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神经网络的结构与逻辑回归类似,只是神经网络的层数比逻辑回归多了一层,多出的中间一层叫隐藏层,那么,神经网络的计算就相当于多进行一次逻辑回归的计算
上节课我们主要介绍了向量化、矩阵计算的方法和python编程的相关技巧。并以逻辑回归为例，将其算法流程包括梯度下降转换为向量化的形式，从而大大提高了程序运算速度。本节课我们将从浅层神经网络入手，开始真
上节课我们主要介绍了向量化、矩阵计算的方法和python编程的相关技巧。并以逻辑回归为例，将其算法流程包括梯度下降转换为向量化的形式，从而大大提高了程序运算速度。本节课我们将从浅层神经网络入手，开始真正的神经网络模型的学习。
本文介绍一款有趣的入门工具，可以在线（网页端）直接搭建简易的网络并可视化整个训练的过程！
zk-SNARK 全称是“Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument ofKnowledge”，中文是“零知识简洁的非交互知识论证”。
零宽度字符是一些不可见的，不可打印的字符。它们存在于页面中主要用于调整字符的显示格式，下面就是一些常见的零宽度字符及它们的unicode码和原本用途：
原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即 y= f(x)。
新冠肺炎疫情给全球经济贸易活动带来了巨大冲击，许多大型国际展会纷纷取消或延期举办。在这样特殊的情况下，第127届广交会仅用两个多月时间便实现整体移至“云端”，并以多个创新呈现一场史无前例的世界贸易网上盛宴，为参展外贸企业和全球采购商带来一场“及时雨”。 云端展会你信吗？ 在国际跨境贸易中，数据和信息无疑是贯穿整个业务流程的重要要素，数据流的打通对国际跨境贸易至关重要。然而，恰恰是因为数据在业务中所扮演的重要角色，其对各参与方而言都是私密且重要的商业资产，参与方无法也不愿意公开分享，从而导致了数据孤岛的形成
NTFS是微软Windows NT内核的系列操作系统支持的、一个特别为网络和磁盘配额、文件加密等管理安全特性设计的磁盘格式。NTFS比FAT文件系统更稳定，更安全，功能也更为强大。
我建两个相似的表是为了，给后台使用人员显示所操作的数据，同时方便把开发人员真正要操作的数据传到对应Action中，隐藏开发人员传参用的表。
本文介绍了VPN、SDP和零信任网络之间的相互关系。迄今为止，VPN在网络安全领域的地位比较高，SDP和零信任网络目前还比较新，他们推出的目的就是为了填补VPN的空白。不过，VPN在网络安全方面的成功大家都有目共睹，而SDP和零信任仍处于新生阶段。
要隐藏其他工作表中的行，只需使用该工作表代替ActiveSheet，例如使用Sheets(1)代表第1个工作表，或者使用Worksheets(1)代表第1个标准工作表。隐藏所有行后，行标题几乎被隐藏，但列标题仍然在工作表中。
作者：时晴 大家有遇到过自己网络不work的情况吗?很多时候我们都是直接使用开源代码,修改下输入数据就直接能work,但是如果让你从0开始写一个网络,会不会出现不收敛的情况呢?作为一个优秀的炼丹师,有
在前几天的文章：隐写术：如何正确保护文章的版权？中，我们说到可以使用零宽字符把版权信息隐藏到正文中，从而既不影响阅读，又能在被抄袭的时候举证。
Discord上的一项新恶意软件活动使用Babadeda加密器来隐藏针对加密、NFT和DeFi社区的恶意软件。
区块链是一个开放式账本，任何拥有其副本的人都能看到每一笔交易和地址的余额。理论上，由于人们不能通过地址猜出地址的拥有者是谁，此人身在何处，因而该系统是匿名的；然而实际上，如果分析公司知道了某些地址背后的真实拥有者，并通过交易痕迹进行追踪，仍然能够破获出其他地址主人的真实身份。因此，在现实中，像比特币和以太坊这样的区块链系统实际是伪匿名。
零信任是一种安全模型，基于访问主体身份、网络环境、终端状态等尽可能多的信任要素对所有用户进行持续验证和动态授权。 零信任与传统的安全模型存在很大不同，传统的安全模型通过“一次验证+静态授权”的方式评估实体风险，而零信任基于“持续验证+动态授权”的模式构筑企业的安全基石。
