基本概念DQNDQN全名叫Deep Q-Leaning Network，中文名叫深度Q-网络。DQN算法的基本思路来源于Q-Learning，不同于Q-learning，DQN的Q值不是直接通过状态值s和动作a来计算的，而是通过神经网络来计算的。DQN算法本质上属于Q-Learning算法，在策略选择上和Q-Learning保持一致，采用策略。在Q-learning的基础上，DQN提出了两个技巧使
文章目录Deep & Cross NetworkxDeepFM Deep & Cross Network在CTR模型中，FM可以自动组合特征，但也仅限于二阶叉乘。Deep & Cross 主要解决CTR模型中如何自动学习高阶的特征组合。Deep & Cross Network（DCN）自动构造有限高阶的交叉特征，并学习对应权重，告别了繁琐的人工叉乘。Deep &a
一、示例 输入图片：227 * 227 * 3 这个图像被96个大小规格为11 * 11 * 3（同样也是三通道了）的卷积核，进行特征提取。 1、针对一个卷积核： 【1】一个卷积核有多少个神经元？ 一个感受野（11乘11乘3）即卷积核的大小，对应一个神经元，即一个卷积核包含的神经元的个数等于经过该卷积核后生成的特征图的大小（55乘55），此处用了96个卷积核所以神经元总数：55乘55乘96 【2】
1.百面机器学习中的讲解Dropout是指在深度网络的训练中， 以一定的概率随机地 “临时丢弃”一部分神经元节点。 相当于每次迭代都在训练不同结构的神经网络。类比于Bagging方法， Dropout可被认为是一种实用的大规模深度神经网络的模型集成算法。 因此， 对于包含N个神经元节点的网络， 在Dropout的作用下可看作为2N个模型的集成。 这2N个模型可认为是原始网络的子网络， 它们共享部分
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2023-07-26 21:30:49
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思路大部分是感性理解，不保证完全正确。不能算是神仙题，但我还是不会qwq这题显然就是求：把每一棵树分成若干条链，然后把链拼成一个环，使得相邻的链不来自同一棵树，的方案数。（我才不告诉你们我这一行都没推出来呢）可以发现后面那步只和每棵树被分成了几段有关，所以第一步可以先求出每棵树分成几段的方案数。具体方法：设\(dp_{x,i,0/1/2}\)表示\(x\)子树被填满，共用\(i\)条链，\(x\)
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2023-07-18 16:06:38
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神经网络view（）,torch.flatten（）,torch.nn.Flatten（）1、view()2、torch.nn.Flatten()3、torch.flatten() 在神经网络中经常看到view()，torch.flatten(),torch.nn.Flatten()这几个方法。这几个方法一般用于改变tensor的形状。为日后方便使用下面就一一透彻的理解一下。 1、view()
在神经网络中参数量如何计算呢卷积层： 参数量 = 核高核宽核通道数输入通道数+偏置全连接层： 参数量 = 全连接层神经元数输入通道数+偏置BN层： 参数量 = 2（平移因子，缩放因子）输入通道数池化层：
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2023-05-22 15:44:50
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神经网络计算机neural networkcomputer用硬件实现或用软件模拟的方法、按照人工神经网络的基本原理而研制的计算机系统。以往的自动信息处理都是基于诺依曼机的概念和某种算法之上的即按照某种算法程序的安排，一步一步地执行。这种算法是对各种求解过程的预设，而不是对客观环境所作出的即时的映射、联想和响应。因此，对于实际应用中所提出的许多信息处理任务已难于胜任。20世纪50年代以来，人们一直对
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2023-08-14 09:01:15
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神经网络的基本原理是什么?神经网络的基本原理是：每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值（并结合其他信息值），最后算出一个总和，再经过神经元的偏差调整，最后用激励函数把输出值标准化。基本上，神经网络是由一层一层的不同的计算单位连接起来的。我们把计算单位称为神经元，这些网络可以把数据处理分类，就是我们要的输出。神经网络常见的工具：以上内容参考：在众多的神经网络工具中，
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2023-08-11 17:28:53
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神经网络算法原理4.2.1概述人工神经网络的研究与计算机的研究几乎是同步发展的。1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型，20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型，1986年，Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的反向传播算法等。神经网络技术在众
