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SciPy 稀疏矩阵（3）：DOK

当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。...当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突，而且不会产生聚集效应。...考虑到散列表是按照键来快速计算（时间复杂度 O(1)）出对应值的内存地址，然后按照内存地址读取对应的值；又因为对于一个矩阵的元素访问操作而言，我们都是根据行列索引来获取对应位置的值。...0 矩阵，然后在指定位置上多次赋值即可： >>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import dok_matrix >>> mtx = dok_matrix...至于存储方式也不需要我们去实现，SciPy 已经实现了这样的稀疏矩阵存储方式，它就是另一个板块，这个板块共有 4 种稀疏矩阵格式，分别是{BSR, CSC, CSR, LIL}，下一回先介绍 LIL 格式的稀疏矩阵

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写给大家看的机器学习书【Part4】—— 机器学习为什么是可行的（上）

作者：徐晗曦 原文：写给大家看的机器学习书（第四篇）—— 机器学习为什么是可行的（上）https://zhuanlan.zhihu.com/p/25721582 前文： 【Part1】什么是机器学习...而沃伯特则没有透露他的算法，总之得到了模型g4。他把g4所逼近的 Ground Truth 记作f4。 这 4 个模型学得怎么样呢？我们来看看表格1的后4列，这4列记录了模型的输出。...比照第三列的样本标注可以看到，在训练数据上模型的输出和样本标注完全一致，4个人的模型都表现的相当好。 ?...这可就懵圈了，4 个人用 4 种不同的算法，学得的模型都在训练数据上获得了完美的表现，但是预测的结果却完全不同。 那到底应该相信谁的算法呢？谁的预测才是准确的呢？...预告和其它 由于业余时间和精力的有限，未能在一周之内完成这个主题——“机器学习为什么是可行的”，只好分成上、下两篇。这个系列的写作能够进入到第四篇甚至是第五篇，已经超出我最初的想象。

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什么是GoogleNet？什么是Inception？GoogleNet结构详解（2014年）

googleNet是2014年的ILSVRC的冠军模型，GoogleNet做了更大胆的网络上的尝试，而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一切框架。...依据就是大量文献都表明，将稀疏矩阵聚类为比较密集的子矩阵可以提高计算性能。...32个1x1的卷积核，作为5x5卷积核之前的降维，变成28x28x32，进行ReLU计算后，再进行96个5x5的卷积（padding为2），输出28x28x96 （4）pool层，使用3x3的核（padding...如果你先用1x1进行压缩到64，然后再用3x3把64channel的特征扩展成256，其实对后续的精度没有影响，而且减少了运算次数。 为什么inception是多个尺度上进行卷积再聚合？...回答：直观上，多个尺度上同时卷积可以提取到不同尺度的特征。而这也意味着最后分类判断更加准确。除此之外，这是可以利用稀疏矩阵分解成密集矩阵计算的原理来加快收敛速度。

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从LeNet-5到DenseNet

2、多GPU训练 在论文给出的图3中我们可以看到，两个网络是并行的，但是这并不意味着AlexNet一定是并行结构的，这张图只是告诉我们，将AlexNet部署在多GPU上时的工作方式（为什么要部署在多GPU...2048倍，为什么是2048倍呢？...VGGNet将小卷积核带入人们的视线，分析一下大小卷积核的区别与优劣： 在上面提到的AlexNet中第一个卷积层使用的kernel大小为11x11，stride为4，C3和C5层中使用的都是5x5的卷积核...也就是说，一个深度稀疏网络可以被逐层简化，并且因为保留了网络的统计性质，其表达能力也没有被明显减弱。...上图结构是Inception的naive版本基本单元，为什么由这种模型stack起来的网络既保持了网络结构的稀疏性，又利用了密集矩阵计算的高效性？

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python 生成随机矩阵_matlab建立m行n列矩阵

