图1 该图来自最近的 Rainbow RL 的论文 这种差异导致机器学习研究人员提出这样的一个问题：人类大脑在这样的任务体现了什么样的工具和能力，我们如何能够用统计学和信息论的方式理解这些工具呢？...例如，如果这个这个模型仅仅看到了一组数字中的第一个「3」，他如何能知道第二个「3」也是同种数字这样的先验呢？从理论上讲，我们感兴趣的类别标签在网络学习中与构成它的线条的粗细情况可能相关吗？...这个网络的目标是训练一个模型，对于一个新任务只需要做单步梯度更新，就可以很好地在这个任务上进行泛化。伪代码大概长这个样子： 1.随机初始化一个网络的参数，把这组参数记为 theta。...该作者把 RL² 的架构和专门对任务进行过渐进优化的算法进行了对比，RL² 取得了与其相当的性能。 我们能对此进行扩展吗？ 本文只是对该领域一个非常精炼的简介，我确信我忽略了一些想法或者概念。...过去的几周中，我试着从概念上对这些文章进行压缩，并产生一个能够普遍解释这些文章的理解，在这个过程中我想到了一系列一般性的问题： 这些方法该如何被扩展到更多样的任务？
x,y表示的是theta0和theta1，z方向表示的是花费函数，很明显出发点不同，最后到达的收敛点可能不一样。当然如果是碗状的，那么收敛点就应该是一样的。...1、批量梯度下降法BGD 批梯度下降法(Batch Gradient Descent)针对的是整个数据集，通过对所有的样本的计算来求解梯度的方向。 ...伪代码如下： ?...三 通俗的理解梯度下降 （1）批量梯度下降—最小化所有训练样本的损失函数（对全部训练数据求得误差后再对参数进行更新），使得最终求解的是全局的最优解，即求解的参数是使得风险函数最小。...随机也就是说我用样本中的一个例子来近似我所有的样本，来调整theta，其不会计算斜率最大的方向，而是每次只选择一个维度踏出一步；下降一次迭代只更新某个theta，报着并不严谨的走走看的态度前进。
但是使用别人的包我们并不真正理解发生了什么，所以本文通过手写Metropolis-Hastings来深入的理解MCMC的过程，再次强调我们自己实现该方法并不是并不是为了造轮子，而是为了更好的通过代码理解该概念...在这个例子中，a, b几乎可以是任何数值，正的或负的，但σ必须是严格正的(因为从来没有听说过负标准差的正态分布，对吧?)除此之外，没有其他任何规则。...然后将该因子与均匀分布的随机变量的值进行比较。这给模型增加了随机性，使不可能的参数向量有可能被探索，也可能被丢弃(很少)。 这听起来有点复杂，让我们从头一步一步对它进行代码的实现。...换句话说，我们将计算正态分布的可能性，其中均值是输入和系数a和b的乘积，噪声是σ。在这种情况下，我们将使用对数似然而不是原始似然，这样可以提高稳定性。...伪代码如下: 1)实例化参数向量的初始值 ．.．
挑战练习 本练习的目的是，学习如何基于“伪代码”描述或“p-code”的实现算法。你将使用我告诉你的参考文献（主要是维基百科）研究算法，然后使用伪代码实现它们。...这是我对这个特定的伪代码的最初实现： def bubble_sort(numbers): """Sorts a list of numbers using bubble sort."""...在循环中，我们还必须注意next或prev属性是否是None。这种转换需要大量的翻译，学习和猜测你正在阅读的伪代码的语义。...我将这些实现为一个单独的模块，但是将它们作为函数，添加到DoubleLinkedList更简单吗？如果你这样做，那么你需要将该代码复制到可以处理的其他数据结构上吗？...我们没有这样的设计方案，如何使这些排序算法处理任何“类似链表的数据结构”。 再也不要使用气泡排序。我把它包含在这里，因为你经常遇到坏的代码，并且我们会在练习 19 中提高其性能。
