要回答“如何直观的解释back propagation算法？”这个问题， 需要先直观理解多层神经网络的训练。...然而，人们发现可以用多层神经网络来表示这样的关系，而多层神经网络的本质就是一个多层复合的函数。借用网上找到的一幅图，来直观描绘一下这种复合关系。 ? 其对应的表达式如下： ?..., 那么它的梯度向量就等于 ? , 其中 ? 表示正交单位向量。为此，我们需求出cost函数H对每一个权值Wij的偏导数。而BP算法正是用来求解这种多层复合函数的所有变量的偏导数的利器。...为了求出a=2, b=1时，e的梯度，我们可以先利用偏导数的定义求出不同层之间相邻节点的偏导关系，如下图所示。 ? 利用链式法则我们知道： ? 以及 ? 。 链式法则在上图中的意义是什么呢？...同样是利用链式法则，BP算法则机智地避开了这种冗余，它对于每一个路径只访问一次就能求顶点对所有下层节点的偏导值。 正如反向传播(BP)算法的名字说的那样，BP算法是反向(自上往下)来寻找路径的。
在这篇文章中，我将简要地解释10个对分析和应用非常有用的基本图形算法。 首先，让我们介绍图。 什么是图? 图由一组有限的顶点或节点和一组连接这些顶点的边组成。...图3表示对图2中使用的同一个示例图进行DFS遍历的动画。注意它是如何遍历到深度和回溯的。 应用 用于查找两个顶点之间的路径。 用于检测图中的循环。 用于拓扑排序。...算法 Floyd周期检测算法、布伦特算法 应用 用于基于消息的分布式算法。 用于使用集群上的分布式处理系统处理大规模图形。 用于检测并发系统中的死锁。...在社交网络中，用来寻找一群关系密切的人，并根据共同的兴趣提出建议。 拓扑排序 ? 图的拓扑排序是对它的顶点进行线性排序，因此对于排序中的每条有向边(u, v)，顶点u都在v之前。...最后 我希望这篇文章对图形算法的简单概括介绍对您有所帮助 作者：Vijini Mallawaarachchi deephub翻译组
通俗易懂的解释SVM核函数。 作者：Lili Jiang 编译：McGL 简而言之，内核（kernel）是一种捷径，可以帮助我们更快地进行某些计算，否则就会涉及到更高维空间的计算。这听起来相当抽象。...换句话说，它希望x每个对相乘，并生成一个9维向量。 让我们代入数字，使它更直观！假设 x = (1, 2, 3); y = (4, 5, 6)。...点积是指 f(x)的第一维乘以 f(y)的第一维，f(x)的第二维乘以 f(y)的第二维，...... f(x)的第九维乘以 f(y)的第九维，我们把它们加起来。...内核的另一个美妙之处在于: 它们允许我们在无限维中做事情！f(x)可以是从 n 维到无限维的映射，因此不可能先写出 f(x) 和 f(y) ，然后再做点积。内核给了我们一个绝妙的捷径。...为什么它也可以被理解为相似性的度量: 如果我们把以上内核的定义 放到 SVM 和特征向量的场景中，它变成了 。
二、区别 广度优先搜索算法（Breadth-First-Search，缩写为 BFS），是一种利用队列实现的搜索算法。简单来说，其搜索过程和 “湖面丢进一块石头激起层层涟漪” 类似。...深度优先搜索算法（Depth-First-Search，缩写为 DFS），是一种利用递归实现的搜索算法。简单来说，其搜索过程和 “不撞南墙不回头” 类似。...求一条绿色到红色的最短路径。 对于上面的问题，BFS 和 DFS 都可以求出结果，它们的区别就是在复杂度上存在差异。我可以先告诉你，该题 BFS 是较佳算法。...所以说 BFS 的搜索过程和 “湖面丢进一块石头激起层层涟漪” 很相似，此即 “广度优先搜索算法” 中“广度”的由来。...如上图所示，从起点出发，先把一个方向的点都遍历完才会改变方向...... 所以说，DFS 的搜索过程和 “不撞南墙不回头” 很相似，此即 “深度优先搜索算法” 中“深度”的由来。
下面，我们将直观了解LeNet架构如何识别图像。 近年来已经在LeNet基础上提出了几种改进的新的架构，但它们都使用了LeNet的主要概念，如果你对前者有清楚的了解，则相对容易理解。...下面我们将尝试直观地理解每个操作。 图像是像素值的矩阵 实质上，每个图像都可以表示为像素值矩阵。 图4：每个图像都是像素值矩阵。 通道 是用于指代图像的某个组件的常规术语。...如果我们的训练集足够大，网络将很好地推广到新图像并将它们分类为正确的类别。 注1： 上述步骤过于简单，省去了数学细节，以便为训练过程提供直观的解释。...THE END 结论 在这篇文章中，我试图用简单的术语解释卷积神经网络背后的主要概念。 有几个细节我过度简化/跳过，但希望这篇文章给你一些关于它们如何工作的直觉。...这篇文章最初的灵感来自 Denny Britz 的 理解卷积神经网络在自然语言处理上的运用（我建议阅读）， 这里的一些解释都是基于这篇文章。
