1.引言1.1神经网络的术语1.偏置bias：2.激活函数：sigmoid函数;tanh函数；Relu函数。3.损失函数：最小平方误差准则（MSE）、交叉熵（cross-entropy）、对数似然函数（log-likelihood）、指数损失函数（exp-loss）、Hinge损失函数（Hinge-loss）、0-1损失函数、绝对值损失函数4.反向传播优化算

1、改进1：层数改变通过修改rbm的层数，可以看到重构误差是变小了，但是，我发现只是修改rbm，并没有影响到最终的accuracy，而且更加诡异的是，这个accuracy，只从我修改了数据集以来，无论怎么修改，都是同一个数，0.391999，即使是同一个数据集，多次运行，结果也不可能一直不变的。因此，针对数据不变，也许是我的突破点。'rbm_layers', '52,80,52,3

1、用法tf.app.flags.FLAGS 用来传递参数。参考：tf.app.flags.FLAGS用法

1. 简介贝叶斯神经网络不同于一般的神经网络，其权重参数是随机变量，而非确定的值。如下图所示：2. 模型假设 NN 的网络参数为 W，p(W) 是参数的先验分布，给定观测数据 D={X,Y}，这里 X 是输入数据，Y 是标签数据。BNN 希望给出以下的分布：其中：这里 P(W|D) 是后验分布，P(D|W) 是似然函数，P(D) 是边缘似然。从公式（53）中可以看出，用 BNN ...

1 点积点积（dot product)，又称数量积、标量积.输入：一种接受两个等长的数字序列（通常是坐标向量）；输出：返回单个数字。在欧几里几何空间中，向量的点积运算又称为内积。表示代数定义推广矩阵的点积/内积，为对应矩阵元素的积之和。A，B是定义为两个相同大小的矩阵。值得注意的是，一些对于A，B大小不同，可以分别把它们组成的向量进行内积。比如在numpy中：im...

1 计算1 covariance 讲解

1 理论2 实践均匀分布生成一个标准正态分布import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#-1~1 uniformu = 2*np.random.uniform(size=30000)-1normal_rv = [300 * np.mean(2*np.random.uniform(size=30000)-1) for i in r...

1、简介田纳西-伊斯曼（TE）仿真平台 依据实际化工反应过程，美国 Eastman 化学公司开发了具有开放性和挑战性的化工模型仿真平台-TennesseeEastman(TE)仿真平台，其产生的数据具有时变、强耦合和非线性特征，广泛用于测试复杂工业过程的控制和故障诊断模型。2、使用1 在官网上华盛顿Te code上下载了MATLAB代码；2. 利用MATLAB把所有的代码都跑了一遍，应该是

简介mask-rnn是何恺明在 faster R-CNN后又一论文，而且是ICCV 2017的最佳论文。(没有了解CV之前就听到何恺明的大名了，最近看语义分割资料，真的太佩服这位大神了，竞赛保上清华，高考状元, Facebook AI Research等)原论文；开源代码。1 Mask RCNNFaster R-CNN，包含两个阶段，一个阶段是 区域提取网络（Region Proposa...

1、ndarray转换成matriximport numpy as npfrom numpy import random,matr_arr=random.rand(4,4)print('r_arr',r_arr)r_mat=mat(r_arr)print(r_mat.I)#求逆运行结果：r_arr [[ 0.656035920.399084380.447223510.926527