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Matrix Factorization 学习记录(一):基本原理及实现

Matrix Factorization 学习记录(一):基本原理及实现最近在学习Matrix Factorization,也就是矩阵的分解。 这个技术目前主要应用于推荐系统领域,用于实现隐含语义模型(Latent Factor Model)。通过矩阵分解,一方面可以减少运算量,另一方面可以很好的解决由于用户数目和物品数目过多引起的行为矩阵稀疏化问题。我虽然暂时不去做推荐系统,但是我觉得这...

2018-06-05 20:06:38

Jacobian矩阵,Hessian矩阵和牛顿法

转自 : http://jacoxu.com/jacobian%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%92%8Chessian%E7%9F%A9%E9%98%B5/Jacobian矩阵在向量分析中, 雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵, 其行列式称为雅可比行列式. 雅可比矩阵的重要性在于它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近. 因此, 雅可比矩阵类似于多元函数的导数.假设F:Rn

2017-02-28 11:15:54

tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec

时隔若干个月,又绕到了word2vec。关于word2vec的原理我就不叙述了,具体可见word2vec中的数学,写的非常好。 我后来自己用Python实现了一遍word2vec,过程写在自己动手写word2vec (一):主要概念和流程以及后续的若干文章中我当时使用的是Hierarchical Softmax+CBOW的模型。给我的感觉是比较累,既要费力去写huffman树,还要自己写计算梯度的

2017-01-05 14:50:21

tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化

保存与读取模型在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况。这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然下次又要重新开始。好在tf官方提供了保存和读取模型的方法。保存模型的方法:# 之前是各种构建模型graph的操作(矩阵相乘,sigmoid等等....)saver = tf.train.Saver() # 生成saverwith tf.Session() as sess:

2016-12-28 19:47:11

ubuntu16.04下安装CUDA,cuDNN及tensorflow-gpu版本过程

这篇文章主要依据两篇文章:深度学习主机环境配置:Ubuntu16.04+NvidiaGTX1080+CUDA8.0深度学习主机环境配置:Ubuntu16.04+GeForceGTX1080+TensorFlow不过在实际运行的过程中,有一定的不同之处,随着时间的推移,一些组件已经可以更方便的安装,不再需要自己编译了。一些流程也有所更改。因此我在这里把自己在ubuntu16.0

2016-12-19 00:52:46

electron开发记录(五):调用jquery,bootstrap并对其一些用法的总结

本文主要分两个部分,分别是在electron中调用jquery和bootstrap的方法以及为什么要这么调用,以及对jquery一些用法的总结。electron中调用jquery及bootstrap的方法jquery作为一个js库,能够很大程度上的简化对页面中元素的控制。而bootstrap作为css库,能够方便的写出好看的界面。调用bootstrap需要先调用jquery。在调用bootstrap

2016-12-13 16:05:40

electron开发记录(四):electron中组件的一些用法

之前讲了electron应用的基本框架和结构。现在来讲讲其中一些组件(BrowserWindow,Menu等)的一些用法。这些方法我是从electron-api-demo 以及electron官网上的文档中看来的,自己整理了下,挑了点我觉得有用和项目中用到的用法说一下主要内容: 1.BrowserWindow的用法 2.main进程与renderer进程间通信1. BrowserWindowBr

2016-12-08 12:06:27

electron开发记录(三):应用基本框架解析

这篇文章主要讲了electron应用的基本架构,并对之前下载的应用进行分析electron应用的基本架构在electron中,主要有两类进程。一类是主进程main,还有一类是渲染器进程renderer。主进程只有一个,负责对整个应用的管理,包括后台操作,创建GUI,以及处理GUI与后台的交互操作。但是光有主进程是无法显示应用窗口的,我们需要在主进程中调用BrowserWindow模块才能使用不同的窗

2016-12-02 16:44:08

electron开发记录(二):VisualStudioCode相关

这篇文章主要写的是跟vscode有关的内容.毕竟这次是打算拿vscode来开发应用的主要内容: 1.vscode的安装 2.使用vscode运行electron的demo 3.安装typings开启智能提示功能 4.vs的快捷键和其他设置1.VSCode安装VSCode的安装比较简单,去官网https://code.visualstudio.com 下载deb包,然后$ sudo dpkg