[翻译] 神经网络的直观解释 作者: 影风LEY 时间: October 25, 2016 分类: 技术总结 这篇文章原地址为An Intuitive Explanation of Convolutional...正如上图说示，当输入为一张船的图片时，网络可以正确的从四个类别中把最高的概率分配给船（0.94）。在输出层所有概率的和应该为一（本文稍后会解释）。...target probability – output probability) ² 第四步：使用反向传播算法，根据网络的权重计算误差的梯度，并使用梯度下降算法更新所有滤波器的值/权重以及参数的值，使输出误差最小化...如果我们的训练数据集非常的大，网络将会（有希望）对新的图像有很好的泛化，并把它们分到正确的类别中去。 注 1: 上面的步骤已经简化，也避免了数学详情，只为提供训练过程的直观内容。...我简化/跳过了一些细节，但希望本篇文章可以让你对它们有一定的了解。 本文最开始是受 Denny Britz 的理解用于自然语言处理的卷积神经网络（我强烈建议阅读）启发，大量的解释也是基于那篇文章。
引入概念 这些线程安全类底层实现使用一种称为CAS的算法，(Compare And Swap)比较交换。...优点 这个算法相对synchronized是比较“乐观的”，它不会像synchronized一样，当一个线程访问共享数据的时候，别的线程都在阻塞。...由于CAS是非阻塞的，它死锁问题天生免疫，并且线程间的相互影响也非常小，更重要的是，使用无锁的方式完全没有锁竞争带来的系统开销，也没有线程间频繁调度带来的开销，所以它要比锁的方式拥有更优越的性能。...实现思想 在线程开启的时候，会从主存中给每个线程拷贝一个变量副本到线程各自的运行环境中，CAS算法中包含三个参数(V,E,N)，V表示要更新的变量(也就是从主存中拷贝过来的值)、E表示预期的值、N表示新值...=V，t2线程将主存中已经改变的值更新到自己的副本中，再发起重试；直到预期值等于主存中的值，说明没有别的线程对旧值进行修改，继续执行代码，退出； 底层原理 CPU实现原理指令有两种方式： 通过总线锁定来保证原子性
现在，我不仅对深度学习有了全面的理解，还在此基础上有了好想法，因为我的基础很扎实。随意地应用神经网络是一回事，理解它是什么以及背后的发生机制是另外一回事。...今天，我将与你共享我的心得，展示我如何上手卷积神经网络并最终弄明白了它。我将做一个通盘的展示，从而使你对 CNN 的工作机制有一个深入的了解。...人类大脑是一非常强大的机器，每秒内能看（捕捉）多张图，并在意识不到的情况下就完成了对这些图的处理。但机器并非如此。机器处理图像的第一步是理解，理解如何表达一张图像，进而读取图片。...先对权值进行学习，然后损失函数可以被最小化，类似于多层感知机（MLP）。因此需要通过对参数进行学习来从原始图像中提取信息，从而来帮助网络进行正确的预测。...小结 正如你所看到的，CNN 由不同的卷积层和池化层组成。让我们看看整个网络是什么样子： ? 我们将输入图像传递到第一个卷积层中，卷积后以激活图形式输出。
然后就有人提出来，我们只看一部分怎么样，就是对于一张图片来说，我们只看一个小窗口就可以了，对于其他的地方，我们也提供类似的小窗口，我们知道，当我们对图片进行卷积的时候，我们可以对图片进行很多操作，比如说图片整体模糊...这就有了 alex net 的提出，通过对图片进行五层（不知道有没有记忆错误）的卷积，然后后面三层的全连接，我们可以得到一个很好的结果，特别的相对于更大的数据集而言，最好参数越多越好，也就是网络最好更加深...但是神经网络到底是什么？对于一批数据我们有很多的问题，为什么设置五层最好，batchsize 多少比较好，每一层多少个卷积核（这个到现在我依旧没有一个更好的解释，每一个应该多少卷积核），宽度多少？...这些的解释，就要好好看看今年 CVPR 的文章 Visualizing and Understanding Convolutional Networks 这篇文章写的很棒，而且 2015 CVPR 出了很多对于卷积神经网络理解的文章...当图片卷积完之后，会把一个图片对于这一类本身最独特的部分凸显出来，然后来进行判断，这一类到底是什么？有下面的实验截图： ?
