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sixabs
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一维搜索：二分法
二分法是用来求函数零点的方法，如果函数可导，那么函数的一阶导的零点就是原函数的极值点。但是如果原函数没有极值点，比如一个单调函数，其最值在某一端点。这样求导后就不满足二分法求零点的条件。1.二分法伪代码：(1) 初始化搜索区间[x1,x2][x1,x2][x_1,x_2]均值 xm=0.5(x1+x2)xm=0.5(x1+x2)x_m= 0.5(x_1+x_2), 给定精度要求 ϵ&...原创 2018-08-05 19:28:05 · 1558 阅读 · 0 评论 -
一维搜索：0.618法
0.618法又叫黄金分割法，适用于单峰函数，可以不连续。 1.伪代码 (1) 置初始区间[a1,b1][a1,b1][a_1,b_1]及精度要求L>0L>0L>0,计算试探点λ1λ1原创 2018-08-05 11:41:20 · 9496 阅读 · 0 评论 -
Tensorflow之Tensorboard可视化案例
"""例1：循环神经网络实现mnist数据集手写体识别"""import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'mnist = input_data.read_data_set...原创 2019-10-19 17:03:45 · 213 阅读 · 0 评论 -
mnist手写体识别中用到的TensorFlow API总结
声明：本文通过CNN实现mnist例子总结了TensorFlow 1.12的相关API。代码来源于《Learning TensorFlow》这本书，API查阅了TensorFlow官网API 作者：SixAbs摘要 本文通过对经典深度学习的入门示例“mnist手写体数字识别”API进行总结，其目的是使自己在初学时候熟悉TensorFlow相关API，同时熟悉TensorFlow的基本...原创 2019-01-11 17:12:57 · 301 阅读 · 0 评论 -
逻辑回归
原创 2019-01-23 21:25:24 · 193 阅读 · 0 评论 -
手写神经网络
下面是一个只有一个隐层的神经网络，本文的所有工作将基于该网络，同过最简单的神经网络去理解前向传播，计算向量化，激活函数，基于链式法则的反向传播算法。上图中单个神经元如下1 前向传播计算1.1 前向传播表示为了方便，我们首先给该网络的每一个元素用数学符号表示。如下图由于每个神经元都有求和与激活两个步骤，所以上面将每个神经元画成求和与激活两个步骤。隐层求和为{z1[1]=w1...原创 2019-01-23 21:46:09 · 777 阅读 · 0 评论 -
《Dropout：一种防止神经网络过度拟合的简单方法》论文学习
声明：本文是论文 Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting的总结与学习，做了个笔记，方便以后温习 关键词：Dropout；过拟合；丢弃率；稀疏网络；泛化能力文章目录1 什么是Dropout2 Dropout的感性认识3 Dropout数学表达4 进一步优化1 什么是Dropout 在看Ale...原创 2019-01-15 15:48:57 · 966 阅读 · 0 评论 -
YOLO-v1 论文阅读笔记
思想和特点之前的目标检测算法均需要多个步骤实现目标的分类和定位。如RCNN系列，首先需要进行region proposal，RCNN到Faster RCNN模块逐步将其他任务整合到网络，最终将region proposal也用网络来实现，但是仍然是分步骤实现的。分步骤实现的缺点是实现复杂，运行速度慢。YOLO的核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归bounding box的位置...原创 2019-04-09 14:38:47 · 603 阅读 · 1 评论