但是深度学习也有其瓶颈，就是它需要大量的人工标注的标签。例如在计算机视觉中，监督模型需要在图片的表示和图片的标签之间建立关联。传统的监督学习模型极度依赖于大量的有标签数据。...图一：对比学习的直观理解：让原图片和增强的图片变近，让原图片和其他图片变远 监督学习不仅需要大量的标注数据，它还面临着下面的各种问题： 模型的泛化性能 伪相关 对抗攻击 最近，自监督学习结合了生成模型和对比模型的特点...在这个前置任务中，图片经过变换，它们还是相似的图片，模型需要学会辨别这些经过颜色变换的图片。 几何变换 几何变换也很好理解，不多说了。...但是前置任务本身是一把双刃剑，某个特定的前置任务可能对某些问题有利，对其他问题有害。 图九：两张图片的形状差不多。但是，很多低阶的细节是不一样的。在这里使用正确的前置任务是非常重要的。...8.结论 这篇论文总结了各种流行的自监督对比模型。 我们解释了对比学习中不同的模块： 如何选择正确的前置任务 如何选择学习架构 如何在下游任务上优化 基于对比学习的模型获得了非常好的实验效果。
如图所示，如果是手写数字识别，图中只有一小块是数字，其他大部分地区都是黑色的，或者是小噪音。...+x′sinθ y=y'cos\theta + x'sin\theta 我们可以简单的理解为 cosθ,sinθ cos\theta,sin\theta就是控制这样的方向的，把它当成权值参数...那这样的方法能用梯度下降来解吗？ 5.2 解决输出坐标为小数的问题 用上面的四舍五入显然是不能进行梯度下降来回传梯度的。 为什么呢？...5.3 Sampler的数学原理 论文作者对我们前面的过程给出了非常严密的证明过程，以下是我对论文的转述。...定位网络中输出的值，指明了如何对 每个训练数据进行转化。 7.STN 实现代码 相应的代码已经有人实现了，我就不做重复工作了。
图片♂️ 个人主页: @计算机魔术师 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。该文章收录专栏 ✨--- 机器学习 ---✨@toc一、线性回归能用于分类吗？...图片故我们需要找到另外的代价函数保证我们可以找到全局最小值三、logistic代价函数图片3.1 当$y=1$代价函数图像对该代价函数，我们可以画出当$y=1$时的图像。...公式如下图蓝色字体公式：图片由于 y 只有两个情况 0，1 ，利用该性质 当y = 1 时，y=0情况的多项式消去，y = 0 时同理，这样就成功表达了两种不同情况的函数图片通过将式子合并为一个等式，代价函数...logistic回归是同一种算法吗？...）总而言之，就是逻辑回归模型假设特征与目标变量之间存在线性关系，利用这个线性关系来分类（这个逻辑回归是因为是线性函数，一个线性关系） 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第二期有奖征文，瓜分万元奖池和键盘手表
这让我倍感压力。 额... 我们还应该继续吗... 从哪里获得数据？ 很不幸，在网络上没有可以得到的标准动漫形象数据集。但是这不能阻止像我这样的人去寻找它。...在浏览了一些 GitHub 代码仓库之后，我得到了一些提示： 一个叫做「Getchu」的日本网站有大量的动漫图片。 需要一些工具从网上下载图片，但是你需要自己找到这种工具。...我认为答案是肯定的，但是它并不想通常说的那么简单。例如，这个目标函数来自哪里的问题，以及 KL 散度分量在这里有什么作用。在这篇帖子中，我会试着去解释 VAE 背后隐藏的奥秘。...「KL」衡量两个分部之间的差异。 现在让我们回过头来看看 VAE 的目标函数是怎么得来的。 ? 这是我对 VAE 的推导。尽管它似乎与你可能在论文中看到的看起来不同，但这是我认为最容易理解的推导。...如果你知道，请告诉我，这样我可以正确地引用原始网站。