(5, 5)) # 随机生成一个 [0,1) 的浮点数 ，5x5的矩阵 # print(matrix1) 如果想要生成固定区间的浮点数，可以采用如下两种方法 # 生成随机矩阵 import numpy...# 方法一 matrix1 = rd.random((5, 5))*5 - 2 # 随机生成[-2,3)的浮点数，5x5的矩阵 # 方法二 matrix1 = rd.uniform(-2, 3,...(5, 5)) # 随机生成[-2,3)的浮点数，5x5的矩阵 # print(matrix1) 生成固定分布的随机数 # 服从特定分布的随机数 # 生成随机矩阵 import numpy as np...) # 3.泊松分布 matrix_poisson = rd.poisson(5, (5,5)) # 生成一个泊松分布的随机数，均值为 5，5x5的矩阵 # print(matrix_poisson)...# 4.指数分布 matrix_exponential = rd.exponential(5, [5,5]) # 生成一个指数分布的随机数，均值为 5，5x5的矩阵 # print(matrix_exponential

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以不同的思考侧重介绍卷积神经网络

局部区域所圈起来的所有节点会被连接到下一层的一个节点上。 为了更好的和前馈神经网络做比较，我将这些以矩阵排列的节点展成了向量。 下图展示了被红色方框所圈中编号为0,1,4,5的节点是如何通过 ?...在输入depth为1时：被filter size为2x2所圈中的4个输入节点连接到1个输出节点上。...透明黑框圈中的12个节点会连接到被白色边框选中的黄色节点上。 ?...选择3x3的filter和1的zero padding，或5x5的filter和2的zero padding可以保持图片的原始尺寸。 这也是为什么大家多选择3x3和5x5的filter的原因。...同时结合不变性，对上面提到的结构发展的重要变动进行直觉上的解读。 需要明白的是为什么加入不变性可以提高网络表现。

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计算机安全（1）

多字母替代：playfair 双字母作为一个单元，遇到连续的字母需要添加分隔符X，如果字符串长度是奇数补一个Q，然后对照5x5的密码表（英文有26个字母，所以将i、j视为同一字母），同行的字母右移，同列的字母下移...gojam（密钥不能有重复字母），可以制成如下密码表： g o j a m b c d e f h k l n p q r s t u v w x y z 现在加密明文“HeEatApple”，首先添加分隔符...矩阵乘法 a行b列的a*b矩阵与b行c列的b*c矩阵相乘，最终得到的矩阵a行c列。...+A[0,b]*B[b,0] 也就是第一个矩阵的第一行乘以第二个矩阵的第一列，第一个矩阵的第一行乘以第二个矩阵的第二列，依次这样。...这种加密方式能够防止只有密文的统计学攻击，因为密钥矩阵本身包含了信息，不同频率的字符被分散到了不同密文。但如果有很多明文-密码对，或者攻击者可以获取各种明文的密码，那么密钥K很容易被计算出来。

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探索图片的真相--卷积神经网络

那卷积神经网络为什么对于图像识别分类有着更好的效果呢？ 图片数据对于机器来说是交大的数据，尤其是对于高清图片，机器读取和学习的时间也就越长，难度可以说指数级上升。...但是卷积神经网络它可以将数据庞大的图片识别问题去不断降维（就是从图像中不断去抽取细节特征，从小的慢慢看），使得该图像最终能够被训练。 那么卷积神经网络是怎样工作的呢？...先进入一个卷积层C1，由6个5x5的卷积核组成，卷积出28x28的图像，然后下采样到14x14（S2），再进一个卷积层C3，由16个5x5的卷积核组成，之后再下采样到5x5（S4）。...在此过程中，网络执行的是计算（实际上就是输入与每层的权值矩阵相点乘，得到最后的输出结果）： Op=Fn（…（F2（F1（XpW（1））W（2））…）W（n）） 阶段二： 反向传播 A...、算实际输出Op与相应的理想输出Yp的差； B、按极小化误差的方法反向传播调整权矩阵。

