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尚恩 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 只要你用了ReLU，我们就是好朋就是“浅度学习”。 最近有研究证明，所有基于ReLU的深度神经网络都可以重写为功能相同的3层神经网络。...任何深度ReLU网络都是浅层的 ReLU是深度学习领域最常用的一种激活函数，由Nair & Hintonw在2010为限制玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machines)提出的。...由于常常在实践中有着比其他常用激励函数（例如逻辑函数）更好的效果，而被深度神经网络广泛用于图像识别等计算机视觉人工智能领域。...论文指出，每个深度ReLU网络都可以转换为一个功能相同且具有“三个隐藏层”的浅层网络。并提供了一个找到对应浅层网络权重的算法，提高神经网络的全局可解释性。...所以就有网友提出疑惑：算法运行时间与神经元数量成指数关系，12个神经元需要近10分钟，那计算一个普通大小的DNN所需时间岂不是长了去了…… 网友指出：假设单层神经网络可以计算任何函数，那么对于任何神经网络来说
调用CreateWindow或CreateWindowEx创建窗口返回空句柄时，我们总是会调用GetLastError看下错误码，就知道具体错误的原因（比如窗口类未注册），但如果GetLastError...返回0没有报错，是怎么回事呢？...第二，SendMessage发送WM_CREATE消息，消息处理函数WndProc处理WM_CREATE消息，返回处理结果 第三，如果处理结果为0，窗口创建成功返回窗口句柄，如果处理结果非0，销毁窗口，...返回空句柄。...所以，CreateWindow返回空句柄而GetLastError返回0是因为未正确处理WM_CREATE消息，返回非0值。
按照C语言语法， 0 表示假，非零（常常用 1）表示真，那是否函数也用 0 返回值表示“失败”，1 返回值表示“成功”呢？...02 行业“潜规则” C语言函数当然可以使用返回值 0 表示“失败”，用返回值 1 表示“成功”。...C语言也有“行业潜规则”，不过，对于一般的函数，大多数C语言程序员常常使用返回值 0 表示成功，非零值表示失败。...仔细考虑下，其实C语言函数使用返回值 0 表示成功是有原因的。更一般的C语言函数返回值并不一定只有两种可能值（成功/失败），它可能还会返回对应错误原因的返回值。...实数要么是 0，要么非 0，因此可以将 0 看作一个比较特殊的“唯一”数值，使用 0 这个“唯一”的返回值，表示唯一的“成功”，多种非零的返回值，表示多种原因的失败，无疑更好一些。
之前发表过一种样式的“返回顶部、返回底部、评论”效果，今天在这里分享Devework.com目前使用的效果：一个博客侧边滑动，返回顶部，查看评论的小工具，作为WordPress等博客专用。...{ clearTimeout(fq) }).click(function() { $body.animate({ scrollTop: 0...>/js/gototop.js"> 返回顶部"> 0;} #comt{background-position:left -30px;height:32px;} #xia{background-position:left -68px;} #comt:hover...{background-position:right -30px;} #shang:hover{background-position:right 0;} #xia:hover{background-position
本文所说的”返回顶部、返回底部、评论 “相信你知道是什么东东了吧？ 一般你在各大网站的右下角都能看到类似的东东，但许多网站都普遍只有“返回顶部”的效果。...本站将陆续发表几篇文章提供这几类“返回顶部、返回底部、评论”的添加方法（教程 ），今天提供的是在Jeff的阳台中使用的，效果如下： ? ? 你也可以到Jeff的阳台查看效果。...此“返回顶部、返回底部、评论”效果没有像本站使用的js滑动特效，但影响不大。如果你在意这个，你也可以等待后续文章更新。具体的黑色是通过css定义的，你可以改成你需要的颜色。...);return false;" href="#top"> 返回顶部 0 1px #fff,0 0 1px rgba(0,0,0,.2); -moz-box-shadow:inset 0 0 1px #fff,0 0 1px rgba(0,0,0,.2); box-shadow
按照C语言语法， 0 表示假，非零（常常用 1）表示真，那是否函数也用 0 返回值表示“失败”，1 返回值表示“成功”呢？...“行业潜规则” C语言函数当然可以使用返回值 0 表示“失败”，用返回值 1 表示“成功”。...C语言也有“行业潜规则” 不过，对于一般的函数，大多数C语言程序员常常使用返回值 0 表示成功，非零值表示失败。...仔细考虑下，其实C语言函数使用返回值 0 表示成功是有原因的。...函数成功只有一种可能，函数失败却有多种可能 实数要么是 0，要么非 0，因此可以将 0 看作一个比较特殊的“唯一”数值，使用 0 这个“唯一”的返回值，表示唯一的“成功”，多种非零的返回值，表示多种原因的失败
