函数 2 定义目标输出和损失函数计算方式，我们采用的平方损失 另外也可以采用交叉熵损失函数 3 误差反向传播求导，直接调用theano函数求解，方便快捷 4 权值更新 5 开始训练 6 ...
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2016-08-14 17:27:32
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基本概念Adaboost算法，将多个弱分类器，组合成强分类器。
AdaBoost，是英文”Adaptive Boosting“（自适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。
它的自适应在于：前一个弱分类器分错的样本的权值（样本对应的权值）会得到加强，权值更新后的样本再次被用来训练下一个新的弱分类器。在每轮训练中，用总体（样本总体）训练新的弱分类器...
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2016-06-03 19:15:28
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卷积神经网络中的权值更新也是使用误差的反向传播算法。损失函数一般使用最小平方误差函数。由于卷积网络中存在两部分区域：卷积区和全连接区，它们在计算损失时有所不同我们将其分开进行讨论。1、全连接网络的权值更新 这一部分与经典的人工神经网络不同之处在于多了一个偏置值。我们主要对多出的这个偏置值的更新...
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2015-08-06 14:47:45
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BP网络的训练过程包括以下几个步骤：步骤一：网络初始化。步骤二：隐含层输出计算。步骤三：输出层输出计算。步骤四：误差计算。步骤五：权值更新。步骤六：阈值更新。步骤七：判断算法迭代是否结束，若没有结束，返回步骤二。语音特征信号识别：基于BP神经网络的...
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2015-07-10 18:38:08
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