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  • 2. 神经网络之BN层背景BN使用BN在CNN上的使用。

    (不是很理解啊)首先来说归一化的问题,神经网络训练开始前,都要对数据做一个归一化处理,归一化有很多好处,原因是网络学习的过程的本质就是学习数据分布,一旦训练数据和测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力就会大大降低这样的时候可以恢复出原始的某一层学习到的特征的,因此我们引入这个可以学习的参数使得我们的网络可以恢复出原始网络所要学习的特征分布,最后BN层的前向传导公式为:?使用一旦网络训练结束,就没有了batch这个概念了,测试阶段的时候我们一般只输入一个样本来看一下预测结果。因此测试样本前向传导的时候,上面式子里的均值和标准差从哪里来?BN可以用于一个神经网络的任何一个神经元上,文献中主要是把BN变换放在激活函数层的前面,所以前向传导的计算公式应该是:z=g(BN(Wu+b)),因为偏置参数经过BN层其实是不起作用的,因为也会被均值归一化上面所说的是BN对于每一个神经元都做处理,对于卷积神经网络来说呢?
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  • 通话前网络测速

    普通用户很难评估网络质量,建议您在进行视频通话之前先进行网络测试,通过测速可以更直观地评估网络质量。注意事项视频通话期间请勿测试,以免影响通话质量。支持的平台 iOSAndroidMac OSWindowsElectron微信小程序Web 端 ✓✓✓✓✓×✓(参考:Web 端教程) 测速的原理 测速的原理是 SDK 向服务器节点发送一批探测包,然后统计回包的质量同时,如果测试结果非常不理想,您可以通过醒目的 UI 提示用户选择更好的网络。测速的结果(TRTCSpeedTestResult)包含如下几个字段:字段含义含义说明 ip服务器 IP测速结果会回调多次,每次对应一个不同的 IP 地址 quality网络质量评分通过评估算法测算出的网络质量,loss 越低,rtt 越小,得分也就越高 upLostRate上行丢包率范围是,例如0.3代表每向服务器发送10个数据包,可能有3个会在中途丢失 downLostRate下行丢包率范围是,例如0.2
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    普通用户很难评估网络质量,建议您在进行视频通话之前先进行网络测试,通过测速可以更直观地评估网络质量。支持的平台 iOSAndroidMac OSWindowsElectron微信小程序Web 端 ✓✓✓✓✓×✓(请参见 Web 端教程) 测速的原理 测速的原理是 SDK 向服务器节点发送一批探测包,然后统计回包的质量同时,如果测试结果非常不理想,您可以通过醒目的 UI 提示用户选择更好的网络。测速的结果(TRTCSpeedTestResult)包含如下几个字段:字段含义含义说明 ip服务器 IP测速结果会回调多次,每次对应一个不同的 IP 地址 quality网络质量评分通过评估算法测算出的网络质量,loss 越低,rtt 越小,得分也就越高 upLostRate上行丢包率范围是,例如0.3代表每向服务器发送10个数据包,可能有3个会在中途丢失 downLostRate下行丢包率范围是,例如0.2
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  • 卷积神经网络的前向传播

    下面是一个卷积神经网络的示例:?这就是卷积神经网络的基本思想,但具体实现有很多种版本,本次参考了Matlab的Deep Learning工具箱DeepLearn Toolbox,这里实现的CNN与其他最大的差别是采样层没有权重和偏置,前向传输计算 前向计算时,输入层、卷积层、采样层、输出层的计算方式不相同。还有需要注意的是,卷积层的map个数是在网络初始化指定的,而卷积层的map的大小是由卷积核和上一层输入map的大小决定的,假设上一层的map大小是n*n、卷积核的大小是k*k,则该层的map大小是(n-k每日一学——卷积神经网络?采样层(subsampling,Pooling):采样层是对上一层map的一个采样处理。
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  • 卷积神经网络(CNN)前向传播算法

        在卷积神经网络(CNN)模型结构中,我们对CNN的模型结构做了总结,这里我们就在CNN的模型基础上,看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。1.从上图可以看出,要理顺CNN的前向传播算法,重点是输入层的前向传播,卷积层的前向传播以及池化层的前向传播。而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的前向传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。CNN输入层前向传播到卷积层    输入层的前向传播是CNN前向传播算法的第一步。一般输入层对应的都是卷积层,因此我们标题是输入层前向传播到卷积层。    我们这里还是以图像识别为例。    隐藏层前向传播到卷积层    现在我们再来看普通隐藏层前向传播到卷积层时的前向传播算法。    假设隐藏层的输出是M个矩阵对应的三维张量,则输出到卷积层的卷积核也是M个子矩阵对应的三维张量。CNN前向传播算法小结    有了上面的基础,我们现在总结下CNN的前向传播算法。    
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  • 实时音视频

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  • 云数据库 MariaDB

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  • 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法

    向AI转型的程序员都关注了这个号???大数据挖掘DT机器学习 公众号: datayx深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结从感知机到神经网络?
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    小程序插件使用指南,生成 Wi-Fi 设备配网 Token,查询配网 Token 状态,用户绑定 Wi-Fi 设备,数据模板,获取 LoRa 网关列表,新建 LoRa 网关设备,概述,接入指南,部署流程,App 发布前确认事项App 端邀请家庭成员,设备分享,设备更换房间,网关子设备产品管理,小程序插件使用指南,配网管理,生成 Wi-Fi 设备配网 Token,查询配网 Token 状态,用户绑定 Wi-Fi 设备,数据模板,网络管理相关接口,获取 LoRa 网关列表,新建 LoRa 网关设备,App 开发,基于 App 开源版,概述,接入指南,部署流程,App 发布前确认事项,修改 LoRa 网关信息,删除 LoRa 网关,MQTT.fx
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  • 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法

