首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

CNN局部连接、共享

方法就是共享。...具体做法是,在局部连接中隐藏层的每一个神经元连接的是一个10 × 10的局部图像,因此有10 × 10个值参数,将这10 × 10个值参数共享给剩下的神经元,也就是说隐藏层中10^6个神经元的值参数相同...卷积神经网络的核心思想是:局部感受野(local field),共享以及时间或空间亚采样这三种思想结合起来,获得了某种程度的位移、尺度、形变不变性 网络结构 下图是一个经典的CNN结构,称为LeNet...卷积层 卷积层是卷积核在上一级输入层上通过逐一滑动窗口计算而得,卷积核中的每一个参数都相当于传统神经网络中的值参数,与对应的局部像素相连接,将卷积核的各个参数与对应的局部像素相乘之和,(通常还要再加上一个偏置参数...下面的动图能够更好地解释卷积过程: ?

1.6K20

PyTorch: 初始化

Pytorch:初始化 在搭建好网络模型之后,首先需要对网络模型中的进行初始化。...初始化的作用有很多,通常,一个好的初始化将会加快模型的收敛,而比较差的初始化将会引发梯度爆炸或者梯度消失。下面将具体解释其中的原因: 梯度消失与梯度爆炸 考虑一个 3 层的全连接网络。...从前面的输出中也可以看出来,n = 256,因此每一层的标准差输出都是16倍。...再由公式可知,每一层网络输出的方差与神经元个数、输入数据的方差、方差有关(见上式),通过观察可知,比较好改变的是的方差 D(W) ,要控制每一层输出的方差仍然为1左右,因此需要 D(W)=...通过恰当的初始化,可以保持在更新过程中维持在一定范围之内。

31510

算法的-基于局部阈值调整的BP 算法的研究.docx

基于局部阈值调整的BP 算法的研究.docx基于局部阈值调整的BP算法的研究刘彩红'(西安工业大学北方信息工程学院,两安)摘要:(目的)本文针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种基于局部阈值调桀的...(方法)该算法结合生物神经元学与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输岀,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输岀相差较大算法的,那么我们就需要对未被激发的神经元阈值进行调整...所以本论文提出的算法是对局部神经元阈值的调整,而不是传统的BP算法需要对所有神经元阈值进行调一整,(结果)通过实验表明这样有助于加快网络的学速度。...关键词:BP神经网络,学算法,距离,阈值调整-hong(Xi'ing,Xi'):e・,,'.^算法的,.,work....但以往大多改进算法,在误差的反向传播阶段也就是训练的第二阶段,是对所有神经元的阈值都进行修改的。针対不同的输入,神经网络激发不同的神经元,所以可以在训练的第二阶段修改部分神经元的阈值。

35920

求哈夫曼树的

需要用这些叶结点生成哈夫曼树,根据哈夫曼树的概念,这些结点有权,即weight,题目需要输出所有结点的的乘积之和。 输入描述: 输入有多组数据。...每组第一行输入一个数n,接着输入n个叶节点(叶节点不超过100,2<=n<=1000)。 输出描述: 输出。...输入样例: 5 1 2 2 5 9 输出样例: 37 相关知识: 给定n个作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若该树的带路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman...哈夫曼树是带路径长度最短的树,较大的结点离根较近。 解题思路: 利用优先队列来求解,每次从队列中取出最小和次小累加之后再入队,一直算到结点大小为1,即根结点为止。...l.pop(); //取出队列中的次最小的元素 int min2 = l.top(); l.pop(); //计算最小和次最小

1K20

HTML面的基本代码结构是什么?

1、什么是标签: html标签组成是html文档的最基本元素,一般是成对出现,由开始标签和与其对应的结束标签构成.?如, ,,, 等,此外,还有一些标签是单独出现的,如 ,等,标签可以相互嵌套使用。...2、html文档的基本结构 如上图,每一个html文档的基本结构为: 第一层: ------!...DOCTTYPE>不属于html标签。 -------html标签,是html文档的根标签,所有的网页标签都放在这对标签中,是所有html标签的祖先容器。...如下图所示: 4、html注释 在实际开发中,我们需要在html文档中做一些标记,方便日后对代码的维护及修改,也方便其他程序员了解我们的代码。...而在html文档中,注释的格式为: 我们可以理解为,html中,标签元素是给计算机读的,为注释是给程序员看的。 以上就是HTML面的基本代码结构是什么?的详细内容

1.1K30
领券