本文链接: [https://blog.openacid.com/algo/paxos/] 前言 paxos是什么? 在分布式系统中保证多副本数据强一致的算法. paxos有啥用?...对一致性问题的解决方法....本次的 pdf 可以下载和在线看哦: [可靠分布式系统-paxos的直观解释.pdf] [可靠分布式系统-paxos的直观解释.html] 本文链接: [https://blog.openacid.com.../algo/paxos/] [可靠分布式系统-paxos的直观解释.pdf]: https://blog.openacid.com/post-res/paxos/可靠分布式系统-paxos的直观解释.pdf...[可靠分布式系统-paxos的直观解释.html]: https://blog.openacid.com/post-res/paxos/可靠分布式系统-paxos的直观解释.html [raft]:
今天从直观的角度来把这个黑匣子剖开，加深我们对CNN工作的直观印象。...这就有了alex net的提出，通过对图片进行五层（不知道有没有记忆错误）的卷积，然后后面三层的全连接，我们可以得到一个很好的结果，特别的相对于更大的数据集而言，最好参数越多越好，也就是网络最好更加深，...但是神经网络到底是什么？对于一批数据我们有很多的问题，为什么设置五层最好，batchsize多少比较好，每一层多少个卷积核（这个到现在我依旧没有一个更好的解释，每一个应该多少卷积核），宽度多少？...这些的解释，就要好好看看今年CVPR的文章Visualizing and Understanding Convolutional Networks 这篇文章写的很棒，而且2015 CVPR出了很多对于卷积神经网络理解的文章...当图片卷积完之后，会把一个图片对于这一类本身最独特的部分凸显出来，然后来进行判断，这一类到底是什么？有下面的实验截图： ?
来源：DeepHub IMBA 本文约1100字，建议阅读5分钟本文从信息论的角度解释有关熵的概念。 对于机器学习和数据科学的初学者来说，必须清楚熵和交叉熵的概念。...它们是构建树、降维和图像分类的关键基础。 在本文中，我将尝试从信息论的角度解释有关熵的概念，当我第一次尝试掌握这个概念时，这非常有帮助。让我们看看它是如何进行的。 什么是-log(p)？...这就是 -log(p) 的直观含义。 熵，意料之中的惊喜 在上面讨论之后，我们可以定义概率分布为p(x)的事件的预期以外惊讶程度并称其为熵。...正式一些的说法是：熵是量化事件可能结果中固有的不确定性水平（对我们来说不确定性带来的就是意外的惊喜，当然也有可能是惊吓）。...希望本篇文章能够帮助你对熵是什么以及它如何连接到交叉熵以进行机器学习有了更好的了解。 编辑：于腾凯 校对：杨学俊
对于机器学习和数据科学的初学者来说，必须清楚熵和交叉熵的概念。它们是构建树、降维和图像分类的关键基础。 在本文中，我将尝试从信息论的角度解释有关熵的概念，当我第一次尝试掌握这个概念时，这非常有帮助。...这就是 -log(p) 的直观含义。 熵，意料之中的惊喜 在上面讨论之后，我们可以定义概率分布为p(x)的事件的预期以外惊讶程度并称其为熵。...正式一些的说法是：熵是量化事件可能结果中固有的不确定性水平（对我们来说不确定性带来的就是意外的惊喜，当然也有可能是惊吓）。...交叉熵提供了一种使用分布 Q 来量化按照分布 P 编码数据所需的平均位数的方法。 听着有点绕口对吧，下面这个概念可能更复杂。...希望本篇文章能够帮助你对熵是什么以及它如何连接到交叉熵以进行机器学习有了更好的了解。
【导读】前几天，应用数据科学研究者William Koehrsen发布一篇关于“过度拟合和拟合不足”的博文，作者解释了在模型训练中过拟合与欠拟合的概念与原因，并解释了方差与偏差的概念，并介绍了克服模型过拟合与欠拟合的方法...Underfitting: A Conceptual Explanation 过拟合与欠拟合：概念解释 基于样例的数据科学核心概念框架 如果你想学英语，虽然你对语言没有预先的知识，但是你也听说过英国最伟大的作家是威廉...从我们之前试图建立的英语学习的模型中，我们决定提前对模型做一些假设。我们也改变我们的训练数据，通过观看所有的英语节目自学英语。...虽然我们知道一些英语，可以理解有限的几个句子，但是由于我们对训练数据的偏见，我们没有学习到这个语言的基本结构。该模型没有高方差，但是我们对我们最初的尝试进行了过度矫正，模型欠拟合了！ ?...本文中涉及的概念： 过拟合：对训练数据过度依赖。 欠拟合：不了解训练数据中的关系。 高方差：模型在训练数据上发生显著变化。 高偏差：对模型的假设导致忽略训练数据。
