04 2018 档案
摘要：陆续刷了好久，算是刷完了《剑指offer》，以下全部AC代码，不一定性能最优，如有错误或更好解答，请留言区指出，大家共同交流，谢谢~ 1.二维数组中的查找 在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断
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摘要：Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录：AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址：SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN
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摘要：《Deep Learning》（Ian Goodfellow & Yoshua Bengio & Aaron Courville）第四章「数值计算」中，谈到了上溢出（overflow）和下溢出（underflow）对数值计算的影响，并以softmax函数和log softmax函数为例进行了讲解。这
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摘要：引言： 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的
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摘要：在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？ 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.0
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摘要：论文参考：Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper） 论文参考：Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper） Part 0：传统激活函数、脑神经元激活频率研究、稀疏激活性 0.1 一
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摘要：这几天面试经常被问到BN层的原理，虽然回答上来了，但还是感觉答得不是很好，今天仔细研究了一下Batch Normalization的原理，以下为参考网上几篇文章总结得出。 Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其
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摘要：这道题，第一感觉想用排列组合做，但是想了好久，没想到解决办法（刚刚考试的时候没有答出来）。后来想了一下应该使用动态规划来做。 我们首先分析一下情况： 1.当K>N的时候，countSum = 0； 2.当K=N的时候，countSum = N！（N的阶乘） 3.当K>N的时候，就要通过最优子结构来进
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