11 2017 档案

摘要：keras是一种非常优秀的深度学习框架，其具有较好的易用性，可扩展性。keras的接口设计非常优雅，使用起来非常方便。在这里，我将仿照keras的接口，设计出可扩展的多层感知机模型，并在多维奇偶校验数据上进行测试 阅读全文

摘要：常见优化算法实现 这里实现的主要算法有： 一维搜索方法： 黄金分割法 二次差值法 多维搜索算法 最速下降法 partan加速的最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 拟牛顿法 使用函数表示一个用于优化的目标，包括其梯度函数和hessian矩阵函数 拟牛顿法 一维搜索的二次差值方法 python def qu 阅读全文

摘要：生成多维高斯分布随机样本 生成多维高斯分布所需要的均值向量和方差矩阵 这里使用numpy中的多变量正太分布随机样本生成函数，按照要求设置均值向量和协方差矩阵。以下设置两个辅助函数，用于指定随机变量维度，生成相应的均值向量和协方差矩阵。 均值向量生成函数 输入： n：指定随机样本的维度 输出： m1, 阅读全文