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是时候放弃递归神经网络了！

基于这一观点，他从卷积网络本身的基本原理出发，论述了为什么 NLP 不再需要循环神经网络的原因。...在下面每一对图像中，当对左边部分发生一次卷积变换，将于右边部分产生一个新的值，如下图所示： 在对这个序列的操作中，图像（灰色矩阵）由一个卷积核（橙色矩阵）卷积操作以获得卷积特征（绿色矩阵）。...通常，卷积操作由以下两种方式执行： 降维：这正是上图中的例子，例如将 4x4 图像被 2x2 卷积核降维至 3x3 图像，这称为有效填充。...维数保持不变：在这种情况下，在使用卷积核之前，原始图像用其周围的零来进行填充。例如，一个 4x4 图像被填充到5x5 矩阵中，然后被一个 2x2 卷积核核进行卷积操作后缩小为4x4 图像（原大小）。...为说明在相似图像中信息可以在不同尺度范围内传播，该网络在同一层上使用几种不同大小的卷积核（如：1x1、3x3、5x5…），然后将它们的输出连接，再把九个类似上述的模块堆叠起来。

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禅与奶罩识别艺术（上）

该文在卷积神经网络的构成上讲解的比较直观，但是没有深入地探讨数学原理。本文将详细介绍卷积滤波器的具体机理，当然不要担心数学问题，只要能熟练掌握百以内加减法和九九乘法表就可以。...见微知著 暂时抛开图片背景， 经过观察可知，要从人的身体上识别出奶罩和裤头，本质上是从白花花中寻找黑乎乎，其实就是从0中找到1。 那我们是不是需要整个奶罩呢？...来看第三种边缘检测卷积核，其矩阵为： 再取包含边缘的5x5区域，对应矩阵： 现在这个3x3矩阵（滤波器）要在5x5矩阵上摸一遍，当然摸不是为了爽，而是为计算一个值。...（注意：这不是真正的「矩阵乘法」） 因为这里的image在竖直方向上是不变的，所以只需要让filter沿着最上端滑一圈就行了，总共有三次计算： 1. 2. 3....0: 没有探测到边缘特征 现在你应该已经明白了，为什么滤波器可以提取图片的特征。

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卷积神经网络的网络结构——以LeNet-5为例

这样局部连接、参数共享的方式，在数学上相当于上一层节点矩阵与连接参数矩阵做卷积得到的结果矩阵，即下一层的节点值，这是卷积神经网络名字的由来。...Figure6 卷积神经网络连接与矩阵卷积的对应关系 下抽样层采用的是2x2的输入域，即上一层的4个节点作为下一层1个节点的输入，且输入域不重叠，即每次滑动2个像素，下抽样节点的结构见Figure 6。...输入的像素值被标准化为背景色（白色）值为-0.1、前景色（黑色）值为1.175，这样使得输入的均值大致为0、方差大致为1，从而有利于加快训练的速度。...Table 1 C3与S2的连接关系 ? Figure10 C3与S2中前3个图相连的卷积结构 S4是一个下采样层。C3层的16个10x10的图分别进行以2x2为单位的下抽样得到16个5x5的图。...连接的方式与S2层类似。 C5层是一个卷积层。由于S4层的16个图的大小为5x5，与卷积核的大小相同，所以卷积后形成的图的大小为1x1。这里形成120个卷积结果。每个都与上一层的16个图相连。

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GoogleNet论文笔记小结

为什么不叫“GoogleNet”，而叫“GoogLeNet” GoogLeNet网络结构以及辅助loss函数 简单介绍了下：Inception v2 、Inception v3以及Inception v4...但是在实现上，全连接变成稀疏连接后实际计算量并不会有质的提升，因为大部分硬件是针对密集矩阵计算优化的，稀疏矩阵虽然数据量少，但是计算所消耗的时间却很难减少。...大量的文献表明可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能，就如人类的大脑是可以看做是神经元的重复堆积，因此，GoogLeNet团队提出了Inception网络结构，就是构造一种“基础神经元”结构...简单的加深网络，容易造成梯度发散，而且计算量会变大。 那为什么不能在同一层上采用多个尺寸的过滤器，使得网络本质上会变得更宽一些，而不是更深。作者设计 inception 模块就是用了这个想法。...因此，GoogLeNet团队提出可以用2个连续的3x3卷积层组成的小网络来代替单个的5x5卷积层，即在保持感受野范围的同时又减少了参数量，如下图： ?

