摘要：
转载自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/20/2970724.html 前言： 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习，参考Ng的网页教程：Exercise:Sparse Autoencoder。这个例子所要 阅读全文
2017年5月13日
2017年5月10日
2017年4月28日
摘要：
转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的，讲的也都不错，但是感觉还是有需要补充的，特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇文章，叫A Singularl 阅读全文
2017年4月27日
摘要：
PS：一直以来对SVD分解似懂非懂，此文为译文，原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把 这个问题讲解的如此清晰，实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题，简单形象，真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理 解，比如 个性化推荐中应用了SV 阅读全文
摘要：
转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的，讲的也都不错，但是感觉还是有需要补充的，特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇文章，叫A Singularl 阅读全文
2017年4月20日
摘要：
转载自：https://cos.name/2013/01/story-of-normal-distribution-2/ 6. 开疆拓土，正态分布的进一步发展 19世纪初，随着拉普拉斯中心极限定理的建立与高斯正态误差理论的问世，正态分布开始崭露头角，逐步在近代概率论和数理统计学中大放异彩。在概率论中 阅读全文
摘要：
转载自：https://cos.name/2013/01/story-of-normal-distribution-1/ 神说，要有正态分布，就有了正态分布。神看正态分布是好的，就让随机误差服从了正态分布。创世纪—数理统计 1. 正态分布，熟悉的陌生人 学过基础统计学的同学大都对正态分布非常熟悉。这 阅读全文
2017年4月18日
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高数里面有一个内容叫做拉格朗日乘子法，用于求解约束条件下的极值问题，过程简单巧妙，也是各类考试的常考题型。 然而，拉格朗日乘子法的原理我却一直不是很清楚，这两天在网上查了资料，也说说我自己的理解，用一个例子来解释。 求解例题如下： (1) 其中min表示求函数f(x,y)的最小值，后面的s.t.表示 阅读全文
2017年3月17日
摘要：
光流是图像亮度的运动信息描述。光流法计算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的，创造性地将二维速度场与灰度相联系，引入光流约束方程，得到光流计算的基本算法．光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设： ①运动物体的灰度在很短的间隔时间内保持不变；②给定邻域内的速度向量场变化是缓慢的。 阅读全文
2017年1月14日
摘要：
CNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积(Convolve)层的误差传到前一层的池化(Pool)层上，因为在CNN中是2D反传，与传统神经网络中的1D反传有点细节上的不同，下面通过一个简单的例子来详细分解一下这个反传步骤。 阅读全文