今天的博客主要参考了2019年KDD会议上的paper《Pairwise Multi-Layer Nets for Learning Distributed Representation of Multi-field Categorical Data》。这篇paper主要针对输入源数据为多个领域的类别特征（且每个领域的特征都有多种取值），设计了一种巧妙的提取特征之间交互信息的结构，并在正式训练任务
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2023-12-18 17:05:49
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0.1 什么是神经网络？ 神经网络是由简单处理单元构成的大规模并行分布式处理器，天然地具有存储经验知识和使之可用的特性。神经网络在两个方面与大脑相似：1 、神经网络是通过学习过程从外界环境中获取知识的。2、互联神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的知识。神经网络的优点1、非线性2、输入输出映射：每个样例由一个唯一的输入信号和相应的期望响应。3、自适应性：神经网络具有
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2023-12-13 20:29:58
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小脑是维持人体的生理功能重要器官之一，具有身体平衡和支配躯体协调运转的作用，而小脑一旦发生病变，就可能会导致引起共济失调，小脑性构音障碍，肌张力减退，行为认知和语言功能障碍等其他疾病，导致身体出现各种功能紊乱。 共济失调:共济失调是小脑萎缩的主要症状之一，步态不稳是最为常见的首发反应，主要表现为步态就像喝醉酒一样，或者是剪刀腿，患者会出现手脚不协调，走路歪歪倒倒，四肢肌肉僵硬，麻木，感觉
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2023-09-15 21:56:34
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深度学习，现在已经成立几乎每一个图像识别、语音识别、机器翻译系统的标配组件，而它的缺点也一直在被各界人士吐槽：不够快，太耗能，不可解释……加州大学洛杉矶分校（UCLA）的一组科学家们，就要从另一个角度，来解决不够快和能耗高的问题。UCLA电子工程系教授Aydogan Ozcan带着自己的团队，把神经网络从芯片上搬到了现实世界中，依靠光的传播，实现几乎零能耗、零延迟的深度学习。这个解决方案叫做D2N
1.1 人工神经网络简介神经网络，是一种在生物神经网络启示下建立的数据处理模型。神经网络由大量的人工神经元相互连接进行计算，根据外界的信息改变自身的结构，主要通过调整神经元之间的权值来对输入的数据进行建模。 神经网络可以看做是有向图，图1-2位单层感知器的结构，图1-3是反馈神经网络。 就如同人刚出生的时候，神经元存储的信息相当于一张白纸。在环境中各种信号的刺激下，神经元之间的链接关系逐渐发生了改
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2023-08-08 07:44:03
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对称性备份对称性备份方案中主备两种方案所提供的带宽是相等的。备份设备或者备份链路同时也参与运营。需要考虑的是由于等值路由造成的报文路径不同，会导致的上层协议报文重组需要部分等待时间，从而造成效率下降的问题。解决方案是尽量选择等值路由情况下逐流转发的设备而非逐包转发的设备非对称性备份非对称性备份方案中备份链路提供较小或相等的带宽，只有在主链路故障时备份链路才会生效。如果希望备份链路或备份设备也投入运
原创
2010-02-22 14:28:30
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文章目录6 分类任务6.1 前置知识6.1.1 分类6.1.2 分类的网络6.2 动手6.2.1 读取数据6.2.2 functional模块6.2.3 继续搭建分类神经网络6.2.4 继续简化6.2.5 训练模型6.3 暂退法6.3.1 重新看待过拟合问题6.3.2 在稳健性中加入扰动6.3.3 暂退法实际的实现6.4 后话 6 分类任务在这一讲中，我们打算探讨一下神经网络中是如何处理分类任务
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2023-10-14 10:38:02
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一、对称性 、二、对称性示例 、三、对称性定理 、四、反对称性 、五、反对称性示例 、六、反对称性定理 、七、对称性与反对称性示例 、
原创
2022-03-08 17:06:50
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分类用于确定数据所归属的类别，而回归是根据已知的数据进行推断或估计某个未知量，比如根据年龄和教育水平进行收入预测分析。分类的典型应用是垃圾邮件过滤和字符识别。虽然神经网络适用于分类和回归，但却很少用于回归。这不是因为它的性能不好，而是因为大多数回归问题可以用更简单的模型来解决。（回归问题过于简单，采用神经网络通常是大材小用了！！！）在将神经网络应用于分类时，一般来说，网络的输出层节点数量与数据分类
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2023-11-07 07:16:10
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加密分为两种方式一种是对称加密，一种是非对称加密。在对称加密算法中，加密和解密使用的密钥是相同的。也就是说，加密和解密使用的是同一个密钥。因此，对称加密算法要保证安全性的话，密钥要做好保密。只能让使用的人知道，不能对外公开。在非对称加密算法中，加密使用的密钥和解密使用的密钥是不相同的。一把是作为公开的公钥，另一把是作为谁都不能给的私钥。公钥加密的信息，只有私钥才能解密。私钥加密的信息，只有公钥才能
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2024-01-04 23:16:42
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1.简述 学习目标：利用概率神经网络 解决分类问题 使用神经网络能执行几种典型的任务：聚类、拟合、分类（模式识别）以及时间序列预测。 其中分类任务可以说是最常应用的场景之一，在之前的文章里也使用了分类任务作为案例对神经网络进行了入
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2023-11-08 22:44:09
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一切物理现象都发生在时空之中，时空的对称性必然会影响物理现象的特性。宇宙学原理对称性(C1参...