由实现定义的行为这个词就提醒我们，在实际编程时如果要考虑到程序在多个运行环境下进行运行时，不能对 malloc 返回的数值进行任何假设。...换言之，没事儿不要吃饱了撑的在实际编程中写下 malloc(0) 这种天怒人怨的代码。 但是，这个无意义的问题吸引了我的兴趣。...因此我开始查阅 glibc 的源代码，依此了解在 glibc 下，mallloc(0) 的行为。...; printf("Address: 0x%x....因为标准中提到了，对于 malloc(0) 这种故意挑事的代码，实现时可以返回一个空指针作为回礼。 文章来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40490357
这样可能会导致一些费解的现象： in_array(0, ['a', 'b', 'c']) // 返回bool(true)，也就相当于数组中有0 array_search(0, ['a', 'b',...'c']) // 返回int(0)，也就是第一个值的下标 0 == 'abc' // 返回bool(true)，也就相当于相等 这两个表达式都返回true。...用严格比较，如下， in_array(0, ['a', 'b', 'c'], true) // 返回false array_search(0, ['a', 'b', 'c'], true)...// 返回false 0 === 'abc' // 返回false 强制做类型比较，这样就能拿到精确的结果。...'a' array_search('a', [true, 'b', 'c']) // 返回int(0)，相当于找到了字符'a' 这是为什么呢？
返回值： 调用成功时返回一个文件描述符fd 调用失败时返回-1，并修改errno 正确的判断应该是 if（fd 0），那我们什么时候会fd=0呢，如果fd=0，那么已经正常打开了，但是我们判断了打开错误了...open函数返回的文件描述符fd一定是未使用的最小的文件描述符，那么如果0没有使用，那么我们open的时候，首先就会获取到fd=0的情况。...默认情况下，0,1,2这三个句柄对应的是标准输入，标准输出，标准错误，系统进程默认会打开0，1，2这三个文件描述符，而且指向了键盘和显示器的设备文件。...所以通常我们open的返回值是从3开始的。...; printf(“fd = %d\n”, fd); 则可以发现我们就可以open的时候，返回了0的fd.
由于用户在http返回前关闭/取消，或者防火墙等原因，会造成http请求没有status信息。... attribute must return the result of running these steps: If the state is UNSENT or OPENED, return 0....If the error flag is set, return 0. Return the HTTP status code.
为了应对这些挑战，一些改进的网络结构和训练技术被提出，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks）等。...本系列为实验内容，对理论知识不进行详细阐释 （咳咳，其实是没时间整理，待有缘之时，回来填坑） 0. 导入必要的工具包 torch：PyTorch深度学习框架的主要包。...定义激活函数 logistic(z) 实现逻辑斯蒂（Logistic）函数，将输入张量z应用于逻辑斯蒂函数的公式，并返回结果。...（ReLU）函数，将输入张量z应用于ReLU函数的公式，并返回结果。...ReLU）函数，将输入张量z应用于Leaky ReLU函数的公式，并返回结果。
田渊栋博士提到，在学生-教师设置下的ReLU神经网络中，存在学生网络和教师网络的节点对应关系，通过对这种关系的分析，可以帮助我们理解神经网络的学习机制，以及剪枝、优化、数据增强等技术的理论基础。...2 学生-教师设置的ReLU神经网络 今天我们讨论ReLU 网络，ReLU激活函数在神经网络的应用非常广泛。因为它很容易实现，而且学习比较快，能自然地实现网络稀疏性。...先考虑理想化假设，两层ReLU神经网络，梯度等于0，样本数无限。其中有6个学生网络节点，用点画线表示，2个教师网络节点，用粗体线表示，下图显示了这些节点的边界。...这样我们能得到另外一个定理，可以证明在满足某些条件时，那些没有对齐的学生网络节点（下图的黑色点），它的输出权重会是0，这就给我们提供了如何对神经网络进行剪枝的理论基础。...2、非理想化假设 我们之前做了一些理想化的假设，比如说梯度等于0，数据集样本数无限，现在我们做一些更加实际的假设，即两层ReLU神经网络，梯度很小但不等于0，数据集样本数有限。
0、 问题背景 在具体PHP编码过程中，总会出现一些我们认为不可能的情况，如下几例： in_array(0, ['a', 'b', 'c']) // 返回bool(true)，相当于数组中有0...array_search(0, ['a', 'b', 'c']) // 返回int(0)，相当于是第一个值的下标 0 == 'abc' // 返回bool(true...使用严格比较，如下所示： in_array(0, ['a', 'b', 'c'], true) // 返回bool（false） array_search(0, ['a', 'b', 'c']..., true) // 返回bool（false） 0 === 'abc' // 返回bool（false） 3、 false 与 null 那么...('a', [true, 'b', 'c']) // 返回int(0),相当于找到了字符串'a' 总结 PHP语言本身是弱类型语言，为了便于应用处理，会做一些类型转换操作。