所以牛顿法不一定会按照正确的方向拟合。上面牛顿法的式子是对于单变量的，如果是对变量，那么下面的二阶导要用到Hession矩阵。所以对于多变量的牛顿法： ? ?...来计算出下一个搜索方向，并在该方向上求出可使目标函数极小化的步长α，然后用这个步长，将当前点挪到下一个点上，并检测是否达到了程序中止的条件，如果没有达到，则用上面所说的[13]式的方法计算出下一个修正矩阵...，可以使用上面提到的Armrji搜索或者等等的改进方法。 ④更新一波 ⑤计算 ? ⑥ ? ，转回去继续更新。 然而，如果是这样，复杂度还是存在的，还是得求个导数啊。...这个式子到底行不行呢？证明一下理论： ? ? ? ? 这样就证明这个算法的正确性。...然而其实我根本不关心这个算法正确性，我只是想知道 这是怎么想出来的，说实话第一眼看根本没有get到这个算法就是实现了LBFGS，所以如果有大神知道麻烦私信我！渣渣感激不尽。
，知道了 RTKLIB是如何实现单点伪距定位的。...注意事项： 关于第 1步，如果是第一次定位，即输入的 sol为空，则 x初值为 0；如果之前有过定位，则通过 1中操作可以将上一历元的定位值作为该历元定位的初始值。...目前还只阅读了如何从广播星历中计算卫星 P、V、C的代码，关于如何从精密星历中计算，等对精密星历的理论背景有了更多了解之后再予以添加。...我的疑惑： 这个函数貌似是根据接收机高度角和信号频率来检测该信号是否可用，但 mask在这里应该翻译成什么？...manual中可能是搞反了，源码中是正确的，与我的看法相同。 我的疑惑： 1中当高度角和接收机高度较小时，为什么延迟要为 0呢？
这个问题说的是什么，我一开始没搞明白，如何根据题目所提供信息去求解第七大的数？有点被它的问法给忽悠了。与其直接求解第七大数是什么，还不如去猜测它的分布是什么。...既然这样，就把这当作一个随机变量吧，随机变量无非就是求解它的概率密度函数，找到概率密度最集中的地方，自然是θ\theta可能的值区间了。...（这里，对θ\theta的求解问题是如何转换到概率论中去的，有待研究，着实令人不解为何。） 步骤1....p(X)p(X)是在N次实验中出现次数为X次的概率，它的求解很简单，是对p(X|θ)p(X|\theta)的θ\theta积分，求个全概率即可。...你可能已经意识到，我们事实上就是在这个运动员在击球之前可以理解为他已经成功了81次，失败了219次这样一个先验信息。
1.1 我们如何表示一个单词的含义？ 定义：含义（韦伯斯特词典） 一个词或词组表示的意思； 人用这个单词，符号时表达的意思； 一个词在写作，艺术等作品中表达意思。...1.3 像WordNet这样的资源，存在的问题 作为资源很好，但缺少细微差别 例如：“proficient”被列为“good”的同义词，这仅在某些情况下是正确的。...对一个窗口中的每个中心向量v进行了渐变，我们还需要外部向量u的梯度通常在每个窗口中，计算该窗口中正在使用的所有参数的更新，例如： ? 3.4 Word2vec：更多详细信息 为什么要选择两个向量？...简而言之，它是反转CBOW的图像。到目前为止，我看到的两个模型都使用神经网络（它模仿人脑的神经细胞），因此当人出现带有可疑记忆的单词时考虑到有待猜测的地方，人脑可能以类似的机制主导结果。...梯度下降是最小化的算法 思路：对于的当前值，计算的梯度，然后朝负梯度的方向走一小步。重复。 ? 4.1 梯度下降 更新公式（以矩阵表示法）： ?
