1、Batch Normalization： a、可以简单理解为归一化，将值压缩到0-1之间，并且求和的值为1 b、当一批数据（batch）到达时（不一串行，一个一个，而是并行，所有数据全部计算完错误率后统一更新参数），进行一个normalization的操作。 c、逐层尺度归一（零均值方差归一，scale和shift） d、Normali避免了梯度消失和梯度溢出。 e、BN可以加速收敛5倍~20
文章目录神经元感知机激活函数信息前向传播及损失函数误差反向传播卷积神经网络 CNN单核卷积过程多核卷积CNN核心思想：局部感知CNN核心思想：参数共享循环神经网络 RNN huawei云培训中心：AI技术领域课程–深度学习：神经网络基础概念 神经元
生物神经元分类感觉神经元：（输入）分布在体外，传递兴奋到脊髓和脑运动神经元：（输出）轴突可达到肌肉和腺体，控制活动联络神经元：神经元之间联系特性兴
吴恩达机器学习笔记（八）神经网络的反向传播算法一、代价函数（Cost Function）二、反向传播算法（Back Propagation Algorithm）三、理解反向传播（Back Propagation Intuition）四、使用注意：展开参数（Unrolling Parameters）五、梯度检测（Gradient Checking）六、随机初始化（Random Initializa
典型的卷积神经网络，开始阶段都是卷积层以及池化层的相互交替使用，之后采用全连接层将卷积和池化后的结果特征全部提取进行概率计算处理。 在具体的误差反馈和权重更新的处理上，不论是全连接层的更新还是卷积层的更新，使用的都是经典的反馈神经网络算法，这种方法较原本较为复杂的、要考虑长期的链式法则转化为只需要考虑前后节点输入和输出误差对权重的影响，使得当神经网络深度加大时能够利用计算机计算，以及卷积核在计算过
反馈神经网络（Recurrent Neural Network）是一种反馈动力学系统。在这种网络中，每个神经元将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，并且需要工作一段时间才能达到稳定。 反馈神经网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性，其主要特性包括如下两点：第一，网络系统具有若干稳定状态，当网络从某一初始状态开始运动时，网络系统总可以收敛到某个稳定的平衡状态；第二，系统稳定的平衡状态可以通
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2023-08-10 11:18:53
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东南大学硕士2018TN432基于BP神经网络PID的DC-DC控制器设计Design of DC-DC Controller Based on BP Neural Network PID张治学常昌远；李祖华集成电路工程(专业学位)数模混合集成电路设计任宏随着科学技术的发展及人们生活水平的提高,像手机这样的便携式电子产品对于现代人来说基本上是形影不离的。随之带来的挑战就是便携式电子设备的电源设计,
# 如何在Java中判断文件是否存在并创建文件
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Java中判断文件是否存在并在不存在时创建文件。这是一个常见的需求，特别是在处理文件操作时。通过本文的指导，你将能够轻松地实现这一功能。
## 流程概述
为了更好地理解这个过程，我将为你列出一个步骤表格，以便你清晰地了解整个流程。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
|
## 判断文件是否存在并创建的实现方法
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{文件是否存在}
B -- 存在 --> C[结束]
B -- 不存在 --> D[创建文件]
D --> C
C --> E[结束]
```
### 2. 代码实现
```python
import os
# 获取文
原创
2023-09-17 07:35:04
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1评论
（MOOC课程《 人工智能与信息社会》学习笔记（ 老师：陈斌 北京大学 gischen@pku.edu.cn））一、人工神经网络模仿人脑的神经结构人脑的信息处理过程：神经元（处理单元课程）按照某种方式连接，接受外部刺激（输入），作出响应处理，得出结论等。电脑的信息处理过程：各个层（一个完整的神经网络由一层输入层、多层隐 藏层、一层输出层构成。）按照合理方式组合，接受输入信号（
前馈网络一般指前馈神经网络或前馈型神经网络。它是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层，数据正想流动，输出仅由当前的输入和网络权值决定，各层间没有反馈。包括：单层感知器，线性神经网络，BP神经网络、RBF神经网络等。 递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neural n
