算法流程关于BP神经网络的公式推导，上一篇博文《BP神经网络原理简单介绍以及公式推导（矩阵形式和分量形式） 》已经做了详细的说明。接下来，我们利用MATLAB对BP神经网络进行实现。我们直接上代码，并进行解释。MATLAB 代码整个代码是基于BP神经网络矩阵形式编写的，对公式有疑惑的同学可以参考下上篇博文。sigmoid.mfunction [ out ] = sigmoid( in )%SIGM

Adaline神经网络Adaline利用了最小二乘法的思想，相较于感知机神经网络，对于数据的线性可分的要求更低一些，可以允许一些异常数据。上面描述了迭代求解的过程，但是在x0(k+1)x_0(k+1)这里没看懂，如果是更新θ\theta应该是w0(k+1)w_0(k+1)才对。应该是PPT有错。我们来说明下迭代求解需要注意的地方。首先，将θ\theta并入到ww中去，因为θ\th

Perceptron Learning Algorithm感知机学习算法，在1943年被生物学家MeCulloch和数学家Pitts提出以后，面临一个问题：参数需要依靠人工经验选定，十分麻烦。因此人们希望找到一种能够自己选定参数的方法。1957年，Frank Rosenblatt提出了Perceptron，是一种人工网络模型，并在这个基础上，提出了Perceptron学习算法，用于自动选定参数。

本章讨论 OpenGL ES 中多线程技术的运用。首先，说明我们为什么需要这项技术，在 ARM OpenGL ES 教程中提到当我们转向更复杂的图形应用程序时，可能会想要使用多线程（MT）。一个典型的情况是，我们的图形应用程序需要执行大量的数学运算。在这种情况下，可能通过将工作量移至不同于管理图形操作的线程来提高性能。另一个常见的例子是我们想让图形用户界面（GUI）在一个独立的线程中运行。多线程的

机器学习(深度学习)通用工作流程翻译 Deep Learning with Python 4.5节1. 定义问题并装载数据集(Defining the problem and assembling a dataset)首先，你必须定义你手头的问题：输入数据是什么？你希望预测什么？只有在能够获得训练数据的情况下你才能进行预测：举个例子，如果你同时又电影的影评和对应的情感注释，你

BP神经网络简单介绍在60年代提出了神经网络概念之后，由于感知机等神经网络无法处理线性不可分问题（比如异或问题）导致人们对神经网络的兴趣大减，认为神经网络的能力有限，只能处理线性可分问题。之后，有人提出了多层神经网络的想法，用于解决异或问题。下面就是用一个两层的神经网络解决异或问题具体方法：y=ψ(−2v1+v2−0.5)v1=ψ(x1+x2−1.5)v2=ψ(x1+x2−0.5)ψ(x)={1

RBF的直观介绍RBF是一种两层的网络RBF的隐层是一种非线性的映射RBF输出层是线性的RBF的基本思想是将数据转化到高维空间使其在高维空间线性可分RBF学习算法Lazy RBFMATLAB实现RBF神经网络RBF的直观介绍RBF具体原理，网络上很多文章一定讲得比我好，所以我也不费口舌了，这里只说一说对RBF网络的一些直观的认识1 RBF是一种两层的网络是的，RBF结构上并不复杂，只

Harness Engineering 近期很火，似乎所有 code agent 相关的公司都在提。虽然 Anthropic、OpenAI 等公司都写了不少关于 Harness Engine 的文章，但想要落地在自己的业务上，似乎缺有些不知从哪下手，有点牛头不对马嘴，有点不知所措。作为一个混迹互联网多年的程序员，在 ai 浪潮狠狠的拍打在我身上的时候，我在思考下一步能做什么，而 harness e

GStreamer 简明教程系列已经更新了 9 期，这些教程基本是我个人在学习官方教程中的一些理解和总结。官方的基础教程中远不止 9 期，但后续的基础教程我决定不再更新了，因为后面的内容基本还是围绕如何使用 GStreamer 中的某种功能来展开的，它不涉及 GStreamer 底层代码的实现逻辑。回看我最初学习 GStreamer 的目的，最重要是掌握 GStreamer 的设计思想，学习消化后

Delay line 延迟线今天我们将讨论 Delay 和 Vibrato 两种音频特效的技术原理和实现细节。Delay 和 Vibrato 都是基于 Delay line 实现的。Delay line 作为音频特效中重要的基础组件，它很容易实现，并且稍作修改就能够应用实现于不同的音效。Delay line 非常简单，它能功能是将一个信号进行延迟。通过使用多条 delay line，并加以不...