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2023-08-21 16:21:42
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编者荐语文章作者介绍了深度学习卷积网络的浮点计算量和参数量的计算，还附上了以Pytorch代码框架示例的案例。非常适合大家学习了解，值得一读！链接丨https://www.zhihu.com/question/65305385FLOPS：注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。FL
训练前的准备在训练一个神经网络时，第一个要做的事情就是选择一种网络框架，即神经元之间的连接模式也就是说，我们需要决定我们的网络有多少层以及每层分别有多少个单元。第一层，即输入层的单元数是我们训练集的特征数量，在我们确定训练集的特征时就需要确定好了。最后一层，即输出层的单元数是我们训练集的结果的类的数量，当分类数为2时，输出层仅需一个单元即可，此时模型的输出为一个实数；当分类数大于等于三时，输出层的
许多新型电子计算机不仅拥有高速的计算功能，而且还能模拟人脑的某种思维活动，就是说，拥有某些智能化的功能。然后，如果严格来鉴定一下，它们离真正的人脑思维功能实在差得太远了，而且有许多本质的差异。主要表现在人脑拥有高度的自我学习和联想、创造的能力，以及更高级的寻找最优方案和各种理性的、情感的功能。 神经网络计算机就是通过人工神经网络，模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处理多种数据功能的计算机
在深度学习任务中，虽然可以通过堆叠参数、设计更复杂的结构来提高模型的表征能力，但这也会导致模型的计算量增加，训练时间延长。所以，模型的预测有多好并不是唯一的考虑因素，训练时间长会导致成本的上升。一、影响网络训练速度的因素1.使用的处理器（GPU和CPU）CPU（中央处理器）是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处
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2023-08-18 15:28:06
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一、什么是循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络 。对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为深度学习（deep learning）算法之一 ，其中双向循环神经网络（B
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2023-08-20 22:27:28
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项目稍有停歇，终于有时间来玩一下TensorFlow和DL了。看了官网入门教程就先来说说神经网络吧。1.MNIST数据集MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片，如下图：官网在此 MNIST包含四个部分：一个训练图片集，一个训练标签集，一个测试图片集，一个测试标签集。下载下来后解压四个文件都是二进制文件，需要转换才能看到真实的图片。 每一个MNIST数据单元有两部分组成
作者：Bolot Kerimbaev 长期以来，苹果公司一直在其产品中使用了机器学习：Siri回答我们的问题，并供我们娱乐；iPhoto能在我们的照片中进行人脸识别；Mail app能检测垃圾邮件。作为应用开发者，我们已经利用了苹果的API提供的一些功能，如人脸检测，并且从iOS10开始，我们将获得能用于语音识别和SiriKit的高级API。有时候，我们可能想超越平台内置API的限制，创
英特尔第二代神经计算棒（Intel Neural Compute Stick 2）相关测试英特尔在2018年正式推出了身材依然只有U盘大小的第二代神经计算棒(Neural Compute Stick 2/NCS 2)，可让开发者更智能、更高效地开发和部署深度神经网络应用，满足新一代智能设备的需求。1 NCS 2介绍NCS 2 仍然类似U盘造型，尺寸只有72.5×27×14毫米，通过USB 3.0
神经网络学习笔记-03-循环神经网络-反向传播计算公式的证明本文是根据WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。原文的例子原文中计划实现一个循环神经网络，用于发现自然语言句子中单词出现的模式，最终可以生成一些合理的句子。数据来源
原文中，从网上下载了很多条句子（英文的）。数据的前期处理
首先，统计了所有单词（包括标点符号）。
取出最常见的799
简单的花一点时间总结一下梯度的计算情况。要尽量少花一点的时间来总结基础知识，多去写写代码，调一下bug，再不调连debug都忘了。什么是梯度下降法？什么又是梯度？只看概念的话记不住，主要是理解。梯度：高数的知识，是个向量，每点只有一个梯度。=梯度的方向：与这个函数在该点增长最快的方向一致。梯度的大小：|梯度|=max(方向导数)，具体概念都是高数的知识。上式要一阶可导。梯度下降法：求损失函数最小值
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2023-09-04 11:23:11
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