如何利用大数据提升传播效果 传统意义上的传播效果评估，有两种状态，一种是以传播者自我感觉为标准，决定以什么方式进行传播;一种是借助于受众调查的数据，包括广播电视的收听收视率，报纸杂志的发行量与阅读率等，...受众的信息消费情况总是留下清晰的痕迹，对这些痕迹的精细分析可以为传播者了解传播对象的需求，从而预测特定内容的受众喜好提供坚实的基础。...媒体在充分利用大数据提升传播效果方面有不少创新和探索： 最典型的应用就是“今日头条”的信息推送，研究人员对用户过去信息消费过程中积累的大数据进行分析，通过一定的算法把握特定消费者的个性化需求，并以此为基础实现不同用户的个性化信息推送...怎样避免大数据资源带来的评估错误 一方面，因为技术手段制造数据垃圾的成本较低，使得网络虚拟空间充斥各种无用信息，造成网络数据痕迹并不总是准确表征用户的行动轨迹和意见图谱。...传统媒体人只有在传播的各环节充分利用新媒体手段强化每一个环节的传播效率，大数据的分析和研究结果才能够帮助媒体最终达到提升传播效果的目标，同时，也为传统媒体与新媒体融合发展提供方向性的指引。
在这项工作中，我们提出了实际应用中的重要指标的全面分析：精度，内存占用，参数，操作计数，推理（inference）时间和功耗。...我们相信，我们的分析提供了一组令人信服的信息，有助于设计和设计有效的DNN。...本文的目的是强调这些图的重要性，这是在实际部署和应用中优化这些网络的基本必要约束。 2.方法 为了比较不同模型的质量，我们收集和分析了文献中公开的准确度值。...由于这个原因，我们决定使用一个中心crop采样技术对所有网络的准确度的重新评估进行分析。 对于推理时间和内存使用测量，我们使用Torch7 和cuDNNv4后端。...3.结果 在这篇文章中，我们分析；标准化AlexNet，批量归一化NIN，GoogLeNet，VGG-16和-19 ，ResNet-18，-34，-50 和-101和Inception-v3，因为他们获得了最高的性能
神经网络 反向传播算法 之前我们在计算神经网络预测结果的时候我们采用了一种正向传播方法，我们从第一层开始正向一层一层进行计算，直到最后一层的 h_{\theta}\left(x\right) 。...现在，为了计算代价函数的偏导数 \frac{\partial}{\partial\Theta^{(l)}_{ij}}J\left(\Theta\right) ，我们需要采用一种反向传播算法，也就是首先计算最后一层的误差...以一个例子来说明反向传播算法。...假设我们的训练集只有一个样本 \left({x}^{(1)},{y}^{(1)}\right) ，我们的神经网络是一个四层的神经网络，其中 K=4，S_{L}=4，L=4 ： 前向传播算法： 我们从最后一层的误差开始计算...我们的算法表示为： 即首先用正向传播方法计算出每一层的激活单元，利用训练集的结果与神经网络预测的结果求出最后一层的误差，然后利用该误差运用反向传播法计算出直至第二层的所有误差。
它是一个蠕虫僵尸网络，这个蠕虫僵尸网络采用了非常先进的技术，并且拥有非常强大的功能，可以利用像GitHub和Pastebin这样值得信赖的网站来托管自己的恶意代码。...因为常见的攻击防御和网络监控系统是不会屏蔽来自合法站点的流量的。”...Juniper的研究人员表示，Gitpaste-12恶意软件还包含了一个能够针对网络内其他设备发动攻击的脚本，而且还会尝试进行自我复制和横向传播。...Gitpaste-12还会继续进化 从功能性和躲避安全检测方面，Gitpaste-12这个蠕虫僵尸网络确实是“八面玲珑”。...Gitpaste-12攻击将会感染开发人员所使用的开发工具，而这些工具将用于各类项目的开发，这将导致后续的项目受到感染，从而实现漏洞的传播。在这个开源的年代，这无疑是一个正在发展的新型攻击向量。
神经网络的“两个传播”： 前向传播（Forward Propagation） 前向传播就是从input，经过一层层的layer，不断计算每一层的z和a，最后得到输出y^ 的过程，计算出了y^，就可以根据它和真实值...每经过一次前向传播和反向传播之后，参数就更新一次，然后用新的参数再次循环上面的过程。这就是神经网络训练的整个过程。...（不熟悉的朋友可以看这里：传送门） 这样，我们用公式在表示一下我们的两层神经网络的前向传播过程： Layer 1: Z[1] = W[1]·X + b[1] A[1] = σ(Z[1]) Layer 2...三、反向传播 反向传播说白了根据根据J的公式对W和b求偏导，也就是求梯度。因为我们需要用梯度下降法来对参数进行更新，而更新就需要梯度。...深度神经网络的正向传播、反向传播和前面写的2层的神经网络类似，就是多了几层，然后中间的激活函数由sigmoid变为ReLU了。 That’s it！以上就是神经网络的详细介绍了。
= null) { this.parent.publishEvent(event);//调用父类发布方法向上传播 } } /** * Return the internal ApplicationEventMulticaster
