权值共享这个词最开始其实是由LeNet5模型提出来，在1998年，LeCun发布了LeNet网络架构，就是下面这个： 虽然现在大多数的说法是2012年的AlexNet网络是深度学习的开端，但是...CNN的开端最早其实可以追溯到LeNet5模型，它的几个特性在2010年初的卷积神经网络研究中被广泛的使用——其中一个就是权值共享。...其实权值共享这个词说全了就是整张图片在使用同一个卷积核内的参数，比如一个3*3*1的卷积核，这个卷积核内9个的参数被整张图共享，而不会因为图像内位置的不同而改变卷积核内的权系数。...说的再直白一些，就是用一个卷积核不改变其内权系数的情况下卷积处理整张图片（当然CNN中每一层不会只有一个卷积核的，这样说只是为了方便解释而已）。...如果还是一个个像素点上的像素值的话，那就意味着每一个像素值都会对应一个权系数，这样就带来了两个问题： 1.每一层都会有大量的参数 2.将像素值作为输入特征本质上和传统的神经网络没有区别，并没有利用到图像空间上的局部相关性
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本文通过ImageNet可视化大数据、Caffe共享深度学习模型和家中训练三个场景审查了深度学习的权值与大数据的关系，介绍了目前的问题和解决方案。文章最后预测深度学习将来可能需要相关的“AI法”。...接下来，我们需要牢记一个基本的问题：一个学习过的神经网络的权值是输入图像的衍生品吗？换句话说，当一个深度学习系统使用过你的数据之后，谁应该拥有什么？ ?...逻辑学 在可视化物体识别任务中，最常用的模型是卷积神经网络（也称为ConvNets或CNNs）。...深度学习的训练结果是一些权值的集合，这些学习过的权值代表的是模型架构中不同层上的权值——用浮点数表示的这些上百万个的权值代表了从图像中学到的内容。那么，关于这些权值，其中有趣的是什么呢？...有趣的是权值和大数据之间的关系，现在，这种关系将受到审查。 “基于ImageNet训练后的神经网络权值是ImageNet的衍生品吗？是数以百万计的版权声明的‘污水坑’吗？
本文通过ImageNet可视化大数据、Caffe共享深度学习模型和家中训练三个场景审查了深度学习的权值与大数据的关系，介绍了目前的问题和解决方案。文章最后预测深度学习将来可能需要相关的“AI法”。...今天我们来看一个非常著名的可视化大数据来源地，深入了解一下训练过的神经网络，然后扪心自问一些关于数据/模型所有权的问题。...接下来，我们需要牢记一个基本的问题：一个学习过的神经网络的权值是输入图像的衍生品吗？换句话说，当一个深度学习系统使用过你的数据之后，谁应该拥有什么？ ?...深度学习的训练结果是一些权值的集合，这些学习过的权值代表的是模型架构中不同层上的权值——用浮点数表示的这些上百万个的权值代表了从图像中学到的内容。那么，关于这些权值，其中有趣的是什么呢？...有趣的是权值和大数据之间的关系，现在，这种关系将受到审查。 “基于ImageNet训练后的神经网络权值是ImageNet的衍生品吗？是数以百万计的版权声明的‘污水坑’吗？
# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
下面是一个简单的示例代码，展示如何使用反射来改变私有变量的值： import java.lang.reflect.Field; public class PrivateFieldModifier {...privateField.set(obj, "修改后的私有变量值"); // 打印修改后的值 System.out.println("私有变量的值："...接下来，我们调用setAccessible(true)方法设置字段的访问权限，以便可以访问和修改私有字段。最后，我们使用set方法修改私有字段的值为"修改后的私有变量值"。...最后，我们通过调用getPrivateFieldValue方法获取修改后的私有字段的值，并将其打印到控制台。 需要注意的是，反射机制虽然强大，但它破坏了类的封装性原则。...此外，对于安全关键的代码，特别是在生产环境中，建议谨慎使用反射机制，并确保只有在必要的情况下才去修改私有变量的值，以避免潜在的安全问题。
在使用excel的过程中，我们知道，根据一个坐标我们很容易直接找到当前坐标的值，但是如果知道一个坐标里的值，反过来求该点的坐标的话，据我所知，excel没有提供现成的函数供使用，所以需要自己用VBA编写函数使用...(代码来自互联网) 在Excel中，ALT+F11打开VBA编辑环境，在左边的“工程”处添加一个模块 把下列代码复制进去，然后关闭编辑器 Public Function iSeek(iRng As Range...False, False): Exit For Next If iAdd = "" Then iSeek = "#无" Else iSeek = iAdd End Function 然后即可在excel的表格编辑器中使用函数...iSeek了，从以上的代码可以看出，iSeek函数带三个参数，其中第一个和第二个参数制定搜索的范围，第三个参数指定搜索的内容，例如 iSeek(A1:P200,20)，即可在A1与P200围成的二维数据表中搜索值
JS中的Map如何根据已知的key获取到对应的value值 JS中的Map如何根据已知的key获取到对应的value值？
