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RSS订阅转载 反问题正则化
正则化(regularization)在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。反问题有两种形式。最普遍的形式是已知系统和输出求输入，另一种系统未知的情况通常也被视为反问题。许多反问题很难被解决，但是其他反问题却很容易得到答案。显然，易于解决的问题不会比很难解决的问题更能引起人们的兴趣，我们直接解决它们就可以了。那些很难被解决的问题则被称为不适定的。一个不适定问题通常是病态的，并
2023-09-30 11:31:21
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原创 论文修改建议（WangLR 20211223细节问题）
Self-attention Two-Stage Progressive Seismic Data Enhancement→\rightarrow→之前不是去噪吗，怎么题目感觉突然大变化？basis function to adaptively represent the data [39–42].→\rightarrow→to represent the data adaptively. 会不会好一点for complex learning tasks. such as image..
2021-12-23 20:55:38
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原创 论文修改建议（WangLR 20211217细节问题）
Examples include multi-channel singular spectrum analysis (MSSA) [37,38], damping order reduction method (DRR) [39,40]→\rightarrow→method (DRR) [39,40]后缺句号This makes it possible for CNN to denoise seismic data [56–59].→\rightarrow→这个不确定，用It makes会..
2021-12-17 23:53:52
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原创 《论文写作》课程小结
0. 前言本篇博客主要是学习了我导师的《论文写作》这门课程后的一个总结。这门课程对论文写作过程中每个部分需要注意的点都有很详细的说明，一些需要避开的坑也都一一列出，这门课程的学习对以后写论文有很大的帮助，在将写好的论文给导师看之前，也可以根据其中的要点先自查！以下将从各个部分进行总结。1. 概述在进行总结之前，希望对做研究以及写论文的整个过程进行讨论。其中的很多的观点都是参考周志华老师2005年所做的《如何做研究，如何写论文》的PPT。1.1 为什么做研究？写论文？当然了，对于学术界的那些大师而言
2021-11-08 21:12:48
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原创 跟着老师学 Java 06-10（基本语法）
前言继续跟着我导师写 java 代码，下面是第六天到第十天。此处附上我导的链接：日撸 Java 三百行（01-10天，基本语法）6. day 6：基本 for 语句for 语句是一种循环结构，其形式一般如下：/*① 初始条件② 循环条件（为 boolean 类型）③ 循环体④ 迭代条件*/for (①; ②; ④){ ③;}在上述结构中，程序执行的过程如下：① → ② → ③ → ④ → ② → ③ → ④ → … → ②抄写老师的代码：public class
2021-10-17 13:00:18
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原创 PyTorch实现U-net网络
import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torchclass DoubleConv(nn.Module): """ DoubleConv 模块 (convolution => [BN] => ReLU) * 2 连续两次的卷积操作：U-net网络中，下采样和上采样过程，每一层都会连续进行两次卷积操作 """ def __init__(self, in_chann
2021-10-14 17:29:23
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原创 Tesseral 建立地震模型
0. 前言本节内容主要是总结如何使用 Tesseral 工具建立模型。1. 模型建立步骤设置模型的宽度和深度此处默认都为1000，之后点击“确定”建立地层绘制新的地层右键点击“New polygon”绘制地层，设置第二个层的名字和纵波速度绘制第三层，第三层覆盖在前一个层上第四层如上，第四层如果是最后一层，绘制该层时，要将深度1000包围。设置观测系统设置炮点设置子波为雷克子波，频率设置为30检波点设置运行模型设置好如上选择后，
2021-09-25 17:29:00
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原创 数学表达式魔训_day5
1. 决策表原文链接：数学表达式: 从恐惧到单挑 (14. 决策表)若采集的数据均为实型值, 标签为二值 (是/否, 0/1), 相应的决策表称为 二分类决策系统.Definition 1. A binary class decision system is a tuple S=(X,Y)S = (\mathbf{X}, \mathbf{Y})S=(X,Y), where X=[xij]n×m∈Rn×m\mathbf{X} = [x_{ij}]_{n \times m}\in \mathbb{R}
2021-08-06 18:32:25
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原创 数学表达式魔训_day4
1. 图与网络原文链接：数学表达式: 从恐惧到单挑 (11. 图与网络)写出该无向图的邻接矩阵.E=[0111101011011010]\mathbf{E} = \begin{bmatrix}0&1&1&1 \\ 1&0&1&0\\ 1&1&0&1\\ 1&0&1&0\end{bmatrix}E=⎣⎢⎢⎡0111101011011010⎦⎥⎥⎤定义无向网络Definition. A
