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深度 | 随机计算图：在随机结点中执行反向传播的新方法

不过在这些结点中做反向传播的方式并不是简单与直观的，本文将介绍一些可能的方法。这次我们会注意到，为什么通用的方法会如此糟糕，并且会看到我们在连续的例子中能够做什么。...当求取平均值之后，这就会给出一个能够最大化目标函数的方向，但是很难仅仅使用较少的样本就能随机碰到好的 x（尤其是在训练的早期，或者是在高维空间里），所以方差会比较大。...[7] 为了搜索导致接受与 x 对应的 ε 密度函数，我们的变换过程如下： ?...一个非常简单的例子 让我们来看一下参数重设的技巧实际上让方差减小了多少，以一个简单的问题为例。...例如，我们可能会对动态选择一个计算路径或另一个计算路径的模型感兴趣，这往往要控制在一个给定样本上花费的计算时间。也许在文本上训练 GAN 时，我们需要一种在鉴别器的输入上进行反向传播的新方式。 ?

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    【原创精品】随机森林在因子选择上的应用基于Matlab

    聚类算法和评价的介绍 ● 朴素贝叶斯算法在Python和R的应用 干货分享 （已经全部分享，点击标题，即可获取） 2016年全年所有券商金融工程研究报告（共600篇）- 第1部分 2016年全年所有券商金融工程研究报告...（共600篇）- 第2、3、4部分 2016年全年所有券商金融工程研究报告（共600篇）- 第5、6、7、8、9部分 基于随机森林算法的位点检测模型 随机森林算法模型 （1）随机森林算法定义 随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度...在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为哪一类。...随机森林（randomforest）是一种利用多个分类树对数据进行判别与分类的方法，它在对数据进行分类的同时，还可以给出各个变量（因子）的重要性评分，评估各个变量在分类中所起的作用。...基于随机森林的因子选择方法 基于随机森林的因子筛选求解流程图 随机森林算法因子重要性检测结果 本题提供了2014年和2015年两年的数据，由于上市公司年报数据在第二年4月30号之前出来，所以2014年的数据选择区间为

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    如何使用Chainlink VRF在以太坊上生成随机数

    随机数和区块链一直很难达到“一致”(译者注：区块链要求确定性，而随机数正相反)。到目前为止，区块链上还没有可验证的随机函数。 原因是：交易被旷工出块后，需要网络上的多个节点来确认才算真实有效。...真正的随机 在最近的一篇文章中，Chainlink宣布发布了其新的可验证随机函数（VRF）[5]。...开发者现在可以使用该功能将其集成到多个测试网上的DApp中，从而使智能合约能够获得可在链上验证的随机数。 可验证随机函数是怎么实现的？...如果你想在Javascript中生成一个随机数，代码非常简单： Math.random(); 每执行一次，生成一个随机数。然而这不是VRF的工作方式。...11.Metamask不知道LINK 代币在Ropsten网络上的地址，因此我们需要添加它。在“ Metamask”中，在帐户名称左侧，单击“菜单”符号，然后单击底部的 “Add Token”。

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    放弃Random，这个类才是随机数的王者！

    前言 最近在写一些业务代码时遇到一个需要产生随机数的场景，这时自然想到 jdk 包里的 Random 类。...Random 的随机原理是对一个”随机种子”进行固定的算术和位运算，得到随机结果，再使用这个结果作为下一次随机的种子。...它们的不安全并不是在这两个方法执行期间报错，而是未经保护地改变内存，会引起别的方法在使用这一段内存时报错。...ThreadLocalRandom 的实现需要 Thread 对象的配合，在 Thread 对象内存在着一个属性 threadLocalRandomSeed，它保存着这个线程专属的随机种子，而这个属性在...使用场景 首先就是 ThreadLocalRandom 为什么非要使用 Unsafe 来修改 Thread 对象内的随机种子呢，在 Thread 对象内添加 get/set 方法不是更方便吗？

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    在centos7上安装ClamAV杀毒，并杀毒（centos随机英文10字母）成功