2016-11-29 22:29:09

electron开发记录(一):安装nodejs并运行demo

一些个人的唠叨(着急的人可以跳过)很久之前就想写图形化界面应用了,正巧最近又有一项任务需要做这个,正好实现之前的愿望。挑挑拣拣的,看了看wpf,好像通用性不够啊,还不能跨平台;再看看qt,太丑了;看来看去看中了electron, 本质上就是个能够与本地交互的网页。界面可以用别人的js库,自然不用担心不够酷炫,正适合写轻量化的应用。就是它了!再看了看网上关于electron的资料不是很多啊,那我就把我

2016-11-26 11:14:59

使用hadoop读写mysql

与mongodb相比,hadoop提供了内置的输入输出库DBInputFormat和DBOutputFormat,但是依然要使用JDBC驱动包com.mysql.jdbc.Driver。没有的可以去http://www.mysql.com/products/connector/ 下载。下下来后,只要把该包放在项目路径下即可,切莫在文件中import该包中内容,只要import java.sql.*

2016-11-17 18:04:30

使用hadoop读写mongodb

由于我之前爬取的微博数据都放在mongodb内,所以使用hadoop来处理mongodb内的数据是很自然的一种选择。 想要用hadoop读写mongodb内的数据,首先需要mongo-hadoop包。我是使用maven自动下载的,包名:org.mongodb.mongo-hadoop:mongo-hadoop-core 或者你也可以去http://search.maven.org/ 或者其他网站

2016-11-07 11:58:49

在idea上运行hadoop程序

本文的内容是如何让idea读取hdfs中的文件。 在开始前,我默认各位看官已经装好了hadoop。如果还没有安装hadoop,可以看这篇文章:linux下命令行安装hadoop2.7.2过程首先要将文本文件从本地移到hdfs中$hadoop fs -mkdir /tmp$hadoop fs -copyFromLocal /home/multiangle/download/280.txt /tmp

2016-11-03 15:17:42

深度学习笔记:优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)

最近在看Google的DeepLearning一书,看到优化方法那一部分,正巧之前用tensorflow也是对那些优化方法一知半解的,所以看完后就整理了下放上来,主要是一阶的梯度法,包括SGD,Momentum,NesterovMomentum,AdaGrad,RMSProp,Adam。其中SGD,Momentum,NesterovMomentum是手动指定学习速率的,而后面的Ad

2016-11-01 00:31:23

深度学习笔记(六):Encoder-Decoder模型和Attention模型

这两天在看attention模型,看了下知乎上的几个回答,很多人都推荐了一篇文章Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 我看了下,感觉非常的不错,里面还大概阐述了encoder-decoder(编码)模型的概念,以及传统的RNN实现。然后还阐述了自己的attention模型。我看了一下,自己做了一些摘

2016-10-15 23:09:25

tensorflow笔记 :常用函数说明

本文章内容比较繁杂,主要是一些比较常用的函数的用法,结合了网上的资料和源码,还有我自己写的示例代码。建议照着目录来看。1.矩阵操作1.1矩阵生成这部分主要将如何生成矩阵,包括全0矩阵,全1矩阵,随机数矩阵,常数矩阵等tf.ones | tf.zerostf.ones(shape,type=tf.float32,name=None) tf.zeros([2, 3], int32) 用法类似,都是产

2016-10-13 11:29:57

tensorflow笔记:多层LSTM代码分析

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析之前讲过了tensorflow中CNN的示例代码,现在我们来看RNN的代码。不过好像官方只给了LSTM的代码。那么我们就来看LSTM吧。LSTM的具体原理就不讲了,可以参见深度学习笔记(五):LSTM,讲的非常清楚。坦白说,这份写LSTM的代码有点难,

2016-10-08 17:33:34

tensorflow笔记:多层CNN代码分析

在之前的tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 文章中,已经大概解释了tensorflow的大概运行流程,并且提供了一个mnist数据集分类器的简单实现。当然,因为结构简单,最后的准确率在91%左右。似乎已经不低了?其实这个成绩是非常不理想的。现在mnist的准确率天梯榜已经被刷到了99.5%以上。为了进一步提高准确率,官网还提供了一个多层的CNN分类器的代码。相比之前的一层神经网络,这

2016-10-03 18:05:44

tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释

tensorflow是google在2015年开源的深度学习框架,可以很方便的检验算法效果。这两天看了看官方的tutorial,极客学院的文档,以及综合tensorflow的源码,把自己的心得整理了一下,作为自己的备忘录。tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorfl

2016-09-27 08:13:18

深度学习笔记(五):LSTM

看到一篇讲LSTM非常清晰的文章,原文来自Understanding LSTM Networks , 译文来自理解LSTM网络Recurrent Neural Networks人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传

2016-09-21 11:04:46

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