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的全前馈神与BP

3、多层和深度学习 每日一学——神(上) 每日一学——神(下) 每日一学——卷积神 现在开始讲解前馈神,首先还是从的全链bp算法开始。 全链bp算法 1、前馈神 所谓神就是将许多个单一“神元”联结在一起,这样,一个“神元”的输出就可以是另一个“神元”的输入。如下图就是一个简单的神。 ? 我们使圆圈来表示神的输入,标上“ ? ”的圆圈被称为偏置节点,也就是截距项。神最左边的一层叫做输入层,最右的一层叫做输出层(本例中,输出层只有一个节点)。 将参数矩阵化,使矩阵-向量运算方式,我们就可以利线性代数的优势对神进行快速求解。 2、反向传播 假设我们有一个固定样本集为: ? 它包含 ? 个样例。我们可以批量梯度下降法来求解神。 为了求解神,我们需要将每一个参数 ? 和 ? 初始化为一个很小的、近零的随机值生成的随机值(比如说,使正态分布Normal(a, ? ^2),其中 ?

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(下)

(下) 0.说在前面1.Batch Normalization1.1 什么是BN?1.2 前向传播1.3 反向传播2.Dropout2.1 什么是Dropout? 另外,我已将作业详解新建了一个菜单,可以在公众号里面找到作业详解菜单,里面有之前的所有作业详解! ok,我们继续来上次cs231n的assignment2的全第二篇。 这一篇则重点研究构建任意层数的全!下面我们一起来实战吧! 1.Batch Normalization 1.1 什么是BN? 以这个为例: 首先我们可以看到所构建的全结构为: 的层数为L层,L-1表示重复{blok}L-1次,注释中都有的! 初始化一个新的全.

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    卷积神2.2

    Computer Science, 2014. 2.2 LeNet-5 LeNet 针对的是单通道的灰度图像 原始图像为 的单通道灰度图像 第一层使的是 个 的卷积核,步长为 1, 紧着是一个具有 120 个节点的全层 FC1,其和上一层的高级特征图中的 400 个节点进行全,而后是全层 FC2,有 84 个神元,最后与输出神元相得到模型最终的输出。 各层之间存在,每个卷积核的信道数和其输入的信道数相同。 将其展开为 9216 个单元,然后上两个具有 4096 个神元节点的全层,最后上一个单独的 Softmax 函数以输出识别的结果。 ? 讨论 VGG-16 指的是这个包含 16 个卷积层和全层,总共包含 1.38 亿个参数。虽然较大,参数量多,但是结构并不复杂。结构十分规整。

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    Volley

    一、Volley a burst or emission of many things or a large amount at once Volley是Android平台上的通信库,能使通信更快 特点 异步任务下载图片的操作存在几个问题 1、  代码量大且繁琐 2、  ListView滚动太快,可能导致下载的图片无法正常显示 3、  可能浪费系统资源 4、  旋转屏幕可能导致再次下载 由此提出使Volley 替代 操作 但是只适合简单的操作: 1、  json/xml文本数据 2、  图片加载 不能于大数据的下载 和 文件的上传 三、使前准备 找到volley文件 (sdk版本文件下com/android (response); 33 } 34 }, 35 //内存中Bitmap最大的宽度,高度限制,于降低内存的消耗

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    In order to perform network operations in your application, your manifest must i...

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    【Java】22

    Java 为支持提供了 java.net 包,该包下的 URL 和 URLConnection 等类提供了以编程方式访问 Web 服务的功能。 InputStream openStream() 打开到此 URL 的并返回一个于从该读入的 InputStream 1.3.2 URLConnection java.net.URLConnection 此类的实例可于读取和写入此 URL 引的资源。通常,创建一个到 URL 的需要几个步骤:   ① 通过在 URL 上调 openConnection 方法创建对象。    ③ 使 connect 方法建立到远程对象的实际。   ④ 远程对象变为可。远程对象的头字段和内容变为可访问。 常方法 方法名 说明 abstract void connect() 打开到此 URL 引的资源的通信链 Object getContent() 获取此 URL 的内容 URL getURL(

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    问题

    亲测有 查看IE浏览器 查看IE浏览器 ? 1、打开IE浏览器的Internet选项 ? 2、打开Internet选项中的 ? 3、打开局域设置,打开自动检测设置,关闭下面的为LAN 使代理服务器 ? 所有国内的问题解决,第一件事是打开设置看看代理有没有出问题,记住不要随便删除注册表

