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CHANGE・業・德NNML 03 BP 学习. Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition.
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NNML 03 BP 学习. Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition.
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Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior. 计算机视觉中的多视几何 1. 简介 多视几何之旅. 计算机视觉中的多视几何 序言 by Olivier Faugeras.
NNML(02):感知器学习
http://qianjiye.de/2016/10/nnml-perceptron-learning
拥有隐藏单元的对称连接网络称为 Boltzmann machines 拥有简单美妙的学习算法,比Hopfield nets强大,但不如递归网络。 1969年,Minsky和Papert出版了 Perceptrons ,分析了感知器的性能及其局限性 许多人认为这些局限性也适用于所有神经网络. 错误输出0的情况 若期望$ mathbf{w mathsf{T}x} 0$,实际为$ mathbf{w mathsf{T}x} 0$,那么$ mathbf{w mathsf{T}x} mathbf{x mathsf{T}x}$更接近期望,则有$ mathbf{w} leftarrow mathbf{w} mathbf{x}$. 错误输出1的情况 若期望$ mathbf{w mathsf{T}x} 0$,实际为$ mathbf{w mathsf{T}x} 0$,那么$ mathbf{w mathsf{T}x} - mathbf{x mathsf{T}x}$更接近期望,则有$ mathbf{w} leftarrow mathbf{w}- mathbf{x}$。 2016-10-09 » NNML 01 引言.
NNML(03):BP 学习
http://qianjiye.de/2016/10/nnml-bp-learning
NNML 03 BP 学习. E = {1 over 2} sum {n in text{training} left(t n - y n right) 2 ]. Partial E over partial w i}={1 over 2} sum {n}{ partial y n over partial w i}{ partial E n over partial y n}=- sum n x i n left(t n - y n right)。 Delta w i = - varepsilon{ partial E over partial w i}= sum n varepsilon x i n left(t n - y n right), ]. 批量学习是最速梯度下降法 下降方向垂直于等高线 ,如上图左所示 在线学习是围绕最速梯度方向的zig-zag梯度下降,如上图右所示。 Y = {1 over 1 e {-z} , ]. 其中$z=b mathbf{w} mathsf{T} mathbf{x}$,那么有. 2016-11-19 » CCF 国家电网大数据竞赛.
DILinAV(2):重参数化与动态规划
http://qianjiye.de/2015/09/reparameterization-and-dp
本文内容主要来自M. Nikos Paragios和M. Pawan Kumar的课程 Discrete Inference and Learning in Artificial Vision 的第2节 Reparameterization and dynamic programming。 图$ mathbf G$由顶点集$ mathbf V$以及连接顶点的边集$ mathbf E$构成。 随机变量$X p$的取值或标签$x p$来自有限离散集合$ mathbf L= {l 1,l 2, ldots,l h }$。 Mathbf X$表示取值未知的随机变量,$ mathbf x$表示它的某种赋值 某实例的特定输出。 概率$P( mathbf x)$可以分解为 团的势. 势为非负实数,$x 1$和$x 2$的势为$ Psi {12}(x 1, x 2)$,$x 5$和$x 6$的势为$ Psi {56}(x 5, x 6)$。 概率$P( mathbf x)$与$ prod {(p,q)} Psi {pq}(x p,x q)$成比例。 例如$x 1$连接$d 1$,这将确定一个势,记为$ Phi 1$。
DILinAV(3):最大流与最小割
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本文内容主要来自M. Nikos Paragios和M. Pawan Kumar的课程 Discrete Inference and Learning in Artificial Vision 的第3节 Maximum flow and minimum cut。 有向图记为$ mathbf D=( mathbf V, mathbf A)$,弧$a$的 容量. Capacity 记为$c(a)$,函数$f$就是将$ mathbf A$映射为实数的 流函数. Excess function 或 超额流. Begin{equation} E f(v) = sum {a in text{in-arcs}(v)}f(a) - sum {a in text{out-arcs}(v)}f(a), end{equation}. 有时也记为$E f(v) = f( text{in-arcs}(v) - f( text{out-arcs}(v) $。 中,$E f(v 1)=1-4-3=-6$,$E f(v 2)=10 4=14$。 0 le text{flow}(a) le c(a)$,弧的流非负且不大于其容量.
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