听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？-深度学习世界。 深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但所需的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam 算法正为此而生！ Adam 优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。本文分为两部分，前一部分简要介绍了 Adam 优化
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但所需的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam 算法正为此而生！ Adam 优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。本文分为两部分，前一部分简要介绍了 Adam 优化算法的特性和其在深度学习中
深度学习常常需要大量的时间和计算机资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但需要的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam算法正为此而生！
在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。它是每日风险监控和预测的基础，也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据，高频时代采用了最先进的技术，用于清洗和匹配交易和报价，以及基于高收益的流动性的计算和预测。
在本文中，在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）
小编邀请您，先思考： 1 随机梯度下降算法怎么理解？ 2 随机梯度下降算法有哪些变体？ 随机梯度下降算法是深度学习中最常用的算法。算法就是不停地寻找某个节点中下降幅度最大的那个趋势进行迭代计算，直到将
通过这么长时间的学习，我们应该对于通过深度学习解决问题的大体流程有个宏观的概念了吧？
背景：我的一位同事曾提到，他在面试深度学习相关职位中被问到一些关于优化算法的问题。我决定在本文中就优化算法做一个简短的介绍。 成本函数的最优化算法 目标函数是一种试图将一组参数最小化的函数。在机器学习中，目标函数通常被设定为一种度量，即预测值与实际值的相似程度。通常，我们希望找到一组会导致尽可能小的成本的参数，因为这就意味着你的算法会完成得很好。一个函数的最小成本可能就是最小值。有时，成本函数可以有多个局部最小值。幸运的是，在非常高维的参数空间中，保护目标函数的充分优化的局部极小值不会经常发生，因为这意味
在ICLR 2018最佳论文On the Convergence of Adam and Beyond（关于Adam的收敛性及其他）中，Google的Reddi等指出了Adam收敛性证明的缺陷，并提出了一个Adam算法的变体AMSGrad。论文通过一个合成任务和少量试验展示了AMSGrad的优势。然而，它仅仅使用了小型网络（MNIST上的单层MLP，CIFAR-10上的小型卷积网络），并且没有表明测试精确度（显然，比起交叉熵损失，我们更加关心精确度）。从训练和测试损失上看，他们在CIFAR-10上训练的卷积网络，比当前最先进的结果要差很多（我们并不知道精确度）。
C# 7.3 版本有两个主要主题。 第一个主题提供使安全代码的性能与不安全代码的性能一样好的功能。 第二个主题提供对现有功能的增量改进。 此外，在此版本中添加了新的编译器选项。
Caffe2 提供了很多 Operators - Operators Catalogue.
这一期(200期)将是我最后一期以主要贡献者身份参与项目。我想要感谢开启这个项目的Jesse Squires，以及相信我并接替我继续运营这个项目的Bas Broek。同样我还要感谢所有帮助撰写、审阅或提供内容的贡献者。这确实是一个社区运行的项目。谢谢！
训练深度网络时，让学习率随着时间退火通常很有帮助。如果学习率很高，系统的动能就过大，参数向量就会无规律地跳动，不能够稳定到损失函数更深更窄的部分去。
项目创建流程 : ① 选择 Create a new Xcode project , ② 创建 Single View Application 项目 , ③ 设置项目信息 , ④ 设置代码路径并创建 ;
在WWDC 2017上，苹果首次公布了机器学习方面的动作。iOS系统早已支持Machine Learning 和 Computer Vision ，但这次苹果提供了更合理，容易上手的API，让那些对基础理论知识一窍不通的门外汉也能玩转高大上的前沿科技。 这篇文章介绍了通过苹果最新的API把YOLO模型集成到APP中的两种方法。此前，AI100（rgznai100）介绍过YOLO这个项目，它是一个用于摄像头的实时目标检测系统，详情请参阅：《YOLO一眼就能认出你：看一个神经网络如何全视野实时检测目标》
【译序：C#入门文章。请注意：所有程序调试环境为Microsoft Visual Studio.NET 7.0 Beta2和 Microsoft .net framework SDK Beta2。限于译者时间和能力，文中倘有讹误，当以英文原版为准】
先前写到的一篇Masonry心得文章里已经提到了很多AutoLayout相关的知识，这篇我会更加详细的对其知识要点进行分析和整理。