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    关系

    而Intranet是一种企业内部的计算机信息,是或私有的,对其访问具有一定的权限,其内部信息必须严格加以维护,因此对安全性有特别要求,如必须通过防火墙与Internet。 而Intranet也只有与Internet互才能真正发挥作。企业营的全球化和兼并重组浪潮,不仅要求企业信息对内高效运作,而且能够与贸易合作伙伴共享企业信息,保持密切的联系。 而Intranet仅适于企业内部,满足公司内部员工的信息查询,不能满足其他人员,如客户、销商和供货商对企业内部信息的密切关注。 :性能最差的交换机作为工作组交换机,于直至桌面计算机.为户直提供入。 由于服务器和打印机等各户频繁访问的设备都至交换端口,拥有较高的带宽,从而解决了的传输瓶颈。 四:服务器策略 规模稍大一些的通常都拥有服务器。

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    错误提示:问题?试试netstat监控

    在我们进行系统运维的时候,常需要对服务器上的情况进行查看和监控,比如在进行蓝鲸系统的部署过程中某个组件部署失败,而错误提示则指向了问题,此时我们需要对进行检查:进程的服务端口是否在侦听 通常我们都是在进行跟相关的问题排查时会需要查看服务器上的及端口的情况,本文就通过最常的netstat命令来介绍情况的查看和监控。 参数解释: -l或--listening:显示监听中的服务器的情况 -n或--numeric:数字直显示IP地址和端口,而不将其解析成域名或进程名 -t或--tcp:显示TCP传输协议的情况 -u或--udp:显示UDP传输协议的情况 -p或--programs:显示正在使的进程ID和进程名称 示例图如下: ? 通过IP数的统计,我们可以比较明确地看到有哪些IP跟这台服务器进行这通讯,以此判断是否正常,是否有额外的异常存在。

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    【卷积神结构题】结构之VGG(附代码实现)

    【导读】本文是卷积神结构系列题第三篇文章,前面我们先后介绍了LeNet和AlexNet。 VGG 最大的特点就是它在之前的模型上,通过比较彻底地采 3x3 尺寸的卷积核来堆叠神,从而加深整个神的层级。 并且VGG论文给出了一个非常振奋人心的结论:卷积神的深度增加和小卷积核的使的最终分类识别效果有很大的作。 ? VGG结构 ? VGG16的结构 从上图可以看到的第一个卷积层的通道数为,然后每一层Max Pooling之后卷积层的通道数都成倍的增加,最后界三个全层完成分类任务。 最初应 1x1 卷积核的神是 Network In Network。

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    载(一)

    现在,matlab爱好者公众号决定开一个载的神,意思就是说为了介绍神算法。我(南海一号)会推出一系列的,由浅入深的神算法实例。 在这里,我先消除一个大家对matlab公众号的误解。 直到我后来学习了手写数字识别的神才入门。所以,在我们的神算法中,我将向大家直介绍算法,直带着大家看代码。直带着大家写代码。 之所以介绍这个,是因为以后很长一段时间。 我(南海一号)会心无旁骛的研究神这一套算法,不会在发其他的文章。以后我的文章都会这个封面直到神介绍完毕。大家想学习神的,认清我的署名和这个封面就可以了。 介绍神,我可能会交叉使python和matlab两种编程语言。但原理都是一样的。 今天第一次载,我不打算向大家介绍太多。载的第一阶段是带大家学习最基本的神算法,BP神。 下面,我给大家演示一下神一个例子,鉴于还没有开始讲神。我在这里直一个工具箱代替。以后会慢慢学习代码。 大家有什么建议请留言。 本文作者:南海一号

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    载(二)

    一:从生物角度开始 几乎地球上每一种动物都有其特定的神系统,都是由简单的神元组合成神,然后完成其特定的功能。比如,简单的低等动物,就像蚂蚁。可能只有几十万个神元。 x) * np.tanh(x) 下一步,我们定义这个神。 一个for循环,随机数初始化这些权值。跳出循环后加上阈值。这样就构成了一个神简单模型。 此神的功能是预测。 ,我们定义了三层神,实例化的nn就是这样nn = NeuralNetwork([2, 3, 1])。 大家记住,这是一个没有过训练的神,所以的输出和实际输出差距很大(输出在右下角,实际输出就是定义的四组输出),以后我会讲如何训练神。到时候会达到惊人的吻合。 ?