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2018-11-15 22:17:00
589阅读
# jQuery方法存不存在
jQuery 是一个非常流行的 JavaScript 库，它简化了 JavaScript 编程的复杂性，提供了许多方便的方法和功能。其中，jQuery 中的方法就是它最重要的特色之一。但是，有些人可能会有疑问：jQuery 方法存不存在呢？本文将对这个问题进行科普解答。
## jQuery方法的存在性
首先，我们需要明确一点：jQuery 是一个 JavaScr
上帝存在上帝是超出我们认知的事物,比如把我认知里的老鼠去掉.仓库里的粮食莫名其妙变少了,我们认为"上帝"
原创
2022-06-20 11:06:57
73阅读
# 如何实现mysql if 判断存不存在
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B{数据表是否存在}
B -->|存在| C[执行查询操作]
B -->|不存在| D[返回错误信息]
C --> E(结束)
D --> E
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
Dev
这篇文章主要整理三部分内容，一是常见的三种神经网络结构：前馈神经网络、反馈神经网络和图网络；二是整理前馈神经网络中正向传播、误差反向传播和梯度下降的原理；三是梯度消失和梯度爆炸问题的原因及解决思路。一、神经网络结构目前比较常用的神经网络结构有如下三种：1、前馈神经网络前馈神经网络中，把每个神经元按接收信息的先后分为不同的组，每一组可以看做是一个神经层。每一层中的神经元接收前一层神经元的输出，并输出
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2023-08-07 11:56:50
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目录1.反馈神经网络原理及公式推导2.反馈神经网络原理与公式推导2.1 原理2.2 公式推导2.2.1 定义一：前项传播算法2.2.2 定义二：反向传播算法 2.2.3 定义三：权重的更新2.2.4 激活函数3.反馈神经网络python实现（BP）1.反馈神经网络原理及公式推导梯度下降算法在衡量模型的优劣的过程中，需要计算梯度，即求不同权重的偏导数。因此，当隐层神经元个数增加（权重个数增
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2023-08-20 11:54:12
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Recurrent Neural Network Recurrent Neural Network 是反馈神经网络，简称为 RNN 。与最基础的前向传播神经网络不同的是，RNN 是一个有记忆的神经网络，他把上一次的输出存了起来作为下一次的输入参数的一部分影响下一次的输出结果。为什么要这么做呢？让我们来看一个例子。RNN 的背景 假设有这样一个应用场景，我希望输入一段话给我的语音助手，例如 “I
3种高生态效度的双脑神经反馈1 实时功能性磁共振成像2 脑电信号的神经反馈技术3 近红外成像技术的双脑神经反馈平台4 小结 Hello，这里是 行上行下，我是 喵君姐姐~ 神经反馈技术是通过将大脑活动实时反馈给个体，以实现个体对大脑功能的自我管理。目前来讲，功能性磁共振成像技术、脑电技术以及近红外成像技术都已经被用于神经反馈技术的脑活动测量。1 实时功能性磁共振成像实时功能性磁共振成像（rea
# Java中判断文件夹是否存在并创建
在Java编程中，我们经常需要对文件系统进行操作，比如判断一个文件夹是否存在，如果不存在则创建它。本文将详细介绍如何在Java中实现这一功能，并提供相关的代码示例。
## 判断文件夹是否存在
在Java中，我们可以使用`java.io.File`类来判断一个文件夹是否存在。`File`类提供了一个名为`exists()`的方法，该方法返回一个布尔值，表
Python是一种非常流行的编程语言，广泛应用于数据科学、人工智能、网络开发等领域。在Python中，我们经常需要判断一个参数是否存在。本文将介绍如何使用Python来判断参数的存在性，并提供一些代码示例。
## 为什么需要判断参数的存在性？
在编写Python代码时，我们经常会定义函数，函数可能有多个参数。有时候，我们需要根据参数的不同情况来执行不同的逻辑。在这种情况下，我们就需要判断参数是
原创
2023-07-23 09:39:54
1330阅读
# 如何判断接口是否存在
## 概述
在Java开发中，经常需要判断某个接口是否存在，以便进行相应的处理。本文将介绍如何在Java中判断接口是否存在的方法，帮助刚入行的小白快速掌握这个技能。
## 流程
下面是判断接口是否存在的整体流程，我们将通过表格展示每个步骤：
```mermaid
journey
title 判断接口是否存在流程
section 开始
