"comments": false, //定义是显示还是隐藏“注释”菜单按钮；请注意，如果您隐藏“评论”按钮，则相应的评论功能将仅可用于查看，评论的添加和编辑将不可用。..."zoom": 100, //定义以百分比为单位的文档显示缩放值。可以取大于0的值。对于文本文档和演示文稿，可以将此参数设置为-1（使文档适合页面选项）或-2（使文档页面宽度适合编辑器页面）。...// onRequestHistory,//-用户尝试通过单击“版本历史记录”按钮显示文档版本历史记录时调用的函数。要显示文档版本历史，您必须调用refreshHistory方法。...// onRequestInsertImage,//-用户尝试通过单击“保存图像”按钮插入图像时调用的函数。图像插入的类型在参数data.c中指定。...// onRequestSaveAs,//-用户尝试通过单击“另存为...”按钮保存文件时调用的函数。文档的标题和要下载的文档的绝对URL在data参数中发送。
Sigmoid函数将发挥作用以防我们有一个二进制输出，但是如果我们有一个多类分类问题，Softmax函数使为每个类分配值这种操作变得相当简单，而这可以将其解释为概率。...以这种方式来操作的话，我们很容易看到——假设你正在尝试识别一个可能看起来像8的6。该函数将为每个数字分配值如下。我们可以很容易地看出，最高概率被分配给6，而下一个最高概率分配给8，依此类推…… ?...在最简单的网络中，我们将有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。每个层都有多个神经元，并且每个层中的所有神经元都连接到下一层的所有神经元。这些网络也可以被称为完全连接的网络。 ?...9）成本函数（Cost Function）：当我们建立一个网络时，网络试图将输出预测得尽可能靠近实际值。我们使用成本/损失函数来衡量网络的准确性。而成本或损失函数会在发生错误时尝试惩罚网络。...隐藏神经元内的循环使他们能够存储有关前一个单词的信息一段时间，以便能够预测输出。隐藏层的输出在t时间戳内再次发送到隐藏层。展开的神经元看起来像上图。
进一步的理论发现和证明已经显示MLP是万能逼近器。有了一个隐藏层，MLP就可以逼近我们需要的任何函数。...具体而言，万能逼近定理表明：只要有足够的隐藏节点，具有线性输出层和至少一个具有任何“压缩”激活函数（如，logistic sigmoid）的隐藏层的前馈网络可以从一个有限维空间到另一个有限维空间有任意的非零误差逼近任何波莱尔可测函数...既然一个足够大的隐藏层足以近似大多数函数，为什么还有人会使用更多呢？其中一个原因在于“足够大”这个词。虽然单个隐藏层对于某些函数是最佳的，但是与有更多层的解决方案相比，单隐藏层解决方案的效率非常低。...这种灵活性使它可以应用于其他类型的数据。例如，图像的像素可以转换为一行长数据并馈送到MLP中。文档的单词也可以被转换为一行长数据并馈送到MLP。...尝试MLP On： 图像数据 文字数据 时间序列数据 其他类型的数据 何时使用卷积神经网络？ 卷积神经网络（CNN）被设计用于将图像数据映射到输出变量。
光滑的曲线使我们能够做到这一点，因此优于阶跃函数。 b）ReLU（整流线性单位）——与Sigmoid函数不同的是，最近的网络更喜欢使用ReLu激活函数来处理隐藏层。...Sigmoid函数将发挥作用以防我们有一个二进制输出，但是如果我们有一个多类分类问题，softmax函数使为每个类分配值这种操作变得相当简单，而这可以将其解释为概率。...以这种方式来操作的话，我们很容易看到——假设你正在尝试识别一个可能看起来像8的6。该函数将为每个数字分配值如下。...9）成本函数（Cost Function）——当我们建立一个网络时，网络试图将输出预测得尽可能靠近实际值。我们使用成本/损失函数来衡量网络的准确性。而成本或损失函数会在发生错误时尝试惩罚网络。...隐藏神经元内的循环使他们能够存储有关前一个单词的信息一段时间，以便能够预测输出。隐藏层的输出在t时间戳内再次发送到隐藏层。展开的神经元看起来像上图。
