cross_entropy-----交叉熵是深度學(xué)習(xí)中常用的一個(gè)概念，一般用來求目標(biāo)與預(yù)測值之間的差距。 在介紹softmax_cross_entropy，binary_cr...
發(fā)簡信
IP屬地：海南
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損失函數(shù)softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之間的區(qū)別與聯(lián)系 -
Ontonote5.0數(shù)據(jù)集獲取與處理最近為了跑一個(gè)Baseline需要用到Ontonote5.0數(shù)據(jù)集，結(jié)果網(wǎng)上基本沒有什么靠譜的獲取和處理教程，明明簡單的一筆的處理進(jìn)程我用了一星期才處理干凈，在這里就做個(gè)小總...
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Image Processsing C3 Spatial Filtering 空間濾波3.1 空間濾波 空間濾波，就是直接在灰度值上，做一些濾波操作。濾波一詞，其實(shí)來源于頻域，將某個(gè)頻率成分濾除的意思。大部分線性的空間濾波器（比如均值濾波器），是在空間上進(jìn)行一...
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Image Processsing C2 Fundamental 數(shù)字圖像基礎(chǔ)2.1 引言：如何表示一張圖像 空間坐標(biāo)像素顏色信息 基本的圖像處理可以包含：1）幾何處理（在空間坐標(biāo)上運(yùn)算）2）代數(shù)處理（在像素顏色上） 2.2 代數(shù)處理 2.2.1 灰度...
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Image Processsing C1 Introduction 緒論1.1 什么是數(shù)字圖像處理 圖像處理的界限比較難界定。 下圖可能是一個(gè)較為清晰的分界指標(biāo)。 本課程定義的數(shù)字圖像處理，界定為其輸入和輸出都是圖像的處理。另外，包含從圖像中提出...
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有約束的非線性優(yōu)化
搬實(shí)驗(yàn)室同學(xué)的更新就完事了。https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/11077353.html
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第十四章 全局搜索算法14.1 引言 全局搜索算法可在整個(gè)可行集上開展搜索，以找到極小點(diǎn)。這些方法只計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值，而不需要求導(dǎo)。一般可作為牛頓法等方法的初始點(diǎn)。某些方法還可用于求解組合優(yōu)化問題。...
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第七章 一維搜索方法7.1 引言 本章討論的是一維問題的迭代求解方法，這些方法統(tǒng)稱為一維搜索法。 7.2 黃金分割法 黃金分割法要求某單值一元函數(shù)在閉區(qū)間上是單峰的，即存在唯一的局部最小點(diǎn)。該方...
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第六章 集合約束和無約束優(yōu)化問題的基礎(chǔ)知識(shí)
第六章 集合約束和無約束優(yōu)化問題的基礎(chǔ)知識(shí) 6.1 引言 本章討論的如下形式的優(yōu)化問題：尋找能使目標(biāo)函數(shù)最小的取值，這些值是互相獨(dú)立的，而在無約束優(yōu)化中，對(duì)未知數(shù)無限制。局部...
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向量求導(dǎo)及跡運(yùn)算
1、向量求導(dǎo) 向量求導(dǎo)其本質(zhì)和標(biāo)量求導(dǎo)沒有本質(zhì)區(qū)別。本文所有的公式推導(dǎo)其根本立足于以下公式：本文所描述的公式均以公式作為證明基礎(chǔ)。但在證明之前，首先明確一個(gè)概念，即所謂布局。...
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chapter3排版炸了就很難受
SVM推導(dǎo)步驟
SVM（Support Vector Machine，支持向量機(jī)）是最經(jīng)典的分類算法，本文主要整理（為了應(yīng)付考試）SVM的推導(dǎo)方式，不包含SMO算法求解最后的約束。 借鑒博客...
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SVM推導(dǎo)步驟
SVM（Support Vector Machine，支持向量機(jī)）是最經(jīng)典的分類算法，本文主要整理（為了應(yīng)付考試）SVM的推導(dǎo)方式，不包含SMO算法求解最后的約束。 借鑒博客...
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