图 数据结构 中 , 每个 结点 是一个 元素 , 可以有 0 个或 多个 相邻元素 , 两个结点 之间的 连接 称为 边 ;
https://github.com/AndroidDeveloperLB/AndroidJniBitmapOperations
协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法,它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进行相关item的推荐,以达到精准满足用户喜好的目的。比如亚马逊等电商网站上的“买过XXX的人也买了XXX”就是一种协同过滤算法的应用。 推荐算法简介 目前的推荐算法一般分为四大类: 协同过滤推荐算法 基于内容的推荐算法 混合推荐算法 流行度推荐算法 协同过滤的推荐算法 协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法,它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进
TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。 移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应;二在本地运行模型,
Word Embedding 是将自然语言中的「单词」转换为「向量」或「矩阵」,使计算机更容易理解它们,你常常可以在自然语言处理的工作中见到这种方法。而 Word2Vec 正是 Word Embedding 的一种。
总第103篇 前言 最近在做一个用户评分模型的项目,这个模型的目的就是用来判断用户的价值。希望通过各种指标来给用户综合打分,每个用户最后会得到一个分值,分值越高,说明用户的价值越高。这是一个总的目标,一个用户可以创造的价值由两部分决定:创造价值的能力和创造价值的意愿,前者是能不能的问题、后者是愿不愿意的问题。定了两个主线以后再次进行目标拆解,根据业务经验分别找到那些能够判断用户创造价值的能力和意愿的指标,然后给不同的指标赋予不同的权重/分值,最后将各指标的权重/分值相加就是用户最后的总得分。 上面的这个过
最近在做一个用户评分模型的项目,这个模型的目的就是用来判断用户的价值。希望通过各种指标来给用户综合打分,每个用户最后会得到一个分值,分值越高,说明用户的价值越高。这是一个总的目标,一个用户可以创造的价值由两部分决定:创造价值的能力和创造价值的意愿,前者是能不能的问题、后者是愿不愿意的问题。定了两个主线以后再次进行目标拆解,根据业务经验分别找到那些能够判断用户创造价值的能力和意愿的指标,然后给不同的指标赋予不同的权重/分值,最后将各指标的权重/分值相加就是用户最后的总得分。
层次分析法(analytic hierarchy process),简称AHP。是建模比赛中比较基础的模型之一,其主要解决评价类的问题。如选择哪种方案最好,哪位员工表现最好等。
Google的文件系统GFS是一个典型的分布式文件系统,也是一个分布式存储的具体实现方式。日常的工作和生活中使用的网盘也是一个典型的分布式文件系统。
我们对输入进行one-hot编码。这是因为我们的整个词汇表只有四个字母{h,e,l,o}。
权重矩阵(输入层1到隐藏层2的权重矩阵,其中,每一列代表输入层的某一个节点到下一层的所有节点的权重值,每一行代表下一层中某个节点接收到的权重,这样计算的时候就是权重矩阵点乘输入矩阵,得到的结果也是一个矩阵shape和上一个输入矩阵的一样,也是一个n*1的矩阵代表下一层的输入):
Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种,是单起点全路径算法。该算法被称为是“贪心算法”的成功典范。
反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法,在现代深度学习中得到了大规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型,MLP),卷积神经网络(CNN),循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。算法从多元复合函数求导的链式法则导出,递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。反向传播算法从神经网络的输出层开始,利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差,通过误差计算本层参数的梯度值,然后将差项传播到前一层。
由于使用权重矩阵的方式,会对典型RNN可以学习的模式类型存在一些显着的限制。因此,对于称为长短期存储器网络(Long Short-Term Memory networks)的RNN的变型充满了兴趣。 正如我将在下面描述的,LSTMs比典型的RNN具有更多的控制,这使得LSTMs允许学习更复杂的模式。
从本节开始,我们用python把前几节讲解的神经网络原理实现出来。在最开始时,我们直接调用Kera框架,快速的构建一个能识别数字图片的神经网络,从本节开始,我们自己用代码将整个神经网络重新实现一遍,只有我们能重新制造一个“轮胎”,我们才能说我们真正理解的“轮胎”的内在原理。 我们代码开发也保持着由简单到复杂的原则,就像上楼梯,一步一步的走,直到最后走到“高处不胜寒”的楼顶。一开始,我们先把神经网络的基本架构给搭建出来。我们的代码要导出三个接口,分别完成以下功能: 1,初始化initialisation,设置