    在centos7上安装ClamAV杀毒，并杀毒（centos随机英文10字母）成功 本文作者：@Ryan Miao 本文链接：https://www.cnblogs.com/woshimrf/p/6130093...突然发现居然没有在服务端杀毒的经历。在此处补齐。...罪魁祸首是一个随机英文10字母的病毒。会在/etc/init.d下生成启动文件，会在/usr/bin/xxxx下生成xxxx文件。kill后会重新生成新的进程和文件。所以，必须找到病毒原体。...查看发现原来在执行一个叫做libudev.so的脚本。 删除病毒 我手动删除了crontab里的任务，但发现很快又被创建了。所以必须停止掉进程。...参考的几篇文章在最后，采用了如下做法： kill -stop {pid} #查看top的pid，停止它而不是-9 chmod 000 /usr/bin/xxxxxxx && chattr +i /usr

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    使用随机森林：在121数据集上测试179个分类器

    在最近的研究中，这两个算法与近200种其他算法在100多个数据集上的平均值相比较，它们的效果最好。 在这篇文章中，我们将回顾这个研究，并考虑一些测试算法在我们机器学习问题上的应用。...“，并于2014年10月在”机器学习研究杂志 “上发表。 在这里下载PDF。 在本文中，作者通过了121个标准数据集评估了来自UCI机器学习库的 来自17个类别(族）的179个分类器。...这是一个巨大的研究。 一些算法在计算最后的得分前被调整，并且使用4则交叉验证来评估算法。 他们发现随机森林（特别是R中的并行随机森林）和高斯支持向量机（特别是来自libSVM）的表现最好。...从论文摘要： 最有可能是最好的分类器是随机森林（RF）版本，其中最好的（在R中实现并通过插入符号访问）在84.3％的数据集中精度超过90%，最大达到了94.1%。...（复杂性，＃模式，＃类和＃输入）的分类器行为， 研究的作者承认，我们想要解决的实际问题是所有可能问题的一个子集，有效算法的数量不是无限的，而是可以管理的。

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    ICML亮点论文：随机优化算法的证明以及在架构搜索上的应用

    而在本年的 ICML 网站上，也公布了下一届 ICML 将于 7 月 13-18 号在奥地利的维也纳举办。 本文将分析 3 篇今年 ICML 的文章，重点在优化算法上。...前两篇是用数学方法证明了随机算法的收敛性、在寻找全局最优解的优势。而后一篇是对于随机梯度法在架构搜索上的应用。...我们只要输入训练数据不是简并的，那么λminK（H）就是严格正的。则证明收敛率的方法如下。...在结构的优化上可以通过连续松弛或随机松弛将权重和架构的耦合优化转化为可微分目标的优化，采用梯度下降或自然梯度下降策略，采用现有的自适应步长机制或恒定步长，可以同时优化网络权重和结构。...自适应的步长机制极大地简化了超参调整，使得模型有了更多的灵活性，因此，这篇文章在神经网络的结构优化上有很好的突破创新。 7）引用： [1] Amari, S.

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    Java实用类(五) -Math类和指定范围的随机数

    1、Math类 java.lang.Math类提供了常用的数学运算方法和两个静态常量E（自然对数的底数） 和PI（圆周率） // 绝对值 System.out.println(Math.abs...文档即可，不需要全部掌握 2、Random类 -- java.util.Random类 //简单介绍使用示例，不需要全部掌握，用到时候查下文档即可 // 创建一个Random对象 Random rand...第5个随机数是：1 第6个随机数是：1 第7个随机数是：1 第8个随机数是：8 第9个随机数是：8 第10个随机数是：7 第11个随机数是：5 第12个随机数是：7 第13个随机数是：9 第14个随机数是...生成的随机数为：7 生成的随机数为：8 生成的随机数为：6 生成的随机数为：9 生成的随机数为：4 生成的随机数为：5 生成的随机数为：6 生成的随机数为：4 生成的随机数为：6 生成的随机数为：5...生成的随机数为：5 生成的随机数为：6 生成的随机数为：6 生成的随机数为：9 生成的随机数为：5 生成的随机数为：4 生成的随机数为：4 生成的随机数为：7 生成的随机数为：6 生成的随机数为：5

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    全代码 | 随机森林在回归分析中的经典应用

    如果group对应的列为数字，转换为数值型 - 做回归 如果group对应的列为分组，转换为因子型 - 做分类 # R4.0之后默认读入的不是factor，需要做一个转换 # devtools::install_github...library(randomForest) # 查看参数是个好习惯 # 有了前面的基础概述，再看每个参数的含义就明确了很多 # 也知道该怎么调了 # 每个人要解决的问题不同，通常不是别人用什么参数...随机森林回归模型预测出的值不会超出训练集中响应变量的取值范围，不能用于外推。...个机器学习R包，这也太赞了吧 基于Caret和RandomForest包进行随机森林分析的一般步骤 （1） Caret模型训练和调参更多参数解读(2) 基于Caret进行随机森林随机调参的4种方式 机器学习第...终于有人讲明白了 一套完整的基于随机森林的机器学习流程（特征选择、交叉验证、模型评估））