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互联网四大发明之二维码，那如何使用 Python 生成二维码

在矩阵相应元素位置上，用点（方点、圆点或其他形状）的出现表示二进制“1”，点的不出现表示二进制的“0”，点的排列组合确定了矩阵式二维条码所代表的意义。...这样才能保证 QR 能被识别。 位置探测图形 这个有点类似中文的“回”字。在 QR 码中有个这样的标识，它分别的左上、右上和左下角。作用是协助扫描软件定位 QR 码并转换坐标系。...前面讲到 QR 码一共有 40 种规格的矩阵（一般为黑白色），从21x21（版本1），到177x177（版本40），每一版本符号比前一版本 每边增加4个模块。...二维码的绘制大概过程如下： 1）在二维码的左上角、左下角、右上角绘制位置探测图形。位置探测图形一定是一个 7x7 的矩阵。 2）绘制校正图形。校正图形一定是一个 5x5 的矩阵。...3）绘制两条连接三个位置探测图形的定位图形。 4）在上述图片的基础上，继续绘制格式信息。 5）接着绘制版本信息。 6）填充数据码和纠错码到二维码图中。 7）最后是绘制蒙版图案。

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使用 Python 生成二维码

在矩阵相应元素位置上，用点（方点、圆点或其他形状）的出现表示二进制“1”，点的不出现表示二进制的“0”，点的排列组合确定了矩阵式二维条码所代表的意义。...它包含空白区、位置探测图形、位置探测图形分隔符、定位图形、校正图形五大模块。 空白区 空白区顾名思义就是要留空白。因此，这里不能有任何图样或标记。这样才能保证 QR 能被识别。...前面讲到 QR 码一共有 40 种规格的矩阵（一般为黑白色），从21x21（版本1），到177x177（版本40），每一版本符号比前一版本 每边增加4个模块。...二维码的绘制大概过程如下： 1）在二维码的左上角、左下角、右上角绘制位置探测图形。位置探测图形一定是一个 7x7 的矩阵。 2）绘制校正图形。校正图形一定是一个 5x5 的矩阵。...3）绘制两条连接三个位置探测图形的定位图形。 4）在上述图片的基础上，继续绘制格式信息。 5）接着绘制版本信息。 6）填充数据码和纠错码到二维码图中。 7）最后是绘制蒙版图案。

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每日一问之经典网络(1) - LeNet-5

为什么要这么安排呢？论文中提到原因是双重的。首先，一个非完整的连接方式将连接的数量限制在合理的范围内；更重要的是，该连接方式在网络中打破了对称。...该网络层包含的可训练参数的总数为：6x(3x(5x5)+1)+6x(4x(5x5)+1)+3x(4x(5x5)+1)+(6x(5x5)+1) = 1516；总连接数为：10x10x1516 = 151600...S4：是一个包含 16 个特征图的下采样层。其输入是上一层网络的输出，所以输入尺寸为 10x10。每个特征图中的每个单位都连接到输入中的 2x2 邻域，即 2x2 是采样区域。...其输入是上一层网络的输出，所以输入尺寸为 5x5。在这一层卷积核的尺寸同样为 5x5，所以这一层输出的特征图尺寸为 1x1(5-5+1)。...S4 与 C5 之间是全连接，所以，可训练参数和连接数均为：120x(16x(5x5)+1) = 48120。 F6：是一个包含 84 个单元的全连接层。输入为上一层 C5 的 120 维向量。

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GoogLenet解读

大量的文献表明可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能，据此论文提出了名为Inception 的结构来实现此目的。...4 . 网络越到后面，特征越抽象，而且每个特征所涉及的感受野也更大了，因此随着层数的增加，3x3和5x5卷积的比例也要增加。 但是，使用5x5的卷积核仍然会带来巨大的计算量。...例如：上一层的输出为100x100x128，经过具有256个输出的5x5卷积层之后(stride=1，pad=2)，输出数据为100x100x256。其中，卷积层的参数为128x5x5x256。...比如在进行3x3卷积之前，可以对输入先进行降维而不会产生严重的后果。假设信息可以被简单压缩，那么训练就会加快。 4 . 平衡网络的宽度与深度。...于是，任意nxn的卷积都可以通过1xn卷积后接nx1卷积来替代。实际上，作者发现在网络的前期使用这种分解效果并不好，还有在中度大小的feature map上使用效果才会更好。

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