本文将从单头Attention工作原理、多头Attention工作原理、全连接网络工作原理三个方面,实现一文搞懂Transformer的工作原理。
之前的博客有介绍过R和Geoda计算莫兰指数的方法,考虑到有时候我们需要自定义空间权重矩阵来计算莫兰指数,那以上两种方法显得有点复杂。所以,今天来分享Stata计算莫兰指数的方法~
随着Transformer模型的迅速普及,Self-Attention(自注意力机制)和Multi-Head Attention(多头注意力机制)成为了自然语言处理(NLP)领域中的核心组件。本文将从 简要工作、工作流程、两者对比三个方面,解析这两种注意力。
时间序列是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列,其中隐藏着一些过去与未来的关系。时间序列分析试图通过研究过去来预测未来。
填写准则层判断矩阵的目的是确定各准则(指标)所占的比重,填写好层次分析表的指标权重列,例如在选择最佳旅游地问题的指标景色、花费、居住、饮食、交通各自占比是多少,后续可以通过这些指标占比计算出每一个可选方案的总分。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种在计算机视觉和图像处理领域取得巨大成功的深度学习模型。其中,全连接层是CNN的重要组成部分之一,具有特殊的功能和作用。本文将详细介绍CNN全连接层的原理、结构和应用,并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。
專 欄 ❈PytLab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏:化学狗码砖的日常 blog:http://pytlab.org github:https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近开始总结学习回归相关的东东了,与分类的目标变量是标称型不
Github已添加含增量学习的代码,主要还是根据之前参考的代码修改,处理MNIST的结果也已经放在最后一节。已经很久不看这方面的内容。欢迎给原作者代码star(链接在4.1)。
注:文章内容主要参阅 《matlab数学建模算法实例与分析》,部分图片来源于WIKI 文章分为2部分: 1第一部分以通俗的方式简述一下层次分析法的基本步骤和思想 2第二部分介绍一下我们队伍数学建模过程中,对层次分析法的应用,中间有些地方做了不严谨的推理,例如关于一致性的检验,如有人发现不正确,希望可以指正 第一部分: 层次分析法(Analytic Hierarchy Process ,简称 AHP )是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法,它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家
开发者写代码,和数学家写公式一样是非常自然的一件事。开发者将完成某个任务的步骤和逻辑,一行行写成代码,并期待达到预定的效果。数学家从某个事实出发,将思考过程一行行写成表达式,并期待找到复杂逻辑背后的简单关系。
正文部分系《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》基础理论篇部分,本次将介绍卷积神经网络压缩的具体途径
在上一篇文章小白也能看懂的BP反向传播算法之Let's practice Backpropagation,我们计算了一个带sigmoid函数的嵌套网络的反向传播!从这篇文章开始,我们正式进入实际的神经网络的反向传播!本文将以一个两层的神经网络结构为例子,并且利用矩阵的方法实现神经网络的反向传播训练算法!
来自:阮一峰的网络日志 链接:www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html 通常,图像处理软件会提供"模糊"(blur)滤镜,使图片产生模糊的效
在上一篇文章中,我们介绍了循环神经网络以及它的训练算法。我们也介绍了循环神经网络很难训练的原因,这导致了它在实际应用中,很难处理长距离的依赖。在本文中,我们将介绍一种改进之后的循环神经网络:长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM),它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷,成为当前最流行的RNN,在时间序列分析、语音识别、自然语言处理等许多领域中成功应用。
当我们开始学习深度学习时,一般会觉得它由许多隐藏层组成。但浅层神经网络仅包含1或2个隐藏层,这种网络也被称为人工神经网络。在这篇文章中,让我们看看什么是浅层神经网络及其在数学环境中的工作。下图给出了一个浅层神经网络的示例,其中包含1个隐藏层,1个输入层和1个输出层。
感知器是神经网络的基本组成部分。感知器的输入函数是权重,偏差和输入数据的线性组合。具体来说:
假设词汇量为 100 万个时的 CBOW 模型如下,输入层和输出层存在 100 万个神经元。
