文章来自Microstrong的知乎专栏，仅做搬运。原文链接1. 权重衰减(weight decay)L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化。1.1 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项：其中 代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集
1:矩阵的填充问题。 矩阵填充问题,考虑的是采样得到的一个矩阵，这个矩阵并不是完整的，只能得到一部分的元素。如何利用已有的元素，去把未知的元素给填充完整。不是说任意不完全的矩阵都可以直接填充的，现有的算法必须要求这个矩阵是有信息冗余的，换句话说必须要求这个矩阵是低秩的。 那么就是解决如下优化问题： min:Rank(X) min:Rank(X) s.
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2024-04-23 18:47:36
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1、L2 正则化与权重衰减系数L2 正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项：其中C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数 w 的平方的和，除以训练集的样本大小 n。λ 就是正则项系数，权衡正则项与 C0 项的比重。另外还有一个系数1/2，1/2。 1/2 经常会看到，主要是为了后面求导的结果方便，后面那一项求导会产生一个 2，与 1/2
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2024-04-23 10:53:25
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深度学习入门（十一）权重衰减前言权重衰退1 使用均方范数作为硬性限制（不常用）2 使用均方范数作为柔性限制3 演示对最优解的影响4 参数更新法则5 总结代码演示(从零实现)1 初始化模型参数2 定义L2范数惩罚3 定义训练代码实现4 忽略正则化直接训练5 使用权重衰减代码演示（简洁实现）小结 前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘权重衰退最常见的处理过拟合
很多站长朋友在衡量网站质量的标准主要是通过第三方站长工具查出的网站PR值，PR值这是谷歌搜索引擎最早针对网站质量做出的一个评价值。如今国内的站长朋友更为关注的是网站权重，依然有很多人利用第三方工具判断，但权重它是搜索引擎衡量你网站质量的一个权威值，是对网站内容质量、页面质量的一个评估值。通常如果你网站的权重越高，那么你在搜索引擎中的排名也就越好。目前最为有效的提升网站权重的方法就是SEO优化，那么
模型压缩分为两大类：模型连接剪枝，针对已训练????的模型，将其中不重要的结构去除；权重稀疏化，训练过程中将不重要的权重置为0，使得权重分布更稀疏。
原创
2021-12-15 09:51:27
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1：Spark ML与Spark MLLIB区别？Spark MLlib是面向RDD数据抽象的编程工具类库，现在已经逐渐不再被Spark团队支持，逐渐转向Spark ML库，Spark ML是面向DataFrame编程的。 2：Spark ML与Spark MLLIB中矩阵、向量定义区别？这两个类库中的矩阵与向量对比可以发现几乎都是一样的，就是为了以后维护Spark ML方便。 
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2023-06-02 23:08:40
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稀疏编码最优化解法--概述
稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出，哺乳类动物在长期的进化中，生成了能够快速，准确，低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。我们直观地可以想象，我们的眼睛每看到的一副画面都是上亿像素的，而每一副图像我们都只用很少的代价重建与存储。我们把它叫做稀疏编码，即Sparse Coding.稀疏编码的目的是在大量的数据集中，选取很小部分作为元素来重建新的数据。
稀疏数组概念稀疏数组的是一个数据结构需求：编写五子棋游戏中，有存盘退
原创
2024-09-30 14:45:55
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对于那些零元素数目远远多于非零元素的数目,并且非零元素的分布没有规律的矩阵，称为稀疏矩阵。 由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法进行压缩存储。 对于一个用二维数组存储的稀疏矩阵Amn，如果假设存储每个数组元素需要L个字节，那么存储整个矩阵需要m*n*L个字节。但是，这些存储空间的大部分存放的是0元素，从而造成大量的空间浪费。为了节省存储空间，可以只存储其中的非0
/**
* @description: 稀疏数组
* @author: Leon
* @date: 2021/12/2 22:29
