一周学习总结这个暑假第一周，首先做的是调整自己的生活学习状态，同时对神经网络进行了初步粗略了解，随后还对python语言进行了学习，虽然学的不多，但还是充实的。先说说我对神经网络的理解:神经网络分为生物神经网络（一般指大脑神经元)和人工神经网络（ANNS）。人工神经网络（ANNS）即为生物原型（中枢神经系统)研究下建立由输入，权重，激活函数来构成的一个简单的神经元模型构成的理论模型，实现了学习的功
一、神经网络基础1. 神经元模型神经网络中最基本的单元是神经元模型（neuron）。细胞体分为两部分，前一部分计算总输入值（即输入信号的加权和，或者说累积电平），后一部分先计算总输入值与该神经元阈值的差值，然后通过激活函数（activation function）的处理，产生输出从轴突传送给其它神经元。M-P神经元模型如下图所示：2. 激活函数与线性分类十分相似，神经元模型最理想的激活函数也是阶跃
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2023-08-01 17:14:15
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一、深度神经网络(DNN) 单层感知器由一个线性组合器和一个二值阈值元件组成 多层感知机就是单层感知机的组合多层感知机也称为“深度神经网络”(DNN) 1.神经网络比较生物神经网络生物神经网络是指生物的大脑神经元，细胞等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动人工神经网络人工神经网络是模仿动物神经网络行为特征所建立的数学算法基础，它是对自然界某种算法或者函数的逼近2.神经网络前向传
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2023-10-28 09:52:38
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未发表摘要本文提出了一种基于元学习的方法，该方法从一系列相关的偏微分方程中学习快速解决问题。作者使用元学习（MAML和LEAP）来识别近似PDE解的神经网络的初始化，以便在新任务中快速最小化 PDE 的残差。由此产生的meta-PDE方法可以在几个梯度步骤内找到大多数问题的解，中等精度下可以比有限元方法快一个数量级。介绍目前，求解PDE最常用的方法是有限元分析，解由网格上的分段多项式表示。但是当网
一、单选题神经网络的“损失函数”(Loss fuction)衡量的是（）A.预测值与真实值之间的差距B.训练集与测试集之间的差距C.dropout损失的信息量D.pooling损失的信息量函数f(x)=1/(1+e^(-x))的导数在x>∞的极限是（）A.1 B.0 C.0.5 D.∞函数f(x)=ln(1+e
@RBF神经网络参数的参数优化(进化算法)1 RBF神经网络引入1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（RBF）方法。径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数，也就是Φ（x）=Φ(‖x‖),或者还可以是到任意一点c的距离，c点称为中心点，也就是Φ(x,c)=Φ(‖x-c‖)。任意一个满足Φ(x)=Φ(‖x‖)特性的函数Φ都叫做径向基函数，标准的一般使用欧氏距离（也叫做欧式径
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2023-06-25 09:45:58
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数值稳定性神经网络的梯度考虑如下有d层的神经网络计算损失ℓ关于参数 Wt 的梯度数值稳定性的常见问题梯度爆炸：1.5100 约等于 4 x 1017梯度消失：0.8100约等于 2 x 10-10例子：MLP加入如下MLP（为了简单省略了偏移）梯度爆炸使用ReLU作为激活函数如果d-t很大，值将会很大梯度爆炸的问题值超出值域（infinity）
对于16位浮点数尤为严重（数值区间6e-5到6
https://dp.readthedocs.io/en/latest/neuralnetworktutorial/index.html#neural-network-tutorial神经网络教程我们从一个简单的神经网络示例（代码）开始。 第一行加载dp包，其任务是加载依赖项（详情请见init.lua）：require 'dp'注意：如上图在init.lua中，Moses包导入时用_指代。 所以_
令?(?; ?)表示一个深度神经网络，? 为网络参数，在使用小批量梯度下降进 行优化时，每次选取? 个训练样本?? = {(, )}，k = [1,..., K]．第? 次迭代（Iteration） 时损失函数关于参数? 的偏导数为:其中ℒ(⋅)为可微分的损失函数，? 称为批量大小（Batch Size
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2023-10-02 07:41:58
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BP神经网络原理人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（ErrorBack-Prooaeation），简称为BP网络。在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《ParallelDistributedProcessing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。多层感知网络是一种具有三
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2023-09-28 07:50:38