为了减少神经网络的计算消耗，论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果。...这样，不用改变其输出的特征图，Ghost模块的整体的参数量和计算量就已经降低了 基于Ghost模块提出GhostNet，将原始的卷积层替换为Ghost模块 Approach *** Ghost Module...模块进行超参数测试，表3的$s=2$，表4的$d=3$ [1240] 可以看到使用Ghost模块不仅比其它压缩方法更能降低模型的体量，也最能保持模型准确率 [1240] 对Ghost模块产生的特征进行了可视化...，结果如表7，不同的模型大小使用不同的$\alpha$值进行调整，整体而言，GhostNet最轻量且准确率最高 Object Detection [1240] 在one-stage和two-stage...检测算法上，GhostNet能降低大部分计算量，而mAP与其它主干网络差不多 CONCLUSION *** 为了减少神经网络的计算消耗，论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果。
excelperfect Q：我有一个工作表，在单元格B1中输入有数值，我想根据这个数值动态隐藏行2至行100。...具体地说，就是在工作表中放置一个命令按钮，如果单元格B1中的数值是10时，当我单击这个命令按钮时，会显示前10行，即第2行至第11行；再次单击该按钮后，隐藏全部的行，即第2行至第100行；再单击该按钮，...则又会显示第2行至第11行，又单击该按钮，隐藏第2行至第100行……也就是说，通过单击该按钮，重复显示第2行至第11行与隐藏第2行至第100行的操作。...图1 如何实现？ 注：这是在chandoo.org的论坛上看到的一个贴子，有点意思。...A：使用的VBA代码如下： Public b As Boolean Sub HideUnhide() If b =False Then Rows("2:100").Hidden
一个好的权值初始值有以下优点： · 梯度下降的收敛速度较快 · 深度神经中的网络模型不易陷入梯度消失或梯度爆炸问题 该系列共两篇文章，我们主要讨论以下两个话题： 1、为什么在线性回归和逻辑回归中可以采用...0初始化，而在神经网络中不能采用（实际上不光是0初始化，将权值初始化为任意相同值，都很有可能使模型失效）； 2、常用的三种权值初始化方法：随机初始化、Xavier initialization、He initialization...') b = tf.Variable(0,dtype=tf.float32,name='bias') 但是，当在神经网络中的权值全部都使用 0 初始化时，模型无法正常工作了。...我们看一下使用权值 0 初始化的神经网络训练并测试该数据集的结果： ?...测试结果 在100次的迭代中，每一次迭代，损失值都没有变化 模型检测的准确度为11.35%，几乎完全没有检测出来 总结一下：在神经网络中，如果将权值初始化为 0 ，或者其他统一的常量，会导致后面的激活单元具有相同的值
将Keras权值矩阵保存为简短的动画视频，从而更好地理解你的神经网络模型是如何学习的。下面是第一个LSTM层的例子，以及一个经过一个学习周期训练的6级RNN模型的最终输出层。...Keras模型和一个output_directory，可以定期地保存权值图像。...在默认情况下，每一个周期都要保存权值，但是如果你要训练很多的周期，你可能会想要改变这个问题。...batch_interval(default=100):在每个batch_interval批次保存权值图像. batch_interval=1将为每个批次保存权值. cmap (default=’gray...lil项目的目标是编写一个快速的工具，让我能够更好地理解在各种神经网络中权重是如何变化的。
这篇文章中，我会通过不同的方法探索初始化神经网络层权值。一步一步地，通过各种简短的实验和思维练习，我们将发现为什么适当的初始化权重对训练深度神经网络如此重要。...为什么要初始化权值 权值初始化的目的是防止层激活输出在深度神经网络的正向传递过程中爆炸或消失。...不幸的是，我们还必须担心防止层输出消失。为了看看当我们初始化网络权值时发生了什么——我们将调整权值，使其在均值为0的正态分布内时，标准差为0.01。 ?...相反，使用“标准”初始化会导致网络较低层(较高)的权值梯度与最上层(接近于零)的权值梯度之间的差异更大。 ?...探索如何用类relu的激活函数在网络中最好地初始化权重是kobjective He等人，提出他们自己的初始化方案的动机，这是为使用这些非对称、非线性激活的深层神经网络量身定制的。
excelperfect Q：这个问题很奇怪，需要根据在工作表Sheet1中输入的数值高亮显示工作表Sheet2中相应的单元格。...具体如下： 在一个工作簿中有两个工作表Sheet1和Sheet2，要求在工作表Sheet1中列A的某单元格中输入一个值后，在工作表Sheet2中从列B开始的相应单元格会基于这个值高亮显示相应的单元格。...例如，在工作表Sheet1的单元格A2中输入值2后，工作表Sheet2中从单元格B2开始的两列单元格将高亮显示，即单元格B2和C2高亮显示；在工作表Sheet1的单元格A3中输入值3，工作表Sheet2...中从B3开始的三列单元格将高亮显示，即单元格B3、C3和D3加亮显示，等等。...图2：在工作表Sheet2中的结果 A：可以使用工作表模块中的事件来实现。
由于浏览器的安全限制的成都越来越高，尤其是设计到跨域的数据调用问题，限制要求也是越来越严格。...而EasyNVR作为能力层，需要进行接口的调用，因此在调用接口进行token验证往往也是存在很多不方便的地方。 ?...针对这些问题，EasyNVR在新的4.1.0版之后（包含4.1.0版本）也同步兼容了get进行token验证的方法。...就是将登录获取到的token值在后续需要用到的接口可以通过get传值的方式进行接口传递从而达到接口的调用。 前端代码实现： <!
