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摘要：機器學(xué)習(xí)中的矩陣公約水平方向為矩陣的行，豎直方向為矩陣的列，每一行為一個樣例記錄。因此輸入表示由個樣例記錄，每個樣例具有個維度屬性組成的矩陣。如果為一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，那么權(quán)重矩陣的表示形式為的矩陣。
機器學(xué)習(xí)中的矩陣公約
水平方向為矩陣的行，豎直方向為矩陣的列，每一行為一個樣例（記錄）。 因此輸入[10, 5]表示：由10個樣例（記錄），每個樣例具有5個維度（屬性）組成的矩陣。如果[10,5]為一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，那么權(quán)重矩陣的表示形式為[5, #hid]的矩陣。
考慮一下數(shù)組：
import numpy as np np.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]]) np.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]]).shape # 這是一個3*2的矩陣，即有3行2列 # 輸出矩陣的第3行，第1列元素 np.asarray([[1., 2], [3, 4], [5, 6]])[2, 0]廣播(broadcasting)
Numpy 在對不同形狀的數(shù)組進行數(shù)學(xué)運算時進行廣播。通俗的意思就是：較小的數(shù)組或標量將會被廣播（擴展）形成一個較大尺寸的數(shù)組，得到相匹配的形狀。
例如：
import numpy as np a = np.asarray([1.0, 2.0, 3.0]) b = 2.0 a * b # array([2., 4., 6.]) # 較小尺寸的b在a*b運算期間，被擴展為和a同樣尺寸的數(shù)組array([2., 2., 2.]) # 這樣極大地簡化了b的書寫，用標量2.0代替array([2.0, 2.0, 2.0])。
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摘要：復(fù)發(fā)的一種常用形式，可以用于循環(huán)和是的特例可以根據(jù)一些輸出序列一個函數(shù)，每一步都會生成一個輸出可以查看之前步的輸出給定一個初始狀態(tài)可以通過函數(shù)計算一個列表的和通常一個循環(huán)可以用操作符進行實現(xiàn)使用的優(yōu)點迭代次數(shù)為符號圖的一部分最大限度地減少傳 Scan 復(fù)發(fā)(Recurrence)的一種常用形式，可以用于循環(huán)(looping) Reduction和map是scan的特例 可以根據(jù)一些輸...
摘要：本篇博文主要是根據(jù)的那篇文章簡單介紹下，然后通過個簡單的實驗來說明實際編程中該怎樣應(yīng)用。當然作者也從數(shù)學(xué)上給出了一定的解釋。自頂向下的生成模型觀點的解釋。信息論觀點的解釋。 前言： 當采用無監(jiān)督的方法分層預(yù)訓(xùn)練深度網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值時，為了學(xué)習(xí)到較魯棒的特征，可以在網(wǎng)絡(luò)的可視層（即數(shù)據(jù)的輸入層）引入隨機噪聲，這種方法稱為Denoise Autoencoder(簡稱dAE)，由Bengio在08年...
摘要：廣播廣播是這樣的一個機制它允許不同維度的張量進行加法或者乘法運算。如上圖，廣播一個行矩陣。和分別表示和指明沿著哪個維度可以進行廣播。如果第二個參數(shù)是向量，它的形狀為，以及它的廣播模式為。當可用的時候，廣播信息將會以變量的類型給出。 廣播（Broadcasting) 廣播是這樣的一個機制：它允許不同維度的張量進行加法或者乘法運算。在運算時，他將會沿著維度缺失的方向復(fù)制較小的那個張量。 通...
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