原创
2022-08-25 10:23:44
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利用神经网络分类数字利用我们的神经网络来分类数字前言代码正式部分之后会直接附录上整个代码,并加上自己的注释,方便大家观看network.pyminist_loader.py 利用我们的神经网络来分类数字前言Tips: 你可以在终端git编者的代码 git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git
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2023-12-25 22:30:23
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在数字加密算法中，通过可划分为对称加密和非对称加密。一：什么是对称加密？在对称加密算法中，加密和解密使用的是同一把钥匙，即：使用相同的密匙对同一密码进行加密和解密；加密过程如下：加密：原文 + 密匙 = 密文解密：密文 - 密匙 = 原文对称加密图解例如：小明给小红发送微信消息表白，为了避免小红手机临时不在身边而导致消息被其他热看到，原本小明计划发送”我爱你一生一世”，小明和小红使用一种约定好的暗
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2024-07-03 14:14:40
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37 Reasons why your Neural Network is not working网络已经训练了12个小时了。看起来一切都好：梯度稳定，损失在降低。但是当检测的时候就是检测不出来东西。到底哪里出了问题呢？下面是一些很好的检查策略。0. 如何使用这份指南很多地方可以出错，但是一些优先级高的问题需要先处理。首先使用一个对这个类型的数据有用的简单模型（例如，对于图像可以用VGG）。如果可
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2023-09-24 21:17:48
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一、 神经网络引入我们将从计算机视觉直观的问题入手，提出引入非线性分类器的必要性。首先，我们希望计算机能够识别图片中的车。显然，这个问题对于计算机来说是很困难的，因为它只能看到像素点的数值。应用机器学习，我们需要做的就是提供大量带标签的图片作为训练集，有的图片是一辆车，有的图片不是一辆车，最终我们希望我们给出一张图片，计算机可以准确地告诉我们这是不是一辆车。显然这需要一个非线性分类模型。相对于Lo
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2023-10-17 12:38:56
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（作者：陈玓玏） 一、 实现功能从CSV文件中读取数据，然后构建深度神经网络，各层神经元个数分别为3/5/2/4/1，因为是二分类问题，所以输出层只需要一个神经元。前四层，包括输入层的激活函数都是Relu，还定义了Elu函数，是Relu函数的改进版，输出层使用的是sigmoid激活函数。损失函数定义为交叉熵损失函数，优化方法采用的梯度下降法。最后对结果进行评估，虽然神经网络中通常是使用准确度来评估
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2023-10-16 22:17:43
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这里的分类错误指的是不能通过调整网络结构和参数避免的错误。 1.形态的多义性比如一个圆可以看作一个足球或者一个轮胎。把足球和轮胎看作这个圆的两个属性，尝试把圆分类成足球或轮胎，可以理解成足球和轮胎两种属性之间有一种排斥力；但圆确实是足球和轮胎的共同特征，仅从形态上确实无法把这两个属性分开，这种现象可以理解成两种属性之间有一种引力。而且这种力是一种短程力，作用范围仅限于圆这个形态本身。因此
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2023-11-19 08:41:19
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精选
2013-03-04 18:43:13
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这篇文章主要介绍卷积神经网络1998年到2019年的20多种经典的网络，体会每种网络的前世今身以及包含的深邃思想。算是一个总结性的博客吧。。。目录一、1998年：LeNet二、2012年：AlexNet三、2013年：ZFNet四、2014年:亚军——VGGNet冠军——GoogLeNet五、2015年：ResNet六、2016年：DenseNet七、2017年：SENet一、1998年：LeNe
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2024-01-12 05:36:02
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