Sigmoid函数将发挥作用以防我们有一个二进制输出，但是如果我们有一个多类分类问题，softmax函数使为每个类分配值这种操作变得相当简单，而这可以将其解释为概率。...以这种方式来操作的话，我们很容易看到——假设你正在尝试识别一个可能看起来像8的6。该函数将为每个数字分配值如下。我们可以很容易地看出，最高概率被分配给6，而下一个最高概率分配给8，依此类推…… ?...在最简单的网络中，我们将有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。每个层都有多个神经元，并且每个层中的所有神经元都连接到下一层的所有神经元。这些网络也可以被称为完全连接的网络。 ?...9）成本函数（Cost Function）——当我们建立一个网络时，网络试图将输出预测得尽可能靠近实际值。我们使用成本/损失函数来衡量网络的准确性。而成本或损失函数会在发生错误时尝试惩罚网络。...隐藏神经元内的循环使他们能够存储有关前一个单词的信息一段时间，以便能够预测输出。隐藏层的输出在t时间戳内再次发送到隐藏层。展开的神经元看起来像上图。
Sigmoid函数将发挥作用以防我们有一个二进制输出，但是如果我们有一个多类分类问题，softmax函数使为每个类分配值这种操作变得相当简单，而这可以将其解释为概率。...以这种方式来操作的话，我们很容易看到——假设你正在尝试识别一个可能看起来像8的6。该函数将为每个数字分配值如下。我们可以很容易地看出，最高概率被分配给6，而下一个最高概率分配给8，依此类推…… ?...在最简单的网络中，我们将有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。每个层都有多个神经元，并且每个层中的所有神经元都连接到下一层的所有神经元。这些网络也可以被称为完全连接的网络。 ?...9）成本函数（Cost Function） 当我们建立一个网络时，网络试图将输出预测得尽可能靠近实际值。我们使用成本/损失函数来衡量网络的准确性。而成本或损失函数会在发生错误时尝试惩罚网络。...隐藏神经元内的循环使他们能够存储有关前一个单词的信息一段时间，以便能够预测输出。隐藏层的输出在t时间戳内再次发送到隐藏层。展开的神经元看起来像上图。
光滑的曲线使我们能够做到这一点，因此优于阶跃函数。 （b）ReLU（整流线性单位）——与 Sigmoid 函数不同的是，最近的网络更喜欢使用 ReLu 激活函数来处理隐藏层。...以这种方式来操作的话，我们很容易看到——假设你正在尝试识别一个可能看起来像 8 的 6。该函数将为每个数字分配值如下。...在最简单的网络中，我们将有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。每个层都有多个神经元，并且每个层中的所有神经元都连接到下一层的所有神经元。这些网络也可以被称为完全连接的网络。...9、成本函数（Cost Function）——当我们建立一个网络时，网络试图将输出预测得尽可能靠近实际值。我们使用成本/损失函数来衡量网络的准确性。而成本或损失函数会在发生错误时尝试惩罚网络。...隐藏神经元内的循环使他们能够存储有关前一个单词的信息一段时间，以便能够预测输出。隐藏层的输出在 t 时间戳内再次发送到隐藏层。展开的神经元看起来像上图。
使用由Google Brain实验室开发的用于深度学习研究的开源Python库TensorFlow，您将获取数字0-9的手绘图像，并构建和训练神经网络以识别和预测数字的正确标签显示。...术语隐藏层设置在输入和输出层之间的用于所有的层，即，那些“隐藏”从现实世界。 不同的体系结构可以产生截然不同的结果，因为性能可以被认为是体系结构的函数，例如参数，数据和训练的持续时间。...我们将在最后的隐藏层中使用dropout，使每个单元在每个训练步骤中有50％的机会被淘汰。这有助于防止过度拟合。 我们现在已经定义了神经网络的架构，以及影响学习过程的超参数。...在最后一个隐藏层，我们将使用0.5 的keep_prob值应用一个dropout操作。 构建图形的最后一步是定义我们想要优化的损失函数。...第5步 - 培训和测试 训练过程包括通过图形提供训练数据集并优化损失函数。每当网络迭代一批更多的训练图像时，它就会更新参数以减少损失，以便更准确地预测所显示的数字。
作者创造了一个小的（40厘米×40厘米）对抗性补丁（adverserial patch），用于使人躲过目标检测器的检测。演示如图1所示。...在关于面部识别攻击的研究中，Sharif等人使用印刷的眼镜图像骗过了人脸识别系统。 现有的物体检测模型主要包括FCN和Faster-RCNN两种，一些研究尝试对上述两种模型进行欺骗和攻击。...该补丁的目标是隐藏图像中的人，因此，模型的训练目标是最小化检测器输出的物体或类别分数。 总损失函数由上面三部分内容构成。在计算时引入了缩放因子alpha和beta。模式使用的优化算法为Adam优化。...探测器会根据人在图像中出现的位置显示人的边界框。然后，作者将经过多种变换的补丁应用于图像中，补丁与边界狂的相对位置是固定不变的。...在实验中，作者试图使一些有可能把人隐藏起来的参数达到其最小值。作为对照，作者还将结果与包含随机噪声的补丁进行了比较，该补丁的评估方式与随机补丁的评估完全相同。图3显示了不同补丁的结果。