我们知道，神经网络模型中，各隐藏层、包括输出层都需要激活函数（Activation Function）。我们比较熟悉的、常用的激活函数也有 ReLU、Sigmoid 等等。但是，对于各个激活函数的选取方法、区别特点还有几点需要特别注意的地方。今天红色石头就和大家一起来总结一下常用激活函数 Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout 的关键知识点。
预训练过程在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。
盲盒这一玩具品类起源于日本，最初叫做Mini Figures，后来因为种类越来越多，市场越来越大，欧美、日韩、中国都有不同品牌玩具厂商推出。
有时候，你可能会发现了解正在与之交互的文件或文件路径的基本文件属性很有用。如果你读取文件内容后再将内容写回文件，那么知道原始文件是否为只读是重要的，在这种情况下，你的写入将失败，或者如果它是系统文件，在这种情况下写入也可能会失败，但是如果成功，可能会损坏系统。有时候，你可能只想检查一个字符串是否确实指向一个有效的文件或目录。
对于手机来说，近期炒得最火热的技术之一就是“全面屏”了。自从苹果带起了“刘海屏”的潮流，华为、小米、OPPO、vivo等好似都中了“刘海屏”的毒，纷纷开始采用“刘海屏”。然而，大众的需求总是越来越大，全面屏的呼声日渐高涨。
本文将通过TensorFlow游乐场来快速介绍神经网络的主要功能。TensorFlow游乐场（http://playground.tensorflow.org）是一个通过网页浏览器就可以训练的简单神经网络并实现了可视化训练过程的工具。下图给出了TensorFlow游乐场默认设置的截图。
上下文学习(ICL)和指令调优(IT)是将大型语言模型(LLM)应用于下游应用的两种主要范式。ICL推理时提供了一组示例（demonstrations），但LLM的参数没有更新。而IT的示例用于在训练时调整LLM的参数，但在推理时没有使用。虽然越来越多的文献探讨了ICL和IT，但这两种范式之间仍然是脱节的。本文通过研究LLM的隐藏状态在这两种范式中如何变化，来探索ICL和IT之间的关系。
来源：Deephub Imba本文共3400字，建议阅读5分钟本篇文章中我们将讨论神经网络中常见的激活函数，并使用可视化技术帮助你了解激活函数的函数定义和不同的使用场景。 我们都知道神经网络模型中使用激活函数的主要目的是将非线性特性引入到我们的网络中，强化网络的学习能力。激活函数应用于隐藏层和输出层中每个节点的称为 z 的输入加权和（此处输入可以是原始数据或前一层的输出）。 在本篇文章中我们将讨论神经网络中常见的激活函数，并使用可视化技术帮助你了解激活函数的函数定义和不同的使用场景。 在看完本文章后，你可以
深度学习主要关注多层模型。在这里，我们将以多层感知机（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。
经常有人问的一个问题是“如何不显示零？”，下面介绍几种实现方法，每种方法都有各自的优缺点，感兴趣的用户可以选择最适合自己情况的方法。
深度学习领域的模型架构和算法的发展在很大程度上受到GPU能否高效实现初等变换的限制。其中一个问题是缺乏GPU不能高效执行稀疏线性操作，我们现在正在发布高度优化的GPU计算内核实现一些稀疏模式（附带初步
除了上一篇文章介绍的权重衰减法，深度学习常用的缓解过拟合问题的方法还有丢弃法。本文介绍倒置丢弃法及其实现。
本课程中[i]表示第i层神经网络，(i)代表第i个样本，而下标i表示某层神经网络上第i个神经元。X是将训练样本横向排列而来，a代表激励输出向量。
前言：经常有同学同，Excel知识点那么多，我该从哪学起？我是零基础，该怎么学？为了能快速帮大家提高工作效果，解决工作中的小疑难，今天兰色推送36个excel小技巧，都是工作中最常用到的，希望同学们能喜欢
机器学习是一个使用统计学和计算机科学原理来创建统计模型的研究领域，用于执行诸如预测和推理之类的主要任务。这些模型是给定系统的输入和输出之间的数学关系集。学习过程是估计模型参数的过程，以便模型可以执行指定的任务。学习过程会尝试使机器具有学习能力，而无需进行显式编程。这是ANN的作用。
随着零售业持续加速扩张，商户们也急于寻找大数据在零售业中的最佳用例。 根据财经网站Kiplinger报道，2017年，光是零售业销售额就有望增长3.5%，电子商务则持续大幅迈进，预期增幅15%。从日志文档、交易信息，到传感器数据和社交媒体指标——这些新的数据来源为零售机构带来了新的机遇，助其在一个日益扩张的行业领域内，实现空前的价值与竞争优势。 零售商要在内部提供有利条件，使人们可以“快准狠”地做出决策。要达到这一目标，唯一的途径就是将大数据利用起来，制定最好的计划与决策，更加深入地了解顾客，并挖掘隐藏趋势
