Sum-Product Networks

图模型在机器学习领域应用广泛。与传统图模型相比，Sum-Product Networks (SPN) 模型具有更强的表达能力和更快的推理速度，因此在文本和图像数据建模方面得到广泛应用。 SPN 是一种新型深度概率模型。固定结构 SPN 的参数学习方法为模型训练提供了基础。研究人员也针对不同输入数据，探索了 SPN 结构和参数的联合学习方法，进一步提升了模型的灵活性。 SPN 支持判别式和生成式模型，为不同类型的机器学习任务提供了有力工具。实践证明，SPN 在文本分类任务中表现出色，展现了其在处理复杂数据方面的潜力。

Development of Computer Networks (Understanding) Remote Terminal Connection Stage: The early stage of computer networks, where terminals were connected to a central mainframe for data access. Computer-to-Computer Network Stage: This stage marked the beginning of direct communication between com

MySQL中的合计函数SUM用于计算指定列的总和，语法为：SELECT SUM(列名) FROM 表名 [WHERE 条件]。例如，统计一个班级数学总成绩可以使用SUM(math)，同时也可以对多列使用SUM进行计算，但需要确保列值为数值类型。另外，SUM函数还可以与WHERE子句结合使用，以便筛选出特定条件下的总和结果。

This code is an exercise that adds the diagonal elements of any matrix. The sum of the diagonal elements can be easily calculated using MATLAB functions. To achieve this, use the built-in function to access and sum up the elements along the diagonal of the matrix.

Normalization Issues In neural network training, normalization is crucial to ensure consistent model performance and faster convergence. Below are key normalization methods: Normalization Method One E and E’ Distance metric (d) adjustments Normalization is used to transform input data, enhancing t

《基于Hadoop的商品推荐系统详解》在大数据时代，如何有效地利用海量用户行为数据，为用户提供个性化推荐，已经成为电商行业的重要课题。将深入探讨一个基于Hadoop的商品推荐算法，该算法利用MapReduce进行分布式计算，实现高效的数据处理，为用户推荐最符合其兴趣的商品。 Hadoop核心组件 我们要理解Hadoop的核心组件MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。在商品推荐系统中，Map阶段主要负责数据的拆分和映射，将原始的用户购买记录转化为键值对；Reduce阶段则负责聚合这些键值对，对数据进行整合和计算。在这个过程中，YARN（Yet Anot

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model）。它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

这是product quantization算法中基于ADC距离计算在Windows下的MATLAB实现源码。

脑血管系统是一个复杂的血管网络，为大脑提供重要的营养和氧气。这种系统易于遭受出血、感染、血栓等损伤，常常需要进行脑部手术。然而，手术时通常无法直接进入手术地点，因此必须寻找替代入口点和路径。提出的系统利用MRA图像上的图像处理和路径查找技术，帮助医生/外科医生找到脑血管系统中两点之间的最短距离。论文链接：ACM Paper

生成对抗神经网络MATLAB代码 生成对抗神经网络的MATLAB代码已被弃用。建议使用NeuralTalk2，它比旧版本快约100倍，支持在GPU上进行批处理和CNN微调。此项目包括使用Python和Numpy的源代码，通过多模态循环神经网络为图像生成描述。 项目概述 输入数据为使用Amazon Mechanical Turk收集的图像及其5个句子描述。训练阶段中，图像作为输入，RNN根据上下文预测句子中的单词，网络的参数在这一过程中不断更新。