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    随机振动 matlab,Matlab内建psd函数在工程随机振动谱分析中的修正方法「建议收藏」

    随机信号的功率谱分析是一种广泛使用的信号处理方法,能够辨识随机信号能量在频率域的分布,同时也是解决多种工程随机振动问题的主要途径之一.Matlab作为大型数学分析软件,得到了广泛应用,目前已推出7...,也即我们通常所定义的自功率谱.实际上经分析发现,工程随机振动中功率谱标准定义[1]与Matlab中psd函数算法有所区别,这一点Matlab的帮助文档没有给出清晰解释.因此在使用者如没有详细研究psd...,分别采用原始的psd函数与修正后的psd函数分别对其进行功率谱分析,对比了两者结果的差异,证实了本文提出的修正方法的有效性.1随机振动相关理论1.1傅立叶变换求功率谱理论上,平稳随机过程的自功率谱密度定义为其自相关函数的傅立叶变换...)由于所考虑过程是各态历经的,可以证明:Sxx(f)=limT1TA(f,T)2(5)在实际应用中,式(5)是作功率谱计算的常用方法.1.2功率谱分析中的加窗和平滑处理在工程实际中,为了降低工程随机信号的误差...,用{u(t)}去乘以原数据,对{x(t)u(t)}作傅立叶变换可以减少泄漏:Aw(f,T)=+-u(t)xT(t)e-i2pftdt(7)其中,Aw(f,T)为加窗后的傅立叶变换.u(t)xT(t)实际上是对数据进行不等加权修改其结果会使计算出

    82110

    基因突变不是随机的？！Nature最新论文挑战进化论

    博雯 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 基因突变，不是随机的？ 这与当前教材里的结论，截然相反。 还记得中学生物课本里一众白眼果蝇、白毛小牛、或者长颈鹿、短颈鹿吗？...但现在，一篇刊登在Nature上的最新论文，用实验结果提出了这样一个颠覆性的观点： 突变出现的基因组区域有着明显的规律性，并非随机！...现在，这一研究不仅震动了科研圈，在推特上也引发了热烈的讨论： 而且这种颠覆性结论，还与用进废退的拉马克主义联系在一起。 有网友甚至直接发问： 这是要为拉马克主义平反了吗？...从植物拟南芥上找到答案 这篇论文由两所机构合作完成，分别是美国加州大学戴维斯分校和德国马普所，都不是泛泛之辈。 为了弄清楚基因突变背后的深层规律，科学家们花了3年时间，研究了超过100万个基因突变。...他表示，这项研究只是通过实验证明了在某些情况下，突变是非随机性的，并且是具有环境适应性的，这为生命进化的研究提供了新的证据和思路。

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    硬核 - Java 随机数相关 API 的演进与思考（上）

    A，B 取值必须精挑细算，让在 C 范围内的所有数字都是等可能的出现的。例如一个极端的例子就是 A = 2， B = 2， C = 10，那么 1，3，5，7，9 这些奇数在后续都不可能出现。...这种算法好在，我们很容易能明确两个不同参数的随机生成器他们的生成序列是不同的，例如一个生成的随机序列是 1，4，3，7，... 另一个生成的是 1，5，3，2。...SEED 的来源 由于 JDK 中所有的随机算法都是基于上一次输入的，如果我们使用固定 SEED 那么生成的随机序列也一定是一样的。...测试随机算法随机性 以上算法实现的都是伪随机，即当前随机数结果与上一次是强相关的关系。事实上目前基本所有快速的随机算法，都是这样的。...然后，我们一般会限制随机数范围，而不是使用原始的随机数，这就更大大增加了反解的难度。