上节课给大家简单介绍了神经网络，并且重点介绍了神经网络的前向传播工作原理。可能有些同学觉得难，因为上节课涉及到一些矩阵运算，以前没有学过线性代数的同学可能就看不懂了。...好了，说了这么多，言归正传，本节课会在上节课的基础上继续给大家介绍神经网络的反向传播工作原理。反向传播？？没错，反向传播！...反向传播的计算 反向传播是在前向传播的基础上反向传递误差的过程，假设我们使用随机梯度下降的方式来学习神经网络的参数，损失函数定义为 ? ，其中y是样本的真实标签。...下图表达了反向传播误差的传递过程，图中的数字对应上节课前向传播网络图中的权重w和偏置b，有兴趣的同学可以自己代入公式计算。 ? Ok，枯燥的公式推导终于结束，哈哈~但并不表示接下来就轻松了?。...最后附上神经网络反向传播部分代码，跟着好好敲一遍代码，你的收获一定会比别人多！！
DNN中的反向传播 反向传播算法是神经网络的训练的基本算法组成之一，在训练神经网络时，训练分为两个步骤：计算梯度和更新权值。其中反向传播负责的是梯度的计算，而训练算法的区分主要在更新权值的方式上。...卷积神经网络中的反向传播 卷积神经网络相比于多层感知机，增加了两种新的层次——卷积层与池化层。由于反向传播链的存在，要求出这两种层结构的梯度，仅需要解决输出对权值的梯度即可。...池化层的梯度 池化层用于削减数据量，在这一层上前向传播的数据会有损失，则在反向传播时，传播来的梯度也会有所损失。一般来说，池化层没有参数，于是仅需要计算梯度反向传播的结果。...理论分析 池化层的反向传播的方法是upsample，先将矩阵还原成原大小，之后： 对于最大值池化，将梯度放置于每个池化区域取得最大值的位置，其他位置为0 对于平均值池化，则把的所有子矩阵的各个池化局域的值取平均后放在还原后的子矩阵位置...反向传播梯度 理论分析 对于卷积网络，前向传播公式为： $$a^l= \sigma(z^l) = \sigma(a{l-1}*Wl +b^l) $$ 其中$*$为卷积运算（不为乘法运算），DNN的反向传播公式为
神经网络的计算过程 3.1 计算过程 3.2 随机初始化模型参数 3.3 激活函数 3.4 正向传播 3.5 反向传播(BP) 3.6 随机梯度下降法(SGD) 4....自然语言处理：机器创作、个性化推荐、文本分类、翻译、自动纠错、情感分析。 数值预测、量化交易 2. 什么是神经网络 我们以房价预测的案例来说明一下，把房屋的面积作为神经网络的输入（我们称之为?）...多隐藏层的神经网络比 单隐藏层的神经网络工程效果好很多。 提升隐层层数或者隐层神经元个数，神经网络“容量”会变大，空间表达力会变强。 过多的隐层和神经元节点，会带来过拟合问题。...3.5 反向传播(BP) 反向传播(back-propagation)指的是计算神经网络参数梯度的方法。...3.6.2 调节 Batch_Size 对训练效果影响到底如何？ Batch_Size 太小，模型表现效果极其糟糕(error飙升)。 随着 Batch_Size 增大，处理相同数据量的速度越快。
图1 多层前馈网络的决策区域 这里显示的网络是用来训练识别10种出现在“h_d”（例如“had”，“hid”）间的元音。这个网络的输入由两个参数F1和F2组成，它们是通过对声音的频谱分析得到的。...输入的语音信号用两个参数表示，它们是通过对声音的频谱分析得到的，这样我们可以方便地在二维实例空间中显示出决策面。如图可见，多层网络能够表示高度非线性的决策面，它比单个单元的线性决策面表征能力更强。...2，反向传播算法 对于由一系列确定的单元互连形成的多层网络，反向传播算法可用来学习这个网络的权值。它采用梯度下降方法试图最小化网络输出值和目标值之间的误差平方。...这儿给出反向传播算法，然后推导出反向传播算法使用的梯度下降权值更新法则。 因为要考虑多个输出单元的网络，而不是象以前只考虑单个单元，所以先重新定义误差E，以便对所有网络输出的误差求和。...尽管有这个障碍，已经发现对于实践中很多应用反向传播算法都产生了出色的结果。 表1 包含两层sigmoid单元的前馈网络的反向传播算法（随机梯度下降版本） 表1给出了反向传播算法。
作者：Simona Ivanova AI/ML 专家 就职于 Science 杂志 超神经HyperAI 导读 反向传播（Backpropagation，简称 BP）是目前用来训练人工神经网络（Artificial...杰佛里·辛顿：反向传播算法的发明人之一 Geoffrey Hinton（杰弗里•辛顿） 杰佛里·辛顿是一位英国出生的加拿大计算机学家和心理学家，在类神经网络领域贡献颇多，是反向传播算法的发明人之一，也是深度学习的积极推动者...，被称为神经网络和深度学习之父。...不过，在辛顿众多科研成果中，反向传播是最为著名的，也是目前大部分有监督学习神经网络算法的基础，建立在梯度下降法之上。...这个过程就是反向传播算法，又称 BP 算法，它将输出层的误差反向逐层传播，通过计算偏导数来更新网络参数使得误差函数最小化，从而让 ANN 算法得出符合预期的输出。
Disclaimer: It is assumed that the reader is familiar with terms such as Multila...