神经网络激活函数汇总（Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、pReLU、ELU、maxout） 常规 sigmoid 和 tanh sigmoid 特点：可以解释，比如将0-1之间的取值解释成一个神经元的激活率...ReLU 大家族 ReLU CNN中常用。对正数原样输出，负数直接置零。在正数不饱和，在负数硬饱和。relu计算上比sigmoid或者tanh更省计算量，因为不用exp，因而收敛较快。...relu在负数区域被kill的现象叫做dead relu，这样的情况下，有人通过初始化的时候用一个稍微大于零的数比如0.01来初始化神经元，从而使得relu更偏向于激活而不是死掉，但是这个方法是否有效有争议...ELU 具有relu的优势，且输出均值接近零，实际上prelu和LeakyReLU都有这一优点。有负数饱和区域，从而对噪声有一些鲁棒性。可以看做是介于relu和LeakyReLU之间的一个东西。...maxout可以看成是relu家族的一个推广。 缺点在于增加了参数量。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
ReLU） 扩展型指数线性单元（SELU） SELU：归一化的特例 权重初始化+dropout 高斯误差线性单元（GELU） 代码：深度神经网络的超参数搜索 扩展阅读：书籍与论文 概述 激活函数是神经网络中一个至关重要的部分...ReLU 公式表明： 如果输入 x 小于 0，则令输出等于 0； 如果输入 x 大于 0，则令输出等于输入。 尽管我们没法用大多数工具绘制其图形，但你可以这样用图解释 ReLU。...现在我们得到了答案：当使用 ReLU 激活函数时，我们不会得到非常小的值（比如前面 sigmoid 函数的 0.0000000438）。相反，它要么是 0（导致某些梯度不返回任何东西），要么是 1。...我们知道一个偏置的新值是该偏置减去学习率减去梯度，这意味着我们得到的更新为 0。 ? 死亡 ReLU：优势和缺点 当我们将 ReLU 函数引入神经网络时，我们也引入了很大的稀疏性。...在神经网络中，这意味着激活的矩阵含有许多 0。这种稀疏性能让我们得到什么？当某个比例（比如 50%）的激活饱和时，我们就称这个神经网络是稀疏的。
0 or 1的python表达式为什么返回1首先，应该先搞清楚or的用法，在逻辑or的比较运算中，比如m or n中，Python会先对m进行bool布尔运算bool(m)，如果返回True，则m or...n的返回值为m，如果返回False，则返回n的值。...那么0 or 1的返回值返回1就一目了然了。为了验证or的这个运算方法，下面将通过一个实例来验证，比如[] or []的返回值为什么是第二个空列表[]，而不是第一个空列表[]。...or返回值实例代码>>> a = []>>> b = []>>> id(a)2586266068736>>> id(b)2586266433216>>> a or b[]>>> c = a or b>>...> id(c)2586266433216原文：python 0 or 1为什么返回1，or运算原理免责声明：内容仅供参考。
神经网络 什么是神经网络 人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN），是一种模仿生物神经网络结构和功能的 计算模型。...激活函数 ReLU 激活函数公式如下： 函数图像如下: 从上述函数图像可知，ReLU 激活函数将小于 0 的值映射为 0，而大于 0 的值则保持不变，它更加重视正信号，而忽略负信号，这种激活函数运算更为简单...ReLU 的导数图像如下: ReLU是目前最常用的激活函数。 从图中可以看到，当x0时，ReLU导数为0，而当x>0时，则不存在饱和问题。...所以，ReLU 能够在x>0时保持梯度不衰减，从而缓解梯度消失问题。然而，随着训练的推进，部分输入会落入小于0区域，导致对应权重无法更新。这种现象被称为“神经元死亡”。...Relu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生。
因此，神经网络倾向于部署若干个特定的激活函数（identity、sigmoid、ReLU 及其变体）。 下面是 26 个激活函数的图示及其一阶导数，图的右侧是一些与神经网络相关的属性。 1....它无法应用于神经网络，因为其导数是 0（除了零点导数无定义以外），这意味着基于梯度的优化方法并不可行。 2. Identity ? 通过激活函数 Identity，节点的输入等于输出。...ReLU ? 修正线性单元（Rectified linear unit，ReLU）是神经网络中最常用的激活函数。...Sigmoid 因其在 logistic 回归中的重要地位而被人熟知，值域在 0 到 1 之间。Logistic Sigmoid（或者按通常的叫法，Sigmoid）激活函数给神经网络引进了概率的概念。...作为 ReLU 的一个不错的替代选择，SoftPlus 能够返回任何大于 0 的值。与 ReLU 不同，SoftPlus 的导数是连续的、非零的，无处不在，从而防止出现静默神经元。
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