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机器学习Machine Learning - Andrew NG
courses学习笔记
Machine Learning System Design机器学习系统设计
Prioritizing What to Work On优先考虑做什么
Error Anal...
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2015-03-13 20:44:08
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本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲machine learning算法中用得很多的交叉熵代价函数。1.从方差代价函数说起代价函数经常用方差代价函数（即采用均方误差MSE），比如对于一个神经元（单输入单输出，sigmoid函数）,定义其代价函数为： 其中y是我们期望的输出，a为神经元的实际输出【 a=σ(z), where z=wx+...
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2015-03-13 14:27:18
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Torch7 教程 Supervised Learning CNN 分类： 机器学习 2014-08-08 15:59 1426人阅读 评论(0) 收藏 举报 cnnbpdee...
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2015-03-12 22:18:28
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最近阅读了《Neural networks and deep learning》这本书（online book，还没出版），算是读得比较仔细，前面几章涉及的内容比较简单，我着重看了第三章《Improving the way neural networks learn》，涉及深度神经网络优化和训练的各种技术，对第三章做了详细的笔记（同时参考了其他资料，以后读到其他相关的论文资料也会补充或更改），欢迎有...
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2015-03-12 13:21:17
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原作者：zouxy09原文链接：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09自己平时看...
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2015-03-10 21:19:19
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under review as a conference paper at ICLR 2015.Motivation：本文提出来一种regularization的方法，叫做FaMe (Factored Mean training). The proposed FaMe model aims to a...
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2015-03-10 18:58:58
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此篇文接上篇
为了更好的理解Q-Learning算法是如何工作的，我们一步步手动计算一些过程。
我们把γ的值设为0.8,初始状态在房间1中。
把Q矩阵初始化为0
让我们看一下R矩阵的第二行（状态1），对当前状态1有两种可能的动作：到达状态3或者到达状态5.我们随机选择到达状态5作为采取的动作。
现在让我们想象一下Agent在状态5会发生什么。观察R矩阵的第六行（状态5），...
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2015-03-10 17:22:26
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这是2014年nips workshop的一篇paper。这个paper号称他们提出了invariant dropout，可以对inputs和activation units的additive shift transform（我理解的其实就是加additive noise）具有不变性。通常如果在每一...
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2015-03-10 16:58:38
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阅读的文献中涉及到了Q-learning，是与机器学习有关的，虽然与自己方向并不相关。但作为一种思想值得学习。故翻译如下，不当之处，恳请批评指正！
原文地址：http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm
这篇教程通过一个简单而且好理解的数字例子来介绍Q-Learning的概念。这个例子描述了一个Agent是如何通过无监...
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2015-03-10 15:32:56
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本篇文章主要介绍简单例子，OFBIZ的其他介绍就先不说了，放在后面的博文中。
1、目录结构
说明：在hot-deploy目录下建立文件夹learning，为例。注意先把文件扔到hot-deploy目录下再启动服务器。
2、创建ofbiz-component.xml文件
创建此文件，负责让OFBIZ知道learni...
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2015-03-10 14:07:04
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