文章目录前言一、为什么要用LSTM？二、LSTM结构介绍1.大体结构2.三个门结构总结 前言一些关于LSTM的学习记录。一、为什么要用LSTM？LSTM（Long short-term memory），长短时记忆网络。在学习LSTM之前，我们首先应当掌握RNN网络的相关知识，RNN是循环神经网络，是一个高度重视序列信息的网络。序列，即意味着“前后关系”。RNN的基础结构仍是神经网络，但为了存放序
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2023-11-13 10:18:57
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若输入因子个数太多，则进行响应面曲面研究之前应通过一个筛选试验剔除那些不重要的因子。响应曲面方法可分为两个阶段实施：
当试验区域远离最优区域时，实施一个基于设计或Plackett-Burman设计的一阶试验，并拟合(9.4)中的一阶模型。基于后面要讨论的搜索方法，它可能在不同的区域上重复。当试验区域接近或在最优区域时，实施一个基于二阶设计的二阶试验，并拟合(9.5)中的二阶模型。为了确定一阶
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2023-12-11 14:59:09
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Contents1 Intorduction2 残差块3 ResNet模型4 获取数据和训练模型 1 IntorductionResNet在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁。由于存在梯度消失和梯度爆炸问题，深度很深的神经网络是很难训练的。解决方法之一是人为地让神经网络某些层跳过下一层神经元的连接，隔层相连，弱化每层之间的强联系，即跳跃连接(skip connection)。用它可以
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2024-01-11 20:17:54
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# Android 换肤时一块一块更新
在Android应用开发中，换肤功能已经逐渐成为一种流行的用户自定义选项。用户可以通过换肤来个性化他们的应用体验，调整界面的外观以符合他们的喜好。然而，实现换肤功能并非易事，尤其是在处理多个视图组件时。有时候，更新整个界面可能会导致性能问题。因此，逐块更新界面是一个不错的选择。本文将探讨如何在Android中实现逐块更新的换肤机制，并提供相关的代码示例，帮
一、bottleneck layery中文名称：瓶颈层。我初次接触也就是在残差网络中。一般在较深的网络中，如resnet101中使用。一般的结构如下： 其中两个1X1fliter分别用于降低和升高特征维度，主要目的是为了减少参数的数量，从而减少计算量，且在降维之后可以更加有效、直观地进行数据的训练和特征提取，对比如下图所示：瓶颈层使用的是1*1的卷积神经网络，之所以称之为瓶颈层，是因为长
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2024-01-27 21:30:17
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文章目录1、 残差连接（ Residual）2、 不同深度的ResNet结构3、 两种不同的残差连接 ResNet是神经网络中非常著名的网络结构，其中引入了残差连接和批标准化（BN层，Batch Normalization），使得网络深度能够达到百层甚至千层（但上千层的网络效果并不好），实现优良的网络效果。参考视频：ResNet网络结构，BN以及迁移学习详解1、 残差连接（ Residual）残
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2023-12-27 14:43:13
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Problem Description After enjoying the movie,LeLe went home alone. LeLe decided to build blocks. LeLe has already built piles. He wants to move some b
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2018-08-12 16:26:00
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Problem Description
原创
2022-11-09 18:32:10
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下面看下webpack打包js文件的实现代码const path = require('path')
const webpack = require('webpack')
const htmlWebpackPlugin = require('html-webpack-plugin')
// 每次打包之前，自动删除文件夹
const cleanWebpackPlugin = require('cle
残差网络 (Residual Networks (ResNets))非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。这节课我们学习跳跃连接（Skip connection），它可以从某一层网络层获取激活，然后迅速反馈给另外一层，甚至是神经网络的更深层。我们可以利用跳跃连接构建能够训练深度网络的ResNets，有时深度能够超过100层，让我们开始吧。ResNets是由残差块（Res
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2023-11-06 22:20:52
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并行与并发是相对的，OS里讲的是并发而在架构方面更多的是说并行。并行是分多个层面的，个人认为基本上可以分为这么几个层面：1、指令级的并行；即所谓的微程序、指令流水线等，现在cpu的一级缓存、二级缓存都很大，所以这个cache的效果还是比较好的（基于局部性原理）
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2022-03-23 11:42:52
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并行与并发是相对的，OS里讲的是并发而在架构方面更多的是说并行。
并行是分多个层面的，个人认为基本上可以分为这么几个层面：
1、指令级的并行；即所谓的微程序、指令流水线等，现在cpu的一级缓存、二级缓存都很大，所以这个cache的效果还是比较好的（基于局部性原理）
2、线程级的并行；即同一个时刻多个函数在运行（现在的cpu好像都是多核的）
3、服务级别的（比如一个游戏服务器中有商店服务、也有战斗服
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2021-07-22 10:41:26
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神经网络题目背景人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。对神经网络的研究一直是当今的热门方向，兰兰同学在自学了一本神经网络的入门书籍后，提出了一个简化模型，他希望你能帮助他用程序检验这个神经网络模型的实用性。题目描述在兰兰的模型中，神经网络就是一张有向图，图中的节点称为神经元
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2023-09-27 10:49:30
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七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
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2024-01-10 20:01:43
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搭建神经网络块（ Building blocks of deep neural networks） 在神经网络中正向步骤的结构，我把它成为称为正向函数，类似的在反向步骤中会称为反向函数。 单一模块的正向函数和反向函数可以使用下面的图示表示：对于第l层的正向输入函数，输入为${a^{[l - 1]}}
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2018-08-25 17:23:00
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在深度学习中，为了增强模型的学习能力，网络的层数会不断的加深，于此同时，也伴随着一些比较棘手的问题，主要包括： ①模型复杂度上升，网络训练困难 ②出现梯度消失/梯度爆炸问题
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2023-10-26 11:08:39
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1.神经网络的数据表示：张量张量对于深度学习领域是非常重要的，重要到Google的TensorFlow都是以它来命名的，接下来我们将学习有关张量的一些基本知识。张量的定义：张量其实就是一个数据容量，它包含的数据几乎是数值数据，因此它也是数字的容器。神经网络示例中的数据都是储存在多维numpy数组（张量）中。一般来说，所有机器学习系统都是使用张量作为基本数据结构。张量的种类：标量（0D张量）：仅包含
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2023-12-20 13:29:05
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博主目前刚接触iOS开发,学习都是从网上看各路大神的博客,因为害怕有一天自己存的书签都不见了,所以还是决定写写学习日记,而且也方便自己以后查找~由于对图片处理比较感兴趣,这两天都在对GPUImage进行入门级的摸索~谁知道一开始就遇到难题了---导入!! 网上也找了很多,也根据github上的介绍操作,可是由于不是傻瓜式一步一步指导,还是走了不少弯路.. 第一种方法: (由
卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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文章目录7.6. 残差网络（ResNet）7.6.1. 函数类7.6.2. 残差块7.6.3. ResNet模型7.6.4. 训练模型7.6.5. 小结 7.6. 残差网络（ResNet）7.6.1. 函数类何恺明等人提出了残差网络（ResNet） [He et al., 2016a]。 它在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁，并深刻影响了后来的深度神经网络的设计。 残差网络的核心思
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2024-01-12 07:41:01
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