函数的连续性
第三节 函数的连续性 (一)连续性的概念 (二)间断点及其分类 1.间断点的定义 2.间断点的分类 什么叫做可去间断点: 给定一个函数f (x),如果x₀是函数f (x)的间断点,并且f (x)在x₀处的左极限和右极限均存在的点称为第一类间断点。 若f (x)在x₀处得到左、右极限均存在且相等的间断点,称为可去间断点。 (三)连续性的运算与性质 (四)闭区间上连续函数的性质
常见激活函数
常见激活函数 > sigmoid: $$\sigma (x) = {1 \over 1+ e^{-x}}$$ > $$Softmax(z_i) = {e^{z_j} \over {\sum_{j}e^{z_j}} }$$ > tanh: $$tanh(x)={sinh x \over cosh x} = {{e^x-e^{-x}} \over {e^x + e^{-x}}}$$ > >  > ReLu: $$max(0,x)$$ > >  > Leaky ReLu: $$max(0.1x,x)$$ > Maxout: $$max(w^T_1 x + b1, w^T _2 x +...
ReLU函数
ReLU函数 介绍: ReLU函数是一种非线性激活函数,其函数形式为f(x) = max(0,...
卷积神经网络算法
卷积神经网络算法 1、卷积神经网络-CNN 的基本原理 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一种深度学习算法,特别适用于图像处理和分析。其设计灵感来源于生物学中视觉皮层的机制,是一种强大的特征提取和分类工具。 1.1、Layers 整个CNN是由若干层不同类型的网络连接构成的的。例如下图,首先经过一次卷积滤波处理,得到了C1(卷积层 Feature map),然后又经过了一次下采样(池化)处理得到了S2(下采样层),之后又是一次卷积滤波得到C3卷积层,依次处理至途中的C5位全连接层,至此卷积的过程结束,被抽象的特征输入至传统的全连接神经网络。 1.1.1 输入层(Input Layer) 这是网络的最初层,负责接收原始像素数据。每个像素的值都被视为原始特征。 1.1.2 卷积层(Convolutional Layer) 在卷积层中,一组可学习的滤波器(卷积核)在输入数据上进行滑动操作以生成特征图(Feature Maps,也就是下图的Convolved...
强化学习-马尔科夫决策过程(MDP)
强化学习-马尔科夫决策过程(MDP) 1、强化学习介绍 强化学习任务通常使用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,简称MDP)来描述,具体而言:机器处在一个环境中,每个状态为机器对当前环境的感知;机器只能通过动作来影响环境,当机器执行一个动作后,会使得环境按某种概率转移到另一个状态;同时,环境会根据潜在的奖励函数反馈给机器一个奖赏。综合而言,强化学习主要包含四个要素:状态、动作、转移概率以及奖赏函数。 根据上图,agent(智能体)在进行某个任务时,首先与environment进行交互,产生新的状态state,同时环境给出奖励reward,如此循环下去,agent和environment不断交互产生更多新的数据。强化学习算法就是通过一系列动作策略与环境交互,产生新的数据,再利用新的数据去修改自身的动作策略,经过数次迭代后,agent就会学习到完成任务所需要的动作策略。 2、马尔科夫决策过程(Markov...
eNSP使用
eNSP使用 1. 基本概念 1.VRP概念:通用路由平台,华为公司数据通信产品的通用网络操作系统平台,拥有一致的网络界面、用户界面和管理界面。 2.VRP作用:通过命令行对设备下发各种命令实现对设备的配置和日常维护操作。 3.命令行接口(CLI):用户登录到路由器后出现命令行提示符,是用户与路由器进行交互的常用工具。 什么是WAN口: 广域网接口,连接猫或光猫、入户光纤宽带等外部网络; 什么事LAN口: 本地网接口,连接台式电脑、笔记本,电视机、交换机等内部网络,将一根网线一端连接任意一个LAN口,一端连接自己家里需要联网的设备; 为什么需要VLAN 早期以太网是一种基于CSMA/CD(Carrier Sense Multiple Access/Collision...
Deeplearning4j深度学习框架使用
Deeplearning4j深度学习框架使用
对数函数相关内容
对数函数相关内容 基本知识: loga(1)=0;log_a(1) = 0;loga(1)=0; loga(a)=1;log_a(a)=1;loga(a)=1; logab∗logba=1;log_ab*log_ba =1;logab∗logba=1; 对数运算法则 1、两个正数的积的对数,等于同一底数的这两个数的对数的和,即: loga(mn)=logam+loganlog_a(mn)=log_am+log_anloga(mn)=logam+logan 2、两个正数商的对数,等于同一底数的被除数的对数减去除数对数的差,即: loga(mn)=logam−loganlog_a({m\over n})=log_am-log_anloga(nm)=logam−logan 3、一个正数幂的对数,等于幂的底数的对数乘以幂的指数,即: logamn=nlogamlog_am^n =...
快读快输模板
快读快输 Java快输模板: 123456789101112131415static class Reader{ static BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); static StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(""); public static String next() throws IOException { while(!tokenizer.hasMoreTokens()) { tokenizer = new StringTokenizer(reader.readLine()); } return tokenizer.nextToken(); } public static int nextInt() throws NumberFormatException, IOException { return...
链式向前星
链式向前星 说明: 如果说邻接表是不好写但效率好,邻接矩阵是好写但效率低的话,前向星就是一个相对中庸的数据结构。前向星固然好写,但效率并不高。而在优化为链式前向星后,效率也得到了较大的提升。虽然说,世界上对链式前向星的使用并不是很广泛,但在不愿意写复杂的邻接表的情况下,链式前向星也是一个很优秀的数据结构。 我们先展示代码再做具体讲解,链式向前星的结构模板代码如下: 123456789struct Edge{ //表示边 int w;int to; int next;}edge[10005]; int cnt=0; //用以控制并统计边的数量 int head[10005]; ...