---- 反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。...，直至传播到输入层； 在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值；不断迭代上述过程，直至收敛。...其中，x表示输入的样本，y表示实际的分类，a^L表示预测的输出，L表示神经网络的最大层数。 3. 公式及其推导 本节将介绍反向传播算法用到的4个公式，并进行推导。...公式1（计算最后一层神经网络产生的错误）： ? 其中， ? 表示Hadamard乘积，用于矩阵或向量之间点对点的乘法运算。公式1的推导过程如下： ?...反向传播算法伪代码 输入训练集 对于训练集中的每个样本x，设置输入层（Input layer）对应的激活值 ? ： 前向传播： ? 计算输出层产生的错误： ? 反向传播错误： ?
本论坛由腾讯大数据联合DataFun联合举办，邀请到了来自腾讯、阿里、Cloudera、炎凰数据、镜舟科技等公司的几位专家，分享关于他们的新一代湖仓融合架构，以及如何使用物化视图加速数据湖查询，数据湖查询引擎优化等方面的内容...腾讯大数据在湖仓融合领域的新探索 喻奎 阿里云智能 高级技术专家 个人介绍：哈工大本硕毕业后，进入阿里巴巴云智能集团工作近10年，一直从事大数据分布式计算分析引擎的设计开发工作，重点从事MaxCompute...Impala 的内存优化 彭江涛 炎凰数据 研发工程师 个人介绍：毕业于上海交通大学，一直从事数据处理和数据分析相关的系统研发工作。...演讲题目：数据湖超车道：StarRocks 如何借助物化视图加速数据分析 演讲提纲：介绍 StarRocks 物化视图功能以及在数据湖分析场景的应用。 听众收益： 1. 物化视图的技术介绍 2....如何加速数据湖分析
神经网络 后向传播算法 计算 隐藏层 与 输出层 的输入输出实例分析 II . 神经网络 后向传播算法 输入层公式 III. 神经网络 后向传播算法 输入层计算 IV ....神经网络 后向传播算法 隐藏层 / 输出层 输入公式 V . 神经网络 后向传播算法 隐藏层 / 输出层 输出公式 VI . 神经网络 后向传播算法 计算单元 4 输入值 ( 隐藏层 ) VII ....神经网络 后向传播算法 计算单元 5 输入值 ( 隐藏层 ) VIII . 神经网络 后向传播算法 计算单元 4 输出值 ( 隐藏层 ) IX ....神经网络 后向传播算法 计算单元 5 输出值 ( 隐藏层 ) X . 神经网络 后向传播算法 计算单元 6 输入值 ( 输出层 ) XI ....神经网络 后向传播算法 计算 隐藏层 与 输出层 的输入输出实例分析 ---- 以下面的三层神经网络为例 , 网络拓扑结构如下 : 1 .
【导读】本文的目的是深入分析深层神经网络，剖析神经网络的结构，并在此基础上解释重要概念，具体分为两部分：神经网络编程和应用。...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。...神经网络编程 - 前向传播和后向传播 根据无限逼近定理（Universal approximation theorem），神经网络可以在有限的层数和误差范围内学习和表示任何函数。...---- ---- 前向传播 输入X提供初始信息，然后传播到每层的隐藏单元，最后输出。...结论 ---- ---- 这篇文章的目的是深入分析深层神经网络，并在此基础上解释重要概念。我们现在并不关心准确率，因为我们可以做很多事情来提高准确性，这将是以下帖子的主题。
1、收集了论坛607条口碑数据。
1、前言 先简单的说下神经网络吧。 简单来说就是模拟大脑的神经元。 前端会有一大批数据输入，例如，前端输入了一张图像的所有像素点。 中间层会有成千上万个网络数据节点，我们可以称之为神经元。...是的，神经网络整个过程中最终就是要求得 和为何值时，神经网络的输出最为合理。 那么，我们就要问了，什么是合理？ 我们不是最终有输出层吗？...反向传播算法 这就是我们最核心的地方了，怎么求解出 和呢？ 我们需要用到一个反向传播算法。...那么我们就运用到下面的公式3和公式4了 公式3（计算权重的梯度）： 推导过程： 公式4（计算偏置的梯度）： 推导过程： 4.反向传播算法伪代码 ·输入训练集 ·对于训练集中的每个样本x，设置输入层（...Input layer）对应的激活值 ： ·前向传播： ， · ·计算输出层产生的错误： · ·反向传播错误： ·使用梯度下降（gradient descent），训练参数：
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。...反向传播过程 反向传播原理是链式求导法则，其实就是我们高数中学的复合函数求导法则。这只是在推导公式的时候用的到。...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！
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，...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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