）随机变量y的真实概率分布是什么。...那么，要是能知道y包含的有关总体的真实平均速率λ0的信息量，对我们来说肯定非常有用。而Fisher信息量就能让我们以数学所擅长的可量化的方式来做到这一点！...)关于λ求偏导的绝对值（图片来源：作者） 对数似然的概念 一般来说，我们不直接对似然函数 求微分，更方便的做法是对似然函数的自然对数求微分，原因如下： 出于对目标函数凸性的需求：通常，我们想要找到参数向量...保留优化目标：x的对数函数关于x是严格递增的，即log(x) 随着x的增加而增加，随着x的减少而减少。因此无论我们对 x有怎样的优化目标，使用log(x) 都可以不用变换目标。...微分上的便利性：一些概率分布函数f(y;θ)包含指数和乘积项，泊松分布和正态分布的概率分布函数就是典型的例子。对这些函数进行微分可能会很复杂，有时甚至几乎不可能做到。
在这篇文章中，我们将使用一种直观的方法来理解NLP的发展，包括BERT。预训练策略使BERT如此强大和流行，并且BERT可针对大多数NLP任务进行微调。 自然语言处理（NLP）算法的发展 ?...它仅使用Transformers的解码器部分。您也可以应用所学到的知识（迁移学习）并开始从左向右解释单词（单向）。 当您学习语言的不同方面时，您会意识到接触各种文本对于应用迁移学习非常有帮助。...这是对NLP不断发展的直观解释。 Transformers的双向编码器表示 BERT被设计成通过联合调节所有层中的左右上下文来预训练未标记的文本深度双向表示。...微调方法的效果更好，因为它允许通过反向传播来调整语言模型。 为了对BERT模型进行微调，我们首先使用预先训练的参数进行初始化，然后使用来自下游任务的标记数据对所有参数进行微调。 ?...应用微调的优势 利用迁移学习：经过训练的BERT已经对该语言的许多语义和语法信息进行了编码。因此，训练精调模型所需的时间更少。
图计算中的社区发现算法是什么？请解释其作用和常用算法。 图计算中的社区发现算法是一种用于识别网络中紧密连接的子群体或社区的方法。...社区发现算法的目标是将网络中的节点划分为不同的社区，使得社区内的节点之间具有较高的内部连接度，而社区之间的连接度较低。 社区发现算法在许多领域都有广泛的应用，例如社交网络分析、生物信息学、推荐系统等。...以下是一些常用的社区发现算法： Girvan-Newman算法：该算法基于边的介数中心性，通过逐步删除网络中的边来识别社区。...算法的思想是，边的介数中心性较高的边连接着不同的社区，因此删除这些边可以将网络分成不同的社区。该算法的时间复杂度较高，适用于小规模的网络。 Louvain算法：该算法是一种基于模块度的贪心算法。...Louvain算法具有较高的效率和良好的可扩展性，适用于大规模网络。 Label Propagation算法：该算法是一种基于标签传播的简单而高效的社区发现算法。
每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码 如下： ?...我们选择一个ID，一个维度和一个包含值的列/列。包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ?...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...包括df2的所有元素， 仅当其键是df2的键时才 包含df1的元素 。 “outer”：包括来自DataFrames所有元素，即使密钥不存在于其他的-缺少的元素被标记为NaN的。
图计算中的最短路径算法是什么？请解释其作用和常用算法。 在图计算中，最短路径算法用于寻找两个顶点之间的最短路径。...常用的最短路径算法有以下几种： Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种贪心算法，用于求解带权有向图中单源最短路径问题。...该算法从起点开始，通过逐步扩展最短路径集合，逐渐确定起点到其他顶点的最短路径。Dijkstra算法的基本思想是，每次选择距离起点最近的顶点，并更新与该顶点相邻的顶点的最短路径。...该算法通过对所有边进行松弛操作，逐渐缩小起点到其他顶点的最短路径估计值，直到收敛为止。Bellman-Ford算法还可以检测负权环路。...以上就是Dijkstra算法和Bellman-Ford算法的简单示例。这两种算法都是解决单源最短路径问题的经典算法，可以根据实际情况选择使用其中之一。
节前，一位朋友让我用尽可能通俗的语言来解释云原生到底是什么。因为朋友不是做技术的，我一下子也不知道怎么回答，就临时起意，用“城市原生”和“云原生”类比来做了一通解释。...我讲得似对非对，朋友听得似懂非懂。...于是，在今年春节返乡途中的高铁上，我对跟朋友解释的内容做了一些丰富，写下此篇文章，尽可能用通俗易懂（但肯定不那么全面和准确）的方式，基于自己的理解，用自己的思路，来试图回答关于云原生的三个哲学之问：“云原生是谁...用类比方式来通俗地解释云原生概念。 “云”就像现实中的“城市”。城市的居民是市民，而云中的居民是应用。...笔者为Netflix对IT和云计算行业发展做出的巨大贡献向其致敬！
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