根据财经网站Kiplinger报道，2017年，光是零售业销售额就有望增长3.5%，电子商务则持续大幅迈进，预期增幅15%。从日志文档、交易信息，到传感器数据和社交媒体指标——这些新的数据来源为零售机构带来了新的机遇，助其在一个日益扩张的行业领域内，实现空前的价值与竞争优势。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
神经网络是目前最流行的机器学习算法之一。随着时间的推移，证明了神经网络在精度和速度方面，比其他的算法性能更好。并且形成了很多种类，像CNN(卷积神经网络),RNN,自编码，深度学习等等。神经网络对于数据科学和或者机器学习从业者，就像线性回归对于统计学家一样。因此，对神经网络是什么有一个基本的理解是有必要的，比如，它是怎么构成的，它能处理问题的范围以及它的局限性是什么。这篇文章尝试去介绍神经网络，从一个最基础的构件，即一个神经元，深入到它的各种流行的种类，像CNN,RNN等。
如果只是为了回答标题问题，两个字就可以：不是。但还是想顺便说说，零知识证明（ZKP）究竟是什么。
隐藏单元的设计是前馈神经网络一个独有的问题：该如何选择隐藏单元的类型，这些隐藏单元用在模型的隐藏层中。隐藏单元的设计是一个非常活跃的领域，并且还没有许多明确的指导性理论原则。
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？ 现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂，但同时也会有更多的代码，程序员的你一定能看懂的（我周围是一群狂热的Clean Code程序员，所以我写的代码也不会
这是一个非常常用的函数，原因是我们做数据分析的很多指标都是相对值，环比增长率、利润率、存货周转率、离职率、借款逾期率...它们的数学表达式都是除法计算。
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会每天在公众号中推送一到两节课，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是
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好了，今天分享的是关于区块链外行人或者半内行人最关心的一个问题-“关于链上数据的隐私保护问题”。
例子代码位置：https://github.com/lilihongjava/deep_learning/tree/master/%E5%8D%95%E9%9A%90%E8%97%8F%E5%B1%822%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C
如果能够熟悉且创造性地应用数字格式，那么可以帮助解决Excel图表机制中的一些明显缺陷，整理图表，产生其他方式难以实现的效果。
用一阶方法训练的神经网络已经对很多应用产生了显著影响，但其理论特性却依然成谜。一个经验观察是，即使优化目标函数是非凸和非平滑的，随机初始化的一阶方法（如随机梯度下降）仍然可以找到全局最小值（训练损失接近为零）。令人惊讶的是，这个特性与标签无关。在 Zhang 等人的论文 [2016] 中，作者用随机生成的标签取代了真正的标签，但仍发现随机初始化的一阶方法总能达到零训练损失。
在采购业务的执行过程中, 经常会出现对采购申请和采购订单信息的修改，有些企业系统用版本方式来管理每一次的修改，具体方式如下：
选自 OpenAI 作者：Durk Kingma、Scott Gray、Alec Radford 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，OpenAI 在其一篇题为《Block-Sparse GPU Kernels》的博文中发布了一个低级别神经网络架构的高度优化 GPU 内核，并且这个神经网络带有「块稀疏」（block-sparse）权重。根据已选的稀疏性，这些内核可以比 cuBLAS 或 cuSPARSE 运行快几个数量级，并在文本情感分析与文本、图像生成建模方面取得了当前最优结果。机器之心对博文进行了
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