**/
public class Sparse {
public static void main(String[] args) {
int[][] array = new int[10][10];
array[1][3
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2023-05-25 10:35:03
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机器学习笔记之高斯混合模型——EM算法求解高斯混合模型【M步操作】引言回顾：EM算法求解高斯混合模型的E步操作EM算法M步操作求解过程 引言上一节介绍了使用EM算法求解高斯混合模型参数的E步操作，本节将继续介绍后续的M步操作。回顾：EM算法求解高斯混合模型的E步操作高斯混合模型引入隐变量后的表示结果如下：表示隐变量选择具体某项离散参数的概率分布：表示隐变量条件下，样本服从均值为，协方差为 的高斯
# 实现稀疏分解python代码教程
## 介绍
在机器学习中，稀疏矩阵分解是一种常用的技术，它可以帮助我们发现数据中的潜在模式。在本教程中，我将教你如何使用Python实现稀疏矩阵分解。我是一名经验丰富的开发者，会一步步教你完成这个任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start --> 数据准备;
数据准备 --> 模型训练;
模
原创
2024-04-12 05:43:12
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稀疏表示学习笔记（二）-- 如何计算稀疏表示稀疏表示学习（二）1. 稀疏建模的理论和实现 - 如何计算稀疏表示Relaxation MethodGreedy Method2. 总结 稀疏表示学习（二）本次主要学习资料是Duke大学Guillermo Sapiro教授的公开课——Image and video processing, by Pro.Guillermo Sapiro 课程。该课程可以
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2024-02-05 07:14:55
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转自：，作者写的很好，轻松易懂。起源：PCA、特征提取....随着一些奇怪的高维数据出现，比如图像、语音，传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战。数据维度过高，数据单调,噪声分布广，传统方法的“数值游戏”很难奏效。数据挖掘？已然挖不出有用的东西。为了解决高维度的问题，出现的线性学习的PCA降维方法，PCA的数学理论确实无懈可击，但是却只对线性数据效果比较好。于是，寻求简单的、自动的、智能的
先试一下它的效果。根据MNIST公开的分类器 1，误分类率小于0.6%的与卷积网络相关的方法主要有两种：2008年的“无监督稀疏特征 + 支持向量机”和起始于1998年的“卷积网络”。两者的特征提取分别基于稀疏编码和卷积神经网络。1. 问题不同的尺度和视角拍摄同1个正方体。FPGA中物体检测采用滑动窗口也能跑得飞起，所以问题来了~滑动窗口尺寸多尺度，能否识别不同视角的正方体？滑动窗口尺寸不变，能否
# 实现Android视图权重的指导
在Android开发中，"权重"（weight）是一个用于在布局中分配空间的常用概念，尤其是在LinearLayout中。在本篇文章中，我们将带领你从零开始实现Android中的权重功能。接下来，我们会形成一套流程，并详细解释每一步。
## 流程概述
下面是实现Android权重的基本流程：
| 步骤 | 任务 | 说明 |
|------|-----
下图是一个很经典的图示，左边是全连接，右边是局部连接。对于一个1000 × 1000的输入图像而言，如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个，采用全连接则有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12个权值参数，如此数目巨大的参数几乎难以训练；而采用局部连接，隐藏层的每个神经元仅与图像中10 × 10的局部图像相连接，那么此时的权值参数数量为10 × 10 × 10^6 = 10^8，将直
轮询与中断 外部设备与中央处理器交互一般有两种手段：轮询和中断。 （1）轮询（Polling） 很多I/O设备都有一个状态寄存器，用于描述设备当前的工作状态，每当设备状态发生改变时，设备将修改相应状态寄存器位。通过不断查询设备的状态寄存器，CPU就可以了解设备的状态，从而进行必要的I/O操作。为了节约CPU资源，查询工作往往不是连续的，而是定时进行。 轮询方式具有简单、易实现、易控制等优势
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2024-07-15 01:05:40
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最近在工作中接触到权限管理的设计，于是，自己在网上查阅了部分资料，再加上自己的一些思考，构思了一个简单的权限管理系统的数据库设计。RBAC与Tag说到权限管理，一般都会想到基于角色的访问控制（Role-Based Access Control,RBAC）。 百度百科：http://baike.baidu.com/link?url=9Rt_oq7oAbT7fPGR4E8oPfZ-GVIJ2BXcb