"模糊"的算法有很多种,其中有一种叫做"高斯模糊"(Gaussian Blur)。它将正态分布(又名"高斯分布")用于图像处理。
传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。
这篇文章将讨论机器学习的一大基本算法:线性回归。我们将创建一个模型,使其能根据一个区域的平均温度、降雨量和湿度(输入变量或特征)预测苹果和橙子的作物产量(目标变量)。训练数据如下:
Transformer[^1]论文中使用了注意力Attention机制,注意力Attention机制的最核心的公式为:
非结构化稀疏是一种常见的模型压缩策略。本文中,我们将分享一套基于飞桨(PaddlePaddle) 的非结构化稀疏训练和推理的端到端系统,以及为保证训练精度与推理速度而做的优化策略。移动端实测 MobileNetV1,稀疏度 80%,精度损失小于 1%,FP32 和 INT8 模型推理加速 70% 和 60%;稀疏度 90%,精度损失 2.7%,FP32 和 INT8 加速 178% 和 132%。
【导读】本文是作者Nikhil B撰写的“Terence Parr和Jeremy Howard的深度学习的矩阵运算”笔记。我们知道,深度学习是基于线性代数和微积分的,反向传播也离不开求导和矩阵运算。因
最近几个月,ChatGPT 等一系列大语言模型(LLM)相继出现,随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型,但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。
作者 | Ashis Kumar Panda 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
对于学过线性代数的人来说,矩阵运算绝对算得上是一场噩梦。特别是做矩阵乘法时,两个大方块,每个方块里面有好多数字,你需要把一个方块中一行里的所有数字跟另一个方块里面的所有数字做乘法,然后再求和,头昏脑涨的算了半天才得到新矩阵的一个数值,忙活了半天,耗费了大量精力后,你发现居然算错了,只能再来一遍,那时候我想你恨不得一把火把代数课本付之一炬。 上一节,我们手动计算了一个只有两层,每层只有两个节点的神经网络,那时候的手动计算已经让我们精疲力尽了,试想一下任何能在现实中发挥实用效果的神经网络,例如用于人脸识别的网络
在研究自注意力时,有很多的名词需要我们着重的关注,比如填充掩码,前瞻掩码等等,但网上没有太多注意力掩码的教程和它是如何工作的信息,另外还有以下的细节需要详细的解释:
社会弱势性是指个人、家庭或群体因资源缺乏,难以获取充足的食物、良好的住房条件、平等的教育机会、充分的就业机个、适量的社会服务或消费型娱乐活动,从而影响其拥有正常水平的日常生活、消费和娱乐的不平等社会现象。综合中部五省(河南、安徽、湖北、湖南、江西)各地市收入、教育、住房、人口结构等多方面因素、本实验利用主成分分析构建社会弱势性综合评价指数,结合空间自相关分析和聚类分析,研究社会弱势性空间分布格局及分布模式,借助空间回归模型探究社会弱势性与城市化水平间的关系。通过本实验希望达到以下目的:
选自Lightning AI 作者:Sebastian Raschka 机器之心编译 编辑:赵阳 LoRA 微调方法,随着大模型的出现而走红。 最近几个月,ChatGPT 等一系列大语言模型(LLM)相继出现,随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型,但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。 在快速发展的人工智能领域,以高效和有效的方式使用大型语言模型正变得越来越重要。 LoRA(Low-Rank Adaption,低秩自适应) 作为微调 LLMs 一种比较出圈的技术,其额外
选自medium 作者:Sahil Singla 机器之心编译 参与:Panda 尽管卷积神经网络成就非凡,但卷积本身并不完美,卡内基梅隆大学计算机科学博士 Sahil Singla 近日在 Medium 上发文,介绍了他对「新一类卷积」的探索研究,相关实验代码也已在文中公开。机器之心对本文进行了编译介绍。另外要注意,阅读这篇文章需要预先有一些关于 CNN 的知识储备。 卷积有很多地方不讨人喜欢。其中最大的一个问题是,大多数权重(尤其是后面层的权重)相当接近于 0。这说明大多数权重都没有学习到任何东西,对网
在生物神经网络中,每个神经元的树突接受来自之前多个神经元输出的电信号,将其组合成更强的信号。如果组合后的信号足够强,超过阀值,这个神经元就会被激活并且也会发射信号,信号则会沿着轴突到达这个神经元的终端,再传递给接下来更多的神经元的树突,如图1所示。
注意力模块(Attention module)存在于每个Encoder及Decoder中。放大编码器的注意力:
每当我们听到神经网络的大名时,就会认为它里面有许许多多的隐藏层,但其实还有一种只有少量隐藏层的神经网络,浅神经网络只包含一到两层隐藏层。对浅神经网络的研究可以加强我们对深度神经网络内部运行机制的理解。本文将介绍什么是浅神经网络以及它的数学原理。下图所示是一个只包含一个隐藏层、一个输入层和一个输出层的浅神经网络。
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