2021-08-03 08:07:43
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原创 数学表达式魔训_day3
作业原文的博客：数学表达式: 从恐惧到单挑 (8. 累加、累乘与积分)将向量下标为偶数的分量 (x2,x4,…)(x_2, x_4, …)(x2,x4,…) 累加, 写出相应表达式.∑imod 2=0xi\sum_{i\mod 2 = 0}x_iimod2=0∑xi源码：$$\sum_{i\mod 2 = 0}x_i$$各出一道累加、累乘、积分表达式的习题, 并给出标准答案.① 累加：计算从1到100的累加和；∑i=1100i=1+2+⋯+100=5050\sum_{i=1}^{
2021-07-29 07:42:29
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原创 数学表达式魔训_day2
1. 二元关系老师的博客：数学表达式: 从恐惧到单挑 (4. 二元关系)二元关系的定义Let A\mathbf AA and B\mathbf BB be sets. Any R⊆A×B\mathbf R \subseteq \mathbf{A}\times\mathbf{B}R⊆A×B is called a binary relation.常见的二元关系举例：若 A=B=N\mathbf{A} = \mathbf{B} = \mathbb{N}A=B=N，即均为自然数集，则 R=={(
2021-07-27 22:16:49
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原创 数学表达式魔训_day1
0. 前言Smale 实验室的传统——魔鬼训练周！本次，我的导师——闵帆老师讲的内容是机器学习中的一些数学知识。这是我导的博客——数学表达式魔训，满满的干货！而我自己这个栏目的内容主要是完成当天的一些作业。1. 作业1.1 上午1.2 下午1.3 晚上...
2021-07-26 19:24:55
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原创 Smale讲座总结
0. 前言听了实验室6位老师的讲座之后，对老师们的研究内容有了基本的认识。下面将对这6次的内容做个总结。1. 主动学习主动学习方法，是指能够从任务出发，通过对任务的理解来制定标准，挑选最关键的样本，使其最有助于模型的学习过程光看上面的概念，对什么是主动学习还是模模糊糊的。所以进一步用简单的话术来说明，在实际我们解决分类问题的时候，会使用传统的有监督学习的方法。一般，训练样本越多，最终分类的效果更好。但是，现实生活中，特别是某些特定领域，对样本的标记是很困难的，且需要这些领域的专家进行标记，这不仅
2021-07-23 12:21:03
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原创 离散数学概念梳理
0. 前言本节内容主要是对离散数学基本概念的一个梳理，以及回答老师博客中的问题。1. 集合1.1 定义集合：由一个或多个确定的元素所构成的整体。一般用大写字母 A\mathbf AA，B\mathbf BB，C\mathbf CC 等表示。元素：构成集合的事物。1.2 常见数集自然数集： N={0,1,2,…}\mathbf N = \{0,1,2,\ldots\}N={0,1,2,…}整数集：Z={…−2,−1,0,1,2,…}\mathbf{Z}=\{\ldots-2,-1,0,1
2021-05-02 20:46:43
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原创 安装PyQt5未找到界面生成器designer.exe解决办法
0. 前言由于学习需要，安装了PyQt5，但是在自己的文件夹下一直未找到 designer.exe，通过查看解决了这个问题。现将安装及解决办法记录在下边。1. 安装PyQt5安装命令： pip install pyqt5-tools通过上方的安装命令可以将 PyQt5 以及其相关的一些重要工具一起进行安装（比如designer）2. 寻找 designer.exe最初，查找相关文档，designer.exe 是在 E:\Program_files\Anaconda\envs\mypytorch\
2021-04-12 21:04:33
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原创 TensorFlow图的构建及执行
0. 前言前面对什么是 CNN 以及 CNN 的相关层次进行了说明，本节希望用 TensorFlow 来搭建一个建议的卷积神经网络。1. 概述希望解决的问题是：搭建一个简单的 CNN ，对 MNIST 数据集手写数字进行识别。这里的网络结构是：2层卷积层，2层池化层，2层 FC 层。2. 实现步骤2.1 导包及数据准备首先导入需要的包import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_d
2021-01-10 17:58:28
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原创 Python实现图像变换
0. 前言前面对什么是 CNN 以及 CNN 的相关层次进行了说明，本节希望用 TensorFlow 来搭建一个建议的卷积神经网络。
2021-01-06 15:24:06
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原创 One-Hot 编码
0. 前言偶然间听到One-Hot编码这个概念，但是并不理解是怎么回事。所以经过学习与了解，写一篇博客来加深自己对此的理解。
2021-01-05 15:29:08
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原创 图片处理API
0. 前言本篇博客主要总结一些图片处理相关的API。1. 图片处理API导入图片数据image_path = "data/xiamu.png"file_contents = tf.read_file(image_path)image_tensor = tf.image.decode_png(contents=file_contents, channels=0)展示图片此处将图片展示写成一个函数在这里插入代码片...