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  • 卷积神经网络的前向传播算法详解

    CNN结构示意图从上图可以看出,要理顺CNN的前向传播算法,重点是输入层的前向传播,卷积层的前向传播以及池化层的前向传播。而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的前向传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。CNN输入层到卷积层的前向传播输入层的前向传播是CNN前向传播算法的第一步。CNN隐层到卷积层的前向传播现在再来看普通隐藏层前向传播到卷积层时的前向传播算法。假设隐藏层的输出是M个矩阵对应的三维张量,则输出到卷积层的卷积核也是M个子矩阵对应的三维张量。CNN隐层到全连接层的前向传播由于全连接层就是普通的DNN模型结构,因此我们可以直接使用DNN的前向传播算法逻辑,即:这里的激活函数一般是sigmoid或者tanh。这里需要定义的CNN模型参数是:1)全连接层的激活函数2)全连接层各层神经元的个数CNN前向传播算法小结现在总结下CNN的前向传播算法。
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  • 循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

    作者:刘建平 编辑:黄俊嘉 前 言在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理中的语音识别,手写书别以及机器翻译等领域。03RNN前向传播算法有了上面的模型,RNN的前向传播算法就很容易得到了。 对于任意一个序列索引号t,我们隐藏状态h(t)由x(t)和h(t−1)得到:?04RNN反向传播算法推导有了RNN前向传播算法的基础,就容易推导出RNN反向传播算法的流程了。05RNN小结上面总结了通用的RNN模型和前向反向传播算法。当然,有些RNN模型会有些不同,自然前向反向传播的公式会有些不一样,但是原理基本类似。
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  • C+实现神经网络之贰—前向传播和反向传播

    前言前一篇文章C++实现神经网络之壹—Net类的设计和神经网络的初始化中,大部分还是比较简单的。因为最重要事情就是生成各种矩阵并初始化。神经网络中的重点和核心就是本文的内容——前向和反向传播两大计算过程。每层的前向传播分别包含加权求和(卷积?)的线性运算和激活函数的非线性运算。反向传播主要是用BP算法更新权值。本文也分为两部分介绍。前向过程如前所述,前向过程分为线性运算和非线性运算两部分。相对来说比较简单。具体的推导过程我推荐看看下面这一篇教程,用图示的方法,把前向传播和反向传播表现的清晰明了,强烈推荐!这个时候你如果愿意的话仍然可以写一个小程序进行几次前向传播和反向传播。还是那句话,鬼知道我在能进行传播之前到底花了多长时间调试!
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    现在数据和网络结构都有了,接下来就是开始训练测试的过程了,这个过程主要调用的是network的前向传播和反向传播函数,而network的前向传播和反向传播又可以细分为每一个layer的前向传播和反向传播,今天我们来看一下网络的前向传播和反向传播以及layer是如何定义的。网络的前向传播和反向传播网络的前向传播函数在srcnetwork.c中实现,代码如下:*** 前向计算网络net每一层的输出** state用来标记当前网络的状态,** 遍历net的每一层网络,从第0层到最后一层: 完成当前层前向推理 l.forward(l, state); 完成某一层的推理时,置网络的输入为当前层的输出(这将成为下一层网络的输入),注意此处更改的是state,而非原始的net printf,需要先来看一下layer是怎么定义的,因为网络的前向传播和反向传播实际上就是各个网络层(layer)的前向传播和反向传播,这部分加好注释的代码(在srcdarknet.h中)如下:定义layerstruct
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  • 循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

        在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理中的语音识别,手写书别以及机器翻译等领域。RNN前向传播算法    有了上面的模型,RNN的前向传播算法就很容易得到了。    RNN反向传播算法推导    有了RNN前向传播算法的基础,就容易推导出RNN反向传播算法的流程了。RNN小结    上面总结了通用的RNN模型和前向反向传播算法。当然,有些RNN模型会有些不同,自然前向反向传播的公式会有些不一样,但是原理基本类似。    
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  • 干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的前向传播算法详解

    深度学习系列深度学习之DNN与前向传播算法深度学习之DNN与反向传播算法干货 | 深度学习之损失函数与激活函数的选择干货 | 深度学习之DNN的多种正则化方式干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的模型结构CNN结构示意图从上图可以看出,要理顺CNN的前向传播算法,重点是输入层的前向传播,卷积层的前向传播以及池化层的前向传播。而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的前向传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。CNN输入层到卷积层的前向传播输入层的前向传播是CNN前向传播算法的第一步。CNN隐层到卷积层的前向传播现在再来看普通隐藏层前向传播到卷积层时的前向传播算法。假设隐藏层的输出是M个矩阵对应的三维张量,则输出到卷积层的卷积核也是M个子矩阵对应的三维张量。以上就是CNN前向传播算法的过程总结。有了CNN前向传播算法的基础,后面再来理解CNN的反向传播算法就简单多了。
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