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训练神经网络我们接着上一讲继续，这一讲主要讲的是优化、正则化与迁移学习高级优化我们首先来看看传统的随机梯度优化有什么问题，如果损失函数在一个维度上梯度比较小，在另一个维度上梯度比较大，那么这种情况下就会出现沿着梯度小的维度变化缓慢，另一个方向变化迅速，出现如下图这种震荡现象导致收敛缓慢除此以外就是局部最小值与驻点的问题，局部最小值在多维特征的情况下出现的几率比较小，最常见的是驻点问题，这种情况下权
文章目录一、AlexNet网络1.AlexNet网络结构2.激活函数3.dropout技术4.双GPU策略5.池化层的改进二 、目标检测问题其他 正在入门阶段，内容仅供参考。一、AlexNet网络LeNet5神经网络是第一个卷积神经网络，诞生于1994年，成型与1998年，主要用来进行手写字符的识别与分类，准确率达到了98%。AlexNet网络在其基础上引入了ReLU激活函数和dropout处理方
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2023-10-27 09:46:04
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batch_size：批大小。batch_size是计算效率和内存容量之间的平衡参数。若为高性能GPU，可以设置更大的batch_size值。神经网络训练过程中，随机梯度下降时，使用梯度的数量，即每次使用batch_size个数据样本来训练、更新权重参数。1次迭代等于使用batch_size个样本训练一次。 如果batch_size过小，训练数据就会非常难收敛，导致欠拟合。 增大batch_si
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2023-09-05 15:23:48
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默认情况下，交换机的所有接口都是同属于一个VLAN。这个VLAN就是VLAN1。VLAN1不能删除，不能添加，不能修改。VLAN的取值范围是12个位。4096个VLAN。0-4095，其中，0和4095，1002-1005保留。（现实中一般VLAN可用值是1-1005，因为不需要那么多，其次得考虑平台支不支持，1-1005是标准VLAN）VDP和VTP的通告。将在VLAN1上发送。部署VLAN的原
“ 本篇主要介绍从零开始搭建一个具有单隐藏层的神经网络结构” 在笔记1中我们搭建了一个不含隐藏层的简单神经网络模型，本节我们将搭建一个包含单个隐藏层的神经网络模型，神经网络模型搭建的基本思路如下：定义网络结构（指定输入层、隐藏层和输出层的大小）初始化模型参数循环操作：执行前向传播、计算损失、执行反向传播、权
1.2HDFS(☆☆☆)1.2.1 HDFS 中的 block 默认保存几份？(A)A.3 份B.2 份C.1 份D.不确定1.2.2HDFS 默认 BlockSize 是(C)A.32MBB.64MB(2.7.2版本，本地模式)C.128MB(2.7.2版本，分布式模式)1.2.3 Client 端上传文件的时候下列哪项正确？(BC)A.数据经过NameNode传递
1实验环境实验环境：CPU i7-3770@3.40GHz，内存8G，windows10 64位操作系统实现语言：python实验数据：Mnist数据集程序使用的数据库是mnist手写数字数据库，数据库有两个版本，一个是别人做好的.mat格式，训练数据有60000条，每条是一个784维的向量，是一张28*28图片按从上到下从左到右向量化后的结果，60000条数据是随机的。测试数据有10000条。另
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2023-07-04 11:47:29
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# MySQL查询的复杂性与性能
MySQL是一个强大的关系数据库管理系统，它广泛用于各种应用，从小型网站到大型企业应用程序。在使用MySQL进行数据处理时，查询的性能至关重要。本文将探讨MySQL查询的一般复杂性、影响因素以及如何优化查询性能。
## MySQL查询的复杂性
MySQL查询的复杂性通常取决于几个因素，包括但不限于：
1. **查询的类型**：SELECT、INSERT、U
一、BP神经网络的概念
BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型：
(三层BP神经网络模型)
BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输
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2023-08-24 20:32:08
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我们在网上查到一些CPU温度的正常范围，如下：
AMD处理器：
AMD Althon, Althon Opteron, Duron 以及 Sempron 系列
AMD Athlon XP 1.33GHz+ 90度
AMD Athlon XP T-Bred upto 2100+ 90度
AMD Athlon XP T-Bred over 2100+ 85度
AMD
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精选
2011-08-28 16:39:19
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