你已经在 iOS 应用程序上工作了一段时间，你认为你很聪明。 你以为你已经做到了，嗯？
该笔记是以斯坦福cs231n课程的python编程任务为主线，展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。这篇文章是第三篇。 CS231n简介 CS231n的全称是CS231n: Convolution
选自3dbabove 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 本文使用通俗的语言和形象的图示，介绍了随机梯度下降算法和它的三种经典变体，并提供了完整的实现代码。 GitHub 链接：https://github.com/ManuelGonzalezRivero/3dbabove 代价函数的多种优化方法 目标函数是衡量预测值和实际值的相似程度的指标。通常，我们希望得到使代价尽可能小的参数集，而这意味着你的算法性能不错。函数的最小可能代价被称为最小值。有时一个代价函数可以有多个局部极小值。幸运的是，在参数空间的维数
最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转换动态回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文估计实际GDP增长率的两状态Markov区制转换动态回归模型 （点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
bounds是指这个view在它自己坐标系的坐标和大小 而frame指的是这个view在它superview的坐标系的坐标和大小区别主要在坐标系这一块。很明显一个是自己为原点的坐标系，一个是以屏幕为原点的坐标系。
一个时序容器。Modules 会以他们传入的顺序被添加到容器中。当然，也可以传入一个OrderedDict。
使用对象初始值设定项，你可以在创建对象时向对象的任何可访问字段或属性分配值，而无需调用后跟赋值语句行的构造函数。 利用对象初始值设定项语法，你可为构造函数指定参数或忽略参数（以及括号语法）。 以下示例演示如何使用具有命名类型 Cat 的对象初始值设定项以及如何调用无参数构造函数。 请注意，自动实现的属性在 Cat 类中的用法。
模型的算法就是为了通过模型学习，使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。极大似然函数的本质就是衡量在某个参数下，样本整体估计和真实情况一样的概率，交叉熵函数的本质是衡量样本预测值与真实值之间的差距，差距越大代表越不相似
野指针定义: C语言: 当我们声明1个指针变量,没有为这个指针变量赋初始值.这个指针变量的值是1个垃圾指 指向1块随机的内存空间。 OC语言: 指针指向的对象已经被回收掉了，这个指针就叫做野指针。 错误描述：message sent to deallocated instance 解决方案：NSZombieEnabled e.g.:
Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一，它只使用f的值来搜索最小值。过程：
BBsolve()@BB：使用Barzilai-Borwein步长求解非线性方程组
机器之心原创 作者：蒋思源 最近，ICLR 2018 高分论文讨论了 Adam 等适应性学习率算法的收敛性缺点，并提出了一种新的 Adam 变体。为此，我们从 AdaGrad 开始，依次分析了 AdaDelta、RMSProp 和 Adam 等适应性学习率算法家族，并在最后结合该 ICLR 2018 高分论文讨论 Adam 的非收敛性和修正的方法。 随机梯度下降是当前训练深度网络的主流方法，该方法通过在小批量数据上计算损失函数的梯度而迭代地更新权重与偏置项。特别的，SGD 的一类变体通过使用历史梯度某种形式
B（0，t）也可以称为零息债券的价格。大多数债券不是零息债券，但是有可能使用零息债券构造几乎所有支付结构。
此示例应用程序使用经过训练的MarsHabitatPricer.mlmodel模型来预测火星上的栖息地价格。
题外话：最近把网址改版了，之前文章的链接在网络上是静态html，现在改成了动态的博客类型，也会有tag分类，从电脑端阅读会方便一些。以后，网页端也会放开评论，现在还没设置。点击阅读原文即可。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | 数盟 深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决多种图像视觉应用、目标分类和语音识别等问题。 但是，深层网络架构的学习要求大量数据，对计算能力的要求很高。神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。此外
在做比赛的过程中，我们发现了有转化率这个指标在大量数据下是有效的。理想情况下，例如某个广告点击量是10000次，转化量是100次，那转化率就是1%。但有时，例如某个广告点击量是2次，转化量是1次，这样算来转化率为50%。但此时这个指标在数学上是无效的。因为大数定律告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。后者点击量只有2次，不满足“重复试验多次”的条件。
传统表明，新语言中的第一个程序应在屏幕上打印“Hello，world！”字样。在Swift中，这可以在一行中完成：