2021-01-02 20:45:07
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原创 地震勘探 01：地震波002
1. 地震波参数描述地震波的主要参数有振幅、频率、相位、周期、波长等；但在了解这些参数之前需要先明确振动曲线和波剖面的概念；1.1 振动曲线在某一个固定的接收点，质点位移随时间变化的曲线；地震勘探中，一个地震道接收到的地震波信息就是一条振动曲线；一点激发多个地震道接收到的地震记录就相当于多条振动曲线；振动曲线是一个时间序列；1.2 波剖面...
2020-12-25 18:56:27
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原创 Linux命令积累
1. Linux基本命令echo 命令这个命令在我看来有点像C语言中的printf：如果是echo "time place people" > echo.test,就会把双引号中的内容打印在后面那个文件中；此处需要注意的是如果是两个>>表示追加到文件中，文件之前的内容不会被覆盖；一个>是写入，会覆盖文件中之前的内容。...
2020-12-21 09:48:34
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原创 Ubuntu下安装Anaconda
1. 下载Anaconda可以在国内清华大学开源镜像网站中根据自己的版本和实际需要，选择合适的版本和系统。网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/此处是在Ubuntu下安装，所以对应的Linux系统：2. 安装Anaconda通过cd命令进入到下载后的文件夹中，接着通过bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh命令进行安装，输入该命令回车后出现如下界面此处根据它的提示，按ENTER键
2020-12-09 21:04:08
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原创 CUDA安装
0. 前言在安装完tensorflow之后，import tensorflow之后，会出现这样的提示：cudart64_101.dll not found，那是因为
2020-12-02 18:00:15
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原创 初识TensorFlow
1. 概述TensorFlow是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。其命名中的Tensor(张量)，有N维数组之意，Flow(流)则表示基于数据流图(有向图)的计算。TensorFlow运行过程就是张量从图的一端流动至另一端的计算过程。...
2020-12-01 15:17:09
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原创 神经网络反向传播BP算法举例说明
0. 前言上篇博客对BP算法的大致步骤进行了总结，本篇博客将通过一个具体的例子来模拟一下这个算法的实现过程 ！1. BP算法之例网络结构
2020-11-29 17:51:53
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原创 神经网络反向传播BP算法
0. 前言前面提到了神经网络结构中比较主要的3部分：拓扑结构、激活(激励)函数、求解权重 www 的优化算法，而BP就是与第三部分相关的 ！1. BP算法说明网络的训练过程：在输入数据后，先是一个正向传播(FP)的过程，之后可以求得损失，再反向传播(BP)回传误差，根据误差调整每层的权重 www ，再重复这个过程(迭代) 。以下图网络结构为例，对反向传播的过程进行说明：...
2020-11-27 11:41:08
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原创 神经网络结构与过拟合问题
1. 网络结构神经网络主要由以下3部分组成：拓扑结构(topology)描述神经元的层次与连接神经元的结构；激活函数如常用的激活函数：sigmoid函数、tanh函数…优化算法求解最优权重的优化算法...
