雪饮者

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摘要： 后面推导的拟牛顿法是在阻尼牛顿法的基础上推导而来，下面简单介绍阻尼牛顿法 阅读全文

摘要： 牛顿法（英语：Newton's method）又称为牛顿-拉弗森方法（英语：Newton-Raphson method），它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x)=0的根。 一般情况对于f(x)是一元二次的情况直接应用求根公式就可以了， 阅读全文

摘要： 1.CBOW 模型 CBOW模型包括输入层、投影层、输出层。模型是根据上下文来预测当前词，由输入层到投影层的示意图如下： 这里是对输入层的4个上下文词向量求和得到的当前词向量，实际应用中，上下文窗口大小可以设置。 输出层是一颗哈夫曼树，从向量W（t）到哈夫曼树的转化过程是这样的：以训练语料中出现的词 阅读全文

摘要： 这或许是众多OIer最大的误区之一。 你会经常看到网上出现“这怎么做，这不是NP问题吗”、“这个只有搜了，这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道，大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题。他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念。NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题，NPC问题才是。 阅读全文

摘要： 逻辑回归名字比较古怪，看上去是回归，却是一个简单的二分类模型。 逻辑回归的模型是如下形式： 其中x是features，θ是feature的权重，σ是sigmoid函数。将θ0视为θ0*x0（x0取值为常量1），那么 这里我们取阈值为0.5，那么二分类的判别公式为： 下面说一下参数θ的求解： 为啥子这 阅读全文

摘要： 引用自知乎，原文链接 https://www.zhihu.com/question/41775291 阅读全文

摘要： RNN既可以表述为循环神 经网络（recurrent neural network），也可以表述为递归神经网络（recursive neural network），前者一般用于处理以时间序列为输入的问题（比如把一个句子看成词组成的序列），每次向循环神经网络输入一个词，知道整个句子输入结束。后者一般用 阅读全文

摘要： 最近可能会用到CNN，今天回顾一下，并找到了一些大神的精华帖，顺便做个总结。 CNN是时下非常火的一种深度学习算法，它是一种前馈神经网络，即神经元只与前后层有联系，在同一层的神经元无联系。笔者用下面这张图用来说明卷积神经网络的工作原理 这是一个识别字母的CNN结构图，最左边是32*32像素的输入，然 阅读全文