概念 Core Animation可以用在 Mac OS X 和 iOS平台. Core Animation的动画执行过程是在后台操作的.不会阻塞主线程. 要注意的是, Core Animation是直接作用在CALayer上的.并非UIView。 使用步骤： 1、创建一个CAAnimation对象 2、设置一些动画的相关属性 3、给CALayer添加动画（addAnimation:forKey: 方法） 4、停止CALayer动画（removeAnimationForKey: 方法） 注意: 如果
LaunchScreen.storyboard 界面 : 该界面不是用于展示应用程序的界面 ;
C# 6.0 版本包含许多可提高开发人员工作效率的功能。 这些功能的总体效果是让你编写的代码更简洁、更具可读性。 该语法不像许多常见做法那样繁琐。 可以更轻松地看出设计意图。 好好了解这些功能可以帮助你提高生产力，编写更具可读性的代码。 你可以更专注于功能，而不是语言的构造。
在上一篇推送中，为大家介绍了LDA的数学预备知识以及LDA主题模型，今天将带来有关LDA 参数估计和LDA代码的实现。
Adagrad算法可以针对不同的参数自适应的采用不同的更新频率，对低频出现的特征采用低的更新率，对高频出现的特征采用高的更新率，因此，对于稀疏的数据它表现的很好，很好的提升了SGD的鲁棒性，在Google的通过Youtube视频识别猫的神经网络训练中有很好的表现。
选自arXiv 机器之心编译 深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例，探讨了深度学习中的五项正则化与七项优化策略，并重点解释了当前最为流行的 Adam 优化算法。本文主体介绍和简要分析基于南洋理工的概述论文，而 Adam 方法的具体介绍基于 14 年的 Adam 论文。 近来在深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运
Adam 优化器之旅可以说是过山车（roller-coaster）式的。该优化器于 2014 年推出，本质上是一个出于直觉的简单想法：既然我们明确地知道某些参数需要移动得更快、更远，那么为什么每个参数还要遵循相同的学习率？因为最近梯度的平方告诉我们每一个权重可以得到多少信号，所以我们可以除以这个，以确保即使是最迟钝的权重也有机会发光。Adam 接受了这个想法，在过程中加入了标准方法，就这样产生了 Adam 优化器（稍加调整以避免早期批次出现偏差）！
前言 众所周知，Bug是线上应用极力规避但又无法避免的。对于致命的Bug，我们可以通过Crash日志进行分析；对于无法复现的Bug、特定操作步骤引起的Bug、某些版本/系统才出现的Bug，每个开发者都有自己的一套分析、定位、解决的方法。 本文以工作中遇到的几个iOS 11 Bug为例，介绍快速定位、分析、解决Bug的经验。 正文 iOS 11裁剪图片偏移问题 功能背景： 用户从本地相册选择图片，然后裁剪一个正方形区域，最后生成用户头像。 Bug描述： iOS 11的iPhone X，选择本地图片，然后
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/131546.html原文链接：https://javaforall.cn
已迈入第三个年头的SwiftUI相较诞生初始已经提供了更多的原生功能，但仍有大量的事情是无法直接通过原生SwiftUI代码来完成的。在相当长的时间中开发者仍需在SwiftUI中依赖UIKit（AppKit）代码。好在，SwiftUI为开发者提供了便捷的方式将UIKit（AppKit）视图（或控制器）包装成SwiftUI视图。
前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层，卷积层，全连接层，池化层，激活函数层，归一化层，dropout层,softmax层。分析每一层的配置及意义的目的主要是为了便于设计出适合自己的网络。然后根据自己的任务需要定义合适的损失函数。当搭建出自己的网络并确定网络的损失函数后，下一个关键问题便是训练网络，训练网络的前提需要确定优化算法。下面我们针对常见的深度学习优化算法进行梳理：
在 iOS 里面，无论是 Objective-C 还是 Swift，类（结构体、枚举）的初始化都有一定的规则要求，只不过在 Objective-C 中会比较宽松，如果不按照规则也不会报错，但会存在隐患，而在 Swift 则需要严格按照规则要求代码才能编译通过，极大提高了代码的安全性。
金三银四，相信最近很多人都在跳槽。那么面试题自然还是要看下的，在这我就把我手里收集到的面试题（朋友面试，网上收集等等）进行了汇总，希望可以帮到正在或者准备面试的你，同时我也可以自己在过一遍一般面试题 1.堆和栈的区别 1.内存管理范围 只有oc对象需要进行内存管理 非oc对象类型比如基本数据类型不需要进行内存管理 2.内存管理本质 因为：Objective-C的对象在内存中是以堆的方式分配空间的,并且堆内存是由你释放的，就是release OC对象存放于堆里面(堆内存要程序员手动回收) 非OC
在Xcode7中，iOS9的SDK已经全面兼容了Objective-C的一些新特性和新功能。这些功能都只作用于编译期，对程序的运行并没有影响，因此，它可以很好的向下进行兼容，无缝的衔接低版本的iOS系统，那么这些特性有什么样的用处呢，作为开发者，我保证你一定会爱上他们，如果你可以将这些新特性都应用于你的开发，你的开发效率和代码质量，相比之前，会有一个很大的提升。
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