原文地址：https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/4699932.html 一、批量学习 在监督学习的批量方法中，多层感知器的突出权值的调整在训练样本集合的所有N个例子都出现后进行，这构成了训练的一个回合。换句话说，批量学习的代价函数是由平均误差能量定义的。多层感知器 ...
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2020-06-30 16:03:27
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图论算法内容难度较大，且灵活多变，本篇是对前述内容的小结 1. 图论算法设计难点 （1）如何将一个实际问题转化成图上的搜索问题（建模难） （2）如何选择最优的搜索方式，搜索代价的代价函数怎么设计（构造难） 2. 算法一览 （1）图论基本算法（DFS、BFS、最小生成树（prim（贪心）、kruska ...
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2020-06-24 16:36:08
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一. 算法思想 在使用best-first的搜索策略时，有时可以得到最优解，有时无法得到最优解，因此best-first只能较快的解决可行解问题。 A*算法是 重新定义代价函数，使得best-first搜索策略可以得到优化解的算法 A*算法（Best-first + 特殊代价函数~> 优化解） a. ...
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2020-06-24 16:05:09
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最近一个月项目好忙，终于挤出时间把这篇 BP 算法基本思想写完了，公式的推导放到下一篇讲吧。 一、神经网络的代价函数 神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合，因此与其类似，我们训练神经网络也要定义代价函数，之后再使用梯度下降法来最小化代价函数，以此来训练最优的权重矩阵。 1.1 从逻辑回归出发 我们从 ...
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2020-06-20 00:46:05
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弹性网回归是lasso回归和岭回归的结合，其代价函数为： 若令，则 由此可知，弹性网的惩罚系数恰好为岭回归罚函数和Lasso罚函数的一个凸线性组合．当α=0时，弹性网回归即为岭回归；当 α=1时，弹性网回归即为Lasso回归．因此，弹性网回归兼有Lasso回归和岭回归的优点，既能达到变量选择的目的， ...
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2020-04-30 15:52:59
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基本形式 线性模型，具有更好的可解释性，每个参数有表示的意义。 线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。 要训练w使得代价函数最小，如何选一个w使得代价函数最小？ 最小均方算法(LMS)。基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法” 然而，显示生活中很多XTX不是满秩 ...
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2020-04-22 00:22:10
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1. 风格相关系数 比如有这样一张图片，可能已经对这个计算很熟悉了，它能算出这里是否含有不同隐藏层现在选择了某一层 l ll（编号1），比如这一层去为图片的风格定义一个深度测量现在要做的就是将图片的风格定义为 l ll 层中各个通道之间激活项的相关系数 现在将 l ll 层的激活项取出，这是个nH ...
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2020-03-01 20:09:46
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1. 激活函数值风格迁移网络的代价函数有一个内容代价部分，还有一个风格代价部分 先定义内容代价部分，不要忘了这就是整个风格迁移网络的代价函数，看看内容代价函数应该是什么 假如说，用隐含层 l来计算内容代价，如果 l 是个很小的数，比如用隐含层1这个代价函数就会使生成图片像素上非常接近内容图片 然而如 ...
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2020-03-01 19:43:32
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二次代价函数 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中，C表示代价函数，x表示样本，y表示实际值，a表示输出值，n表示样本的总数；整个的意思就是把n个y-a的平方累加起来，再除以2求一下均值。 为简单起见，先看下 一个样本 ...
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2020-02-23 09:50:04
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通过对代价函数的理解，了解了以下几个点： 1.单变量线性回归：h(x)=&+kx 2.参数:hypothesis 3.代价函数 4.建模误差 这个就是单变量线性回归的h(x)，还有代价函数转换后与建模误差的直观体现，在途中我们也看到了函数的最低点也就是代价函数中的J(x)的最小值，直观体现在这两个坐 ...
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2020-02-22 00:20:01
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