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    在以太坊生成随机数的几种方式（含代码）

    2、伪随机数 真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。...如果存在随机的操作码，则所有矿工将获得不同的结果，网络将无法达成共识。 2、两种来源 以太坊上没有random方法，但并不代表在以太坊上对随机数没有需求。...在一些业务场景下，特别是菠菜类Dapp，对随机数是有强需求的。 例如在彩票的场景下，现实生活中，彩票开奖是由彩票中心使用彩票机开奖的（看起来是随机生成的号码，但确一直被人怀疑）。...在区块链上，我们需要中奖的彩票号是随机产生的，从而保证游戏的公平性和可信力。 在以太坊上，所使用的随机数主要有两种来源，一种是通过链上生成，一种是通过链下生成。...三、链上生成随机数 链上生成随机数的核心是在交易被打包到区块之前尽可能的选取不可预测的种子（数）来生成随机数。

    2.7K20

    贝叶斯优化在XGBoost及随机森林中的使用

    而集成学习按照个体学习器的生成方式，可以大致分为两类：一类是个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成序列的方法；以及个体学习器之间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法。...优点 由于提升树是通过优化目标函数得到的，所以XGB基本上可以用来解决几乎所有可以求导的目标函数，包括排名和泊松回归等内容，这是随机森林模型难以实现。...随机森林 随机森林（RF）使用随机数据样本独立训练每棵树，这种随机性有助于使得模型比单个决策树更健壮。由于这个原因，随机森林算法在训练数据上不太可能出现过拟合现象。...在随机森林中，只有两个主要参数：每个节点要选择的特征数量和决策树的数量。此外，随机森林比XGB更难出现过拟合现象。 缺点 随机森林算法的主要限制是大量的树使得算法对实时预测的速度变得很慢。...这里只给出贝叶斯优化在随机森林算法上的结果： ITER AUC max_depth min_samples_split n_estimators 1 0.8549 45.88 6.099 34.82 2

    3.5K11

    专访蓝光辉教授：在随机优化算法的世界里徜徉

    机器学习本质上是一种随机优化问题，而神经网络就是一种非凸的随机优化问题。 AI 科技评论按：在大规模机器学习问题的求解中，随机优化算法占据着不可替代的地位。...而在海量训练集上求解此类问题都是依赖于 ADAM 和 RMSprop 等随机算法求解器。...机器学习本质上是一种随机优化问题，而神经网络就是一种非凸的随机优化问题。我们可以用更通俗的语言来理解凸问题和非凸问题。...理论上我们可以证明信息传输次数相比起采集数据来说，成本是可以忽略不计的。」 此外，蓝光辉教授指出，优化模型在传统领域上的应用也是不可小觑的存在。...以风险控制为例，银行对用户的借贷申请做出相应的评审和判断，本质上也是综合了多方考量得到的结论，在分类问题上的标准相对于学术界的研究而言比较模糊。

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    机器学习入门 6-7 sklearn中的随机梯度下降法

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍改进上一小节代码，封装自己的随机梯度下降法并应用，之后应用sklearn实现随机梯度下降法。...一 封装自己的随机梯度法 在上一小节中，介绍了通过随机梯度下降法来寻找损失函数最小值的策略。接下来将随机梯度法封装在我们自己的"LinearRegression"这个类中。...下面的代码是参考上一小节在jupyter中的随机梯度下降法： ? ? ?...比如此时n_iters设置为5（在sklearn中实现SGD时候默认为5），也就是将整个样本遍历5遍，相当于随机梯度下降法一共迭代了n_iters * 样本数量这么多。...接下来就是改进的地方： ? ? 在jupyter调用我们自己封装的随机梯度下降法，首先是先在虚拟数据上验证算法正确性，然后应用真实的数据。 ? ? ? ? ? ?

    1.1K20

    干掉Random：这个类已经成为获取随机数的王者

    Random 的随机原理是对一个”随机种子”进行固定的算术和位运算，得到随机结果，再使用这个结果作为下一次随机的种子。...Unsafe 功能 不过再仔细看 ThreadLocalRandom 类的核心代码，发现并不是简单的 Map 操作，它的 getLong() 方法需要传入两个参数，而 putLong() 方法需要三个参数...它们的不安全并不是在这两个方法执行期间报错，而是未经保护地改变内存，会引起别的方法在使用这一段内存时报错。...ThreadLocalRandom 的实现需要 Thread 对象的配合，在 Thread 对象内存在着一个属性 threadLocalRandomSeed，它保存着这个线程专属的随机种子，而这个属性在...使用场景 首先就是 ThreadLocalRandom 为什么非要使用 Unsafe 来修改 Thread 对象内的随机种子呢，在 Thread 对象内添加 get/set 方法不是更方便吗？

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