2020-11-26 19:12:18
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原创 感知器模型
0. 前言感知器是最简单的神经元结构，是研究单个训练样本的二分类器。1. 单个感知器对于一个感知器，其输入数据是二进制(0,1)，输出也是二进制数。感知器可以看做是根据权重来做出决策的单元，对于给定的w和b，感知器能够对数据进行分类预测。1.1 单层结构1.2 表达式output={0,w⋅x+b≤01,w⋅x+b>0output=\left\{\begin{aligned} 0, & \text w \cdot x+b≤0 \\1, & \text w \
2020-11-24 21:47:47
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原创 Machine learning approximation algorithmsfor high-dimensional fully nonlinear PDE
1. 总体框架Section 2推导(2.1-2.6)并计算(2.7)本文提出算法的一个特例。核心思想在2.7的简化框架Section 3提出的算法在一般情况下推导（3.1-3.5）和计算（3.7）。Section 4该算法在几个高维偏微分方程情况下的数值结果4.1：采用2.7中简化框架中提出的算法近似计算一个20维Allen-Cahn方程的解2. Section 2 (deep 2BSDE method 的主要思想)此部分主要说明思想，推导比较粗略；deep 2BSDE更精确、一
2020-11-23 10:55:26
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原创 单层神经网络实现
0. 前言前面对神经网络的优化算法—梯度下降进行了说明，下面希望python实现神经网络的学习过程。1. 问题描述假设某种物体有长、宽、高3个属性，根据这三个属性可以判定属于0这类还是1这类。长宽高类别0010111110110110把上面的场景用神经网络结构表示就是：2. 实现步骤初始化权重(weight, w)计算结果根据误差反向调整权值迭代3. 代码实现...
2020-11-18 21:09:20
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原创 神经网络之梯度下降法python代码实现02
0. 前言前面通过梯度下降寻找二次函数的最小值，下面将用代码实现用梯度下降法完成一个拟合问题。1. 梯度下降代码实现先随机构造一些散点，再用一条直线来拟合这些散点import randomimport matplotlib.pyplot as plt# 构造数据X = [i/100 for i in range(100)] # 100个数据(0-0.99)Y = [3 * x + 4 + random.random() for x in X]w = random.random()
2020-11-18 14:59:53
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原创 神经网络之梯度下降法原理
0. 前言梯度下降法是神经网络的一个优化算法，在回调权值的过程中有重要的作用，下面先回顾一下神经网络指明一下梯度下降在何时用上。1. 回顾神经网络先来回归一下神经网络的学习过程，如下图：上图是一个模型，其中w是参数，也是我们说的权重，x是输入的数据。w和x运算之后得到的h是输出结果。假设期望结果(实际值)是y，损失是loss，则：hhh = wxwxwxloss=(h−y)2=(wx−y)2loss = (h-y)^2 = (wx-y)^2loss=(h−y)2=(wx−y)2求解目标就是使
2020-11-16 11:38:36
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原创 简述神经网络学习过程
0. 前言本篇博客打算通俗地说明一下神经网络的学习过程。1. 基本原理还是通过举例来进行说明。假如有一种花，其花瓣长度与叶子长度成一定的比例。花瓣长度叶子长度927237229632661245735942159277819603190可以把上面的数据在坐标系中画出来：现在，我们知道一朵花的花瓣长度是20，想知道它的叶子长度是多少？从上边的散点图中，可以看到实际上就是需要找到一条直线来拟合这些
2020-11-15 17:33:19
1901
原创 多分类单层神经网络
0. 前言前面模拟了在单层神经网络中二分类的过程，现在想清楚在单层神经网络中多分类是怎么样的。1. softmax函数的神经网络softmax函数是神经网络进行多分类时，默认放在输出层中处理数据的函数。假设现在神经网络处理一个三分类的问题，那么会有如下结构：...
2020-11-12 21:22:53
333
原创 二分类单层神经网络
0. 前言前面说明了线性回归在神经网络结构中的实现。线性回归实际就是单层的回归神经网络。那么如何把回归推广到分类模型呢？在逻辑回归
2020-11-12 17:10:49
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