有趣的是，Yann LeCun 对量子计算与机器学习、伪人工智能等问题的回答相当耿直。机器之心对其中的部分问题进行了编译，感兴趣的读者可从文末链接查看所有讨论。...对我而言，根本不清楚量子计算能对人工智能有任何影响。在短时间内更不可能。 问题 10：传统统计模型的价值在于易于理解模型的行为、如何得出结论以及推断／预测的不确定性。...当我们可以信任一个系统时，尤其是该系统作出重大决策时，可以思考以下多个方面： 我能够理解该代码／模型吗？ 它是否长期在大量示例上得到验证？ 我是否确信世界不会变化，将我们带到模型从未见过的状态？...该模型是否能够被连续监控、验证和更新？ 该模型外部存在哪些检查？输入和输出都被其他系统检查吗？ 我使用哪种语言与该系统交流？我可以询问它在做什么吗？我可以向它提建议吗？...问题 12：我是个 13 岁的学生，我喜欢用 JS 和 Python 自己做游戏和编程。我想要做自己的音乐和机器学习程序，对我这样的年轻开发者有什么建议吗？
y=0 代价函数图像 四、 代价函数与梯度下降 4.1 线性回归与logistic回归的梯度下降规则 五、高级优化算法 六、多元分类：一对多 一、线性回归能用于分类吗？...> 0.5 , 也就是横坐标 z (这里的 z 是对应线性方程） 大于零，预测 y 为 1 条件则如下： 化简为条件 x_1 + x_2 >=3 , 这个条件所对应的几何意义： 即一条切割线的右侧...故我们需要找到另外的代价函数保证我们可以找到全局最小值 三、logistic代价函数 3.1 当 y=1 代价函数图像 对该代价函数，我们可以画出当 y=1 时的图像。...公式如下图蓝色字体公式： 由于 y 只有两个情况 0，1 ，利用该性质 当y = 1 时，y=0情况的多项式消去，y = 0 时同理，这样就成功表达了两种不同情况的函数 通过将式子合并为一个等式...那么线性回归和logistic回归是同一种算法吗？
两个正确得到保证，也就能达到最大化利用 CPU 和 I/O的目的了。最关键是，如何做到两个【正确】？ 在聊具体场景的时候，我们必须要拿出我们的专业性来。...到这里，相信你已经知道第一个【正确】使用多线程的场景了，那创建多少个线程是正确的呢？ 创建多少个线程合适？ 面试如果问到这个问题，这可是对你理论和实践的统考。...不过在初始阶段，我们确实可以按照这个理论之作为伪标准， 毕竟差也可能不会差太多，这样调优也会更好一些 谈完理论，咱们说点实际的，公式我看懂了（定性阶段结束），但是我有两个疑问： 我怎么知道具体的 I/O...在讲互斥锁的内容是，我故意遗留了一个知识: ? 怎么理解这个公式呢？ ? 这个结论告诉我们，假如我们的串行率是 5%，那么我们无论采用什么技术，最高也就只能提高 20 倍的性能。...如何简单粗暴的理解串行百分比（其实都可以通过工具得出这个结果的）呢？
假设我们有三个权重矩阵，Theta1，Theta2 和 Theta3，尺寸分别为 10*11，10*11 和1*11， 下面的代码可以实现这样的转换： thetaVec = [Theta1(:) ; Theta2...(thetaVec(221:231, 1, 11); 反向传播算法的直观理解 “在上一节，我们介绍了反向传播算法，对很多人来说，当第一次看到这种算法时，第一印象通常是，这个算法需要那么多繁杂的步骤，简直是太复杂了...，我也经常感觉自己对反向传播算法的理解并不是十分深入，对于反向传播算法究竟是如何执行的，并没有一个很直观的理解。...做过编程练习的同学应该可以感受到这些练习或多或少能帮助你，将这些复杂的步骤梳理了一遍，巩固了反向传播算法具体是如何实现的，这样你才能自己掌握这种算法。...在本节中，我想更加深入地讨论一下反向传播算法的这些复杂的步骤，并且希望给你一个更加全面直观的感受，理解这些步骤究竟是在做什么，也希望通过本节，你能理解，它至少还是一个合理的算法。
h_\theta(x) = \theta^T*x 来拟合数据( \theta 是参数列向量，注意这里的 x 是关于 x_i 的向量,其中 x_0=1, 即 x_0*\theta_0 = 常数项 ）...故我们需要找到另外的代价函数保证我们可以找到全局最小值 三、logistic代价函数 3.1 当 y=1 代价函数图像 对该代价函数，我们可以画出当 y=1 时的图像。...公式如下图蓝色字体公式： 由于 y 只有两个情况 0，1 ，利用该性质 当y = 1 时，y=0情况的多项式消去，y = 0 时同理，这样就成功表达了两种不同情况的函数 通过将式子合并为一个等式...那么线性回归和logistic回归是同一种算法吗？...） 总而言之，就是逻辑回归模型假设特征与目标变量之间存在线性关系，利用这个线性关系来分类（这个逻辑回归是因为是线性函数，一个线性关系）
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