光滑的曲线使我们能够做到这一点，因此优于阶跃函数 ReLU（整流线性单位） ——与Sigmoid函数不同的是，最近的网络更喜欢使用ReLu激活函数来处理隐藏层。...Sigmoid函数将发挥作用以防我们有一个二进制输出，但是如果我们有一个多类分类问题，softmax函数使为每个类分配值这种操作变得相当简单，而这可以将其解释为概率。...以这种方式来操作的话，我们很容易看到——假设你正在尝试识别一个可能看起来像8的6。该函数将为每个数字分配值如下。...在最简单的网络中，我们将有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。 每个层都有多个神经元，并且每个层中的所有神经元都连接到下一层的所有神经元。这些网络也可以被称为完全连接的网络 ?...也有人尝试诸如平均池化(average pooling)之类的方式，但在实际情况中最大化池化拥有更好的效果 20) 补白 (Padding) 补白(Padding)通常是指给图像的边缘增加额外的空白，从而使得卷积后输出的图像跟输入图像在尺寸上一致
matlab的绘图和可视化能力是不用多说的，可以说在业内是家喻户晓的。 Matlab提供了丰富的绘图函数，比如ez**系类的简易绘图函数，surf、mesh系类的数值绘图函数等几十个。...1、使用imwrite 函数 如图像是img，则可以使用 imwrite(img,’result.jpg’); 这种方法保存图像大小和显示的大小事一样的。...) plot(1:10); saveas(gcf,‘myfig.jpg’) (这种保存图像大小和源图像发生较大差别，为什么呢？...可以尝试 set (gcf,’Position’,[500,500,500,500], ‘color’,’w’) %大小设置。...3种方法 CSS中隐藏内容的3种方法 一般有:隐藏文本/图片.隐藏链接.隐藏超出范围的内容.隐藏弹出层.隐藏滚动条.清除错位和浮动等. 1.使用display:none来隐藏所有内容 display:none
隐藏层不直接接受外界的信号，也不直接向外界发送信号，因而如何认识隐藏层内部的工作原理和运行机制，也成为深度学习研究中的一大挑战。 可视化隐藏层是其中的一个解决方法，那如何做到呢？...如果我们要将一个“图像分类问题”的输出层可视化为一个图像，那么我们需要将输出层的激活函数转换为线性函数而不是softmax函数。了解一种检索与模型各层关联的配置参数和权重的方法，会派上用场。 ? ?...在这里，我们尝试分析模型将输入的图像分类为黑熊的期望。 作为人类，我们知道熊的共同特征是身躯大，腿长，鼻子长，耳朵小而圆，毛发蓬乱，五个不能伸缩的爪子和短尾巴。...黑熊(左)及北极熊(右)图像 我们尝试将模型期望的输入可视化，并将该输入分类为黑熊。要将一个图像分类为黑熊，我们需要激活输出层的第295个索引，因为该索引与“黑熊”相对应。...我们尝试提取网络的一组隐藏层(block1_conv1、block2_conv1、block3_conv1、block4_conv1)的输出，并在每个层中绘制图像。 ? ?
在神经网络编程部分，讲解了前向传播和反向传播的细节，包括初始化参数、激活函数、损失函数等。在应用部分，通过一个图像分类实例讲解如何一步步构建神经网络。...然而，神经网络可以在前面的隐藏层中建立一个简单的图像表示来识别边缘，通过第一个隐藏层，它可以学习角点和轮廓，通过第二个隐藏层，它可以学习诸如鼻子等部分。最后，它可以学习对象整体。...这是一个尝试错误的过程，在这个过程中，人们应该尝试不同的函数，并且看看哪一个函数对于手头的问题最有效。...每个图像分辨率为64*64。我们建立一个神经网络来分类图像是否有猫。 因此， ? 。 我们首先加载图像。 显示猫的示例图像。 重塑输入矩阵，以便每列都是一个样例。...尝试不同的函数并查看哪种功能最有效是一个尝试和错误的过程。 5. 迭代次数： 标准化数据将有助于激活单位具有相似的数值范围并避免梯度爆炸或消失。
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