我们不需要时刻担心权值矩阵的规模，也不需要记住我们决定使用的激活函数的导数公式。通常，我们所需要做的就是创建一个神经网络。即使是一个结构非常复杂的网络，也只需要导入少量程序包和几行代码就能实现。...此外，每个神经元都有一套自己的参数，这些参数通常指的是 w（权值的列向量）以及 b（偏置），在学习过程中参数会不断变化。...在每一轮迭代中，神经元会根据目前的权值向量 w 加上偏置计算出 x 向量值的加权平均。最后，计算结果会被传递给一个非线性的激活函数 g。在本文后面的部分，我将稍微提到一些目前最流行的激活函数。 ?...我们所使用的激活函数如下，而其函数值在学习过程中变化的可视化演示如图 7 所示。我们可以看到，随着一次次的迭代，损失函数的值是如何减小、而准确率是如何提升的。 ? ? 图 7....学习过程中准确率和损失函数值的变化情况 神经网络是如何学习的？ 神经网络的学习过程就是不断改变参数 W 和 b 的值，从而使损失函数最小。
在给出如何防止/减弱过拟合之前，让我们先从一个实际的例子看看到底怎么才是过拟合！...参数正则化（权值衰减）在损失和模型复杂度间进行折中，可以使用L1或L2，其中L1正则采用的是拉普拉斯先验，倾向于聚集网络的权值在相对少量的高重要连接上，而其他权重就会被趋向于0；而L2正则采用的是高斯先验...每次使用梯度下降时，只使用随机的一般神经元进行更新权值和偏置，因此我们的神经网络时再一半隐藏神经元被丢弃的情况下学习的。...Early stopping，因为在初始化网络的时候一般都是初始为较小的权值，训练时间越长，部分网络权值可能越大。如果我们在合适时间停止训练，就可以将网络的能力限制在一定范围内； 7....),传统的深度神经网络在训练是,每一层的输入的分布都在改变,因此训练困难,只能选择用一个很小的学习速率,但是每一层用了BN后,可以有效的解决这个问题,学习速率可以增大很多倍。
目录 神经网络的基本工作原理 多层感知器及其基础知识 神经网络具体步骤详解 神经网络工作过程的可视化 如何用Numpy实现NN（Python） 如何用R语言实现NN 反向传播算法的数学原理 神经网络的基本工作原理...通过改变输入和环境，你可以用相应的各种输出测试bug位置，因为输出的改变其实是一个提示，它能告诉你应该去检查哪个模块，甚至是哪一行。一旦你找到正确的那个它，并反复调试，你总会得到理想的结果。...在神经网络中，一种常用的做法是降低那些容易导致更多loss的神经元的权重/权值。因为这个过程需要返回神经元并找出错误所在，所以它也被称为“反向传播”。...其实，神经网络的工作过程可以被看作是一个试错的过程，我们能根据输出值的错误更新之前的bias和权值，这个回溯的行为就是“反向传播”（Back Propagation）。...随机梯度下降法：用1个数据点计算权值w1的变化情况Δw1和权值w2的变化情况Δw2，更新w1、w2并将它们用于第二个数据点的计算。
BERT 的几何性质的方法，可帮助我们理解 BERT 等神经网络语言模型表征信息的方式。...，而神经网络则基于连续数据运作：高维空间中的向量。...图 2：在单位正方体的顶点上的一个简单毕达哥拉斯嵌入 其它小型的树又如何呢，比如四个顶点构成的链？这也能在正方体的顶点中有很好的毕达哥拉斯嵌入。 ?...（举个例子，这就是我们的语言处理神经网络的激励示例的情况。）在上面的证明中，除了使用基向量 e_1,......基于这些观察，我们决定更系统地研究不同的依存关系将可能如何影响嵌入距离。回答这一问题的一种方式是考虑一个大型句子集并测试词对之间的平均距离是否与它们的句法关系存在任何关联。
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