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 。
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）。...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。...DenseNet 在五种竞争积累的目标识别基准任务中，比以前最好的架构有显著的提升。可以在这里看 Torch 实现。 总结 在本篇文章中，我尝试使用简单的方式来解释卷积神经网络背后的主要概念。...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。
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。
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： ?
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]:
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： ?
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。
图已经成为一种强大的建模和捕获真实场景中的数据的手段，比如社交媒体网络、网页和链接，以及GPS中的位置和路线。如果您有一组相互关联的对象，那么您可以使用图来表示它们。 ?...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。...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
）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。
一、前言 我们首次接触 BFS 和 DFS 时，应该是在数据结构课上讲的 “图的遍历”。还有就是刷题的时候，遍历二叉树我们会经常用到BFS和DFS。它们的实现都很简单，这里我就不哆嗦去贴代码了。...想看代码的可以看《剑指Offer（三十八）：二叉树的深度》这个题目就可以利用BFS和DFS进行求解。那么，这两者“遍历” 的序列到底有何差别？...本篇文章就单纯来讲讲它们的区别和各自的应用，不会涉及任何代码。我们以“图的遍历”为例，进行说明。...BFS示意图： 如上图所示，从起点出发，对于每次出队列的点，都要遍历其四周的点。...BFS 常用于找单一的最短路线，它的特点是 "搜到就是最优解"，而 DFS 用于找所有解的问题，它的空间效率高，而且找到的不一定是最优解，必须记录并完成整个搜索，故一般情况下，深搜需要非常高效的剪枝（剪枝的概念请百度
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。
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。
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！
这篇文章用最简明的语言和最直观的图像，带你入门CNN。准备好了吗？Let’s go—— 我们先从最基础的内容说起。 对二维数字信号（图像）的操作，可以写成矩阵形式。 ?...扩展来讲，对二维图像的滤波操作可以写成卷积，比如常见的高斯滤波、拉普拉斯滤波（算子）等。 ? 滤波器跟卷积神经网络有什么关系呢。...如此，我们对整个原图进行一次卷积，得到的结果中，在那个特定曲线和周边区域，值就很高，在其他区域，值相对低。这就是一张激活图。对应的高值区域就是我们所要检测曲线的位置。...简单来说，训练CNN在相当意义上是在训练每一个卷积层的滤波器。让这些滤波器组对特定的模式有高的激活，以达到CNN网络的分类/检测等目的。 ?...对神经网络的训练当然不能如此，我们不可能靠运气去做这件事情。 举个例子，我们要训练一个用于分类的神经网络，让它能判定输入图像中的物体最可能是十个类别的哪一类。
可能大家常常会在面向对象编程中看到__init__,而且几乎每个类中都会有，它的作用都是是什么呢？ 要想明白__init__，你首先要弄清楚面向对象是什么？...可能你又会问实例对象是什么？其实我们可以把类比作一张建筑图纸，而实例对象是建造的房子，房子的所有功能都是根据图纸来设计的。...理解__init__函数需要搞清楚以下三点： ❝1、带有两个下划线开头的函数是声明该属性为私有,不能在类地外部被使用或直接访问 2、init函数（方法）支持带参数的类的初始化 ，也可为声明该类的属性 3...顾名思义，就像房子必须有地基、框架、大梁一样，是房子的基础，实例对象也需要有的构造的基础，这就是构造函数的作用，给实例对象最原始的属性。...所以综上，构造方法__init__用于创建实例对象时使用，每当创建一个类的实例对象时，Python 解释器都会自动调用它，用来初始化对象的某些属性。
如果不是，强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？》这篇文章后后再来读该篇。...画面识别是什么任务？ 学习知识的第一步就是明确任务，清楚该知识的输入输出。卷积神经网络最初是服务于画面识别的，所以我们先来看看画面识别的实质是什么。 先观看几组动物与人类视觉的差异对比图。 1....下图展现了在人脸识别中经过层层的卷积后，所能够探测的形状、概念也变得越来越抽象和复杂。 ? 卷积神经网络会尽可能寻找最能解释训练数据的抓取方式。...从直观上思考，如果选择小范围，再一步步通过组合，仍然是可以得到大范围的形状。如3x3尺寸的形状都是可以由2x2形状的图形组合而成。所以形状的尺寸不变性对卷积神经网络而言并不算问题。...大家喜欢用identity mappings去解释为什么残差网络更优秀。这里我只是提供了一个以先验知识的角度去理解的方式。 需要注意的是每一层并不会像我这里所展示的那样，会形成明确的五官层。
在 for 循环中，我们不需要对List中的元素进行类型强制转换，因此泛型的引入消除了代码运行时的 ClassCastException。...由于构造函数是一种特殊的方法，我们也可以在构造函数中使用泛型类型。 泛型类，是在实例化类的时候指明泛型的具体类型；泛型方法，是在调用方法的时候指明泛型的具体类型 。...在使用泛型的时候，我们还可以为传入的泛型类型实参进行上下边界的限制，如：类型实参只准传入某种类型的父类或某种类型的子类。 7.1) 泛型上界通配符 上界通配符用于放宽对方法中变量类型的限制。...假设我们要编写一个方法来返回List中数字的总和，那么我们的实现将是这样的。...7.3) 泛型下界通配符 为泛型添加下边界，即传入的类型实参必须是指定类型的父类型，使用带有super关键字和下界类的泛型通配符 (?) 来实现。
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