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    载(三)

    上期为大家构建了一个简单的神模型。就是输入层神元的输入,过各种处理,最后到达输出层,然后输出最后的结果。但是大家也看到了,最后输出的结果和真实结果之间存在很大的差距。 输出与实际输出之间还没有任何的联系。下来,我们就要介绍输出与实际输出如何构建联系。 一:BP神 要构建输入神元与结果(标签)的联系。需要到一个数学上的概念:梯度下降以及反向传播。 以上神中,x1,x2,x3,x4为输入神元。每一组输入都对应着一个标签(结果)。神的核心是神元的权重和阈值。作是决定每个输入在结果中的重要程度。中间层(隐藏层)越多。拟合的效果越好。 但是较少的训练样本对应特别高的拟合程度,会造成比较严重的后果:过拟合,所以不要过多的隐藏层神元。 一:反向传播与梯度下降 这是神的核心内容。 神输出是11.那么误差就是11-12=-1.误差就是"实际输出-输出"。目标函数要让误差最小。才能达到精确预测的目的。

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    载(四)

    BP的产生主要是误差的反向传播,根据输出函数和目标函数的误差来修正权值和阈值。现在就给大家讲讲标准梯度下降法修正权值和阈值具体算法实现。 以三层结构(输入层-隐含层-输出层)的模型为案例进行讲解: 一:BP神 ? 输入层-隐含层-输出层 现在给出模型构建所需的参数 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 此方法是BP训练权值、阈值的最初的方法,随着对人工的深入研究,基于标准梯度下降法又提出了附加动量的bp算法、可变学习速率的bp算法、拟牛顿法等。 ='purelin(y)' A2=eval(fy); E=T'-A2; SSE=sumsqr(E); M{epoch}=SSE end ‍ 往期相关推荐(点击下方文字直访问 ) 神载(三) 神载(二) 神载(一) 本文作者:过冷水

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    线上显示无

    原因:IPv4地址被修改了 1.必须先插上线 2.控制面板 ? 3. ? 4.点击以太 ? ? 别忘了点击确定

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    图像处理

    【注】本文采 PyTorch 框架,基于 Fashion-MNIST 数据集。 1. LeNet LeNet分为卷积层块和全层块两个部分。 image.png 2.1 结构 AlexNet 包含 8 层变换,其中有 5 层卷积和 2 层全隐藏层,以及 1 个全输出层。 VGG image.png 3.1 结构 VGG 块的组成规律是:续使⽤数个相同的填充为 1、窗⼝形状为 的卷积层后上⼀个步幅为 2、窗⼝形状为 的最⼤池化层。 NiN 4.1 结构 NiN 使⽤ 的卷积层来替代全层。 NiN 块是 NiN 中的基础块。它由⼀个卷积层加两个充当全层的 卷积层串联⽽成。 GoogLeNet 5.1 结构 GoogLeNet 引入了并行结的结构,其基础卷积块称为 Inception 块,其结构如下: image.png Inception 块⾥有 4 条并⾏的线路

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    分类结构

    学习目标 目标 知道LeNet-5结构 了解的分类结构 知道一些常见的卷机结构的优化 知道NIN中1x1卷积原理以及作 知道Inception的作 了解卷积神学习过程内容 应 无 下面我们主要以一些常见的结构去解析,并介绍大部分的的特点。 总参数量:60M=6000万,5层卷积+3层全 使了非线性激活函数:ReLU 防止过拟合的方法:Dropout,数据扩充(Data augmentation) 批标准化层的使 3.3.3 卷积结构的优化 目的:提出了一种新的深度结构,称为“中的”(NIN),增强受域内局部贴片的模型判别能力。 完整结构: 3.3.5 卷积神学习特征可视化 我们肯定会有疑问真个深度的卷积到底在学习什么?可以将学习过程中产生的特征图可视化出来,并且对比原图来看看每一层都干了什么。

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    Flutter 检测

    我们使 connectivity 这个插件来监测。 => _ConnectivityPageState(); } class _ConnectivityPageState extends State<ConnectivityPage> { //状态描述 result == ConnectivityResult.mobile) { setState(() { _connectStateDescription = "手机 result == ConnectivityResult.wifi) { setState(() { _connectStateDescription = "Wifi ")), body: Center( // 显示状态 child: Text("$_connectStateDescription"), ),

    2.1K10

    使VC建立并访问资源

    提出问题 在windows下可以通过系统操作,将局域的资源映射到本地,从而实现像本地数据一样访问资源。实际上这些步骤也可通过代码调win32函数实现,前提是你得知道目标机器的地址以及密钥。 << endl; } infile.close(); //建立磁盘映射的 string localName = "Y:"; string remoteName = "\\\\Jishi << endl; } infile1.close(); //读取地址的 ifstream infile2("\\\\Jishi\\D\\1.txt"); if (infile2) 其实后可以保证一定运行周期都是有效的,不每次都断开重新再。实际运过程中两个函数的返回值会提供错误信息,可以通过GetLastError()获取并检查。 这里访问了三次资源,前访问,后映射地址访问,地址访问。这里的地址改成IP地址也是可以的。运行结果:

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