文章目录1. 全连接层2. SoftMax算法 1. 全连接层全连接层，指的是每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前面几层提取到的特征综合起来。举个例子，前面通过卷积和池化层提取出来的特征有眼睛鼻子和嘴巴，那我们能单独通过这三个特征来判断出这是一只猫吗？显然不能，因为拥有眼睛鼻子嘴巴这三个特征的动物太多了吧，所以我们需要对这三个特征进行特征融合，从而最终判断出这个东东是一只猫猫而不是修狗。
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2024-04-19 13:01:20
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框架优点缺点TensorFlow- 由Google开发和维护，社区庞大，学习资源丰富- 具备优秀的性能表现，支持大规模分布式计算- 支持多种编程语言接口，易于使用- 提供了可视化工具TensorBoard，可用于调试和可视化模型- 底层架构复杂，操作较为繁琐- 不支持动态图，调试和修改模型较为困难- 对于一些高级算法实现，需要自己手动编写代码PyTorch- 由Facebook开发和维护，在学术界
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2024-07-14 06:52:18
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学习笔记|Pytorch使用教程36本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2循环神经网络(RNN) 是什么?RNN如处理成不定长输入?训练RNN实现人名分类总结一.循环神经网络(RNN) 是什么?RNN :循环神经网络处理不定长输入的模型常用于NLP及时间序列任务(输入 数据具有前后关系)网络结构 xt:时刻t的输入，shape = (1, 57) s
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2024-02-10 01:48:37
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深度学习入门-卷积神将网络(CNN)整体结构 CNN与之前的神将网络不同的是，CNN中新出现了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。 之前介绍的神经网络中，相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全 连接（fully-connected）。另外，我们用Affine层实现了全连接层。如下图所示。 CNN的结构如下： CNN 中新增了 Convolution 层 和 Pooli
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2024-03-11 10:32:32
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概述之前的博客中，笔者都曾提到attention机制。这种考虑全局，关注重点的机制在深度学习中很常见，尤其是self-attention将自然语言处理带到一个新高度。attention增加了深度学习的可解释性，并且应用广泛，在自然语言处理，计算机视觉，推荐系统中到处可见。它克服了循环神经网络解决过长序列时的问题，并且也可以像卷积神经网络那样能够并行计算。本文就列举几个比较经典的attention模
一、Global Context Network (GCNet)论文地址：https://arxiv.org/search/?query=GCNet&searchtype=all&source=header 代码地址：https://github.com/xvjiarui/GCNet 为了捕获长距离依赖关系，产生了两类方法： 采用自注意力机制来建模query对的关系。 对query
全连接神经网络的含义全连接神经网络级联多个变换来实现输入到输出的映射。（非线性操作是不可以被去掉，原因在于若网络中缺少了激活函数，全连接神经网络将变成一个线性分类器。）常用的激活函数sigmoid、relu、tanh、leaky relu。图像如下： 损失函数softmax函数： softmax函数将多分类的输出值转化为0到1的概率分布。交叉
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2023-06-14 17:03:24
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物联网全连接工厂是以数据为基石，将工厂内各种设备连接到一起，实现数据采集、在线监控、智能报警等等功能，从而打造高性能、成本可控、可复制的物联网解决方案，有效解决制造企业在智能管理中面临的挑战和难题，助力企业的数字化转型。 如何打造物联网全连接工厂通过工业智能网关可以实现工业生产设备的数据采集、智能报警等功能，实现对生产、运行过程的实时监控，从而在云平台提供可视化图表，有利于企业将生产情况
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2023-07-17 20:36:41
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首先，mysql本身是没有提供全外连接的，MySql中多表查询只提供了内连接，左外连接与右外连接：table_reference {[INNER] JOIN | {LEFT|RIGHT} [OUTER] JOIN} table_reference ON conditional_expr1】INNER JOIN ON内连接（只写join时默认为内连接）SELECT * FROM emp e JOIN
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2023-05-17 23:12:33
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一，前言二，连接查询 2.1 内连接（join | inner join） 2.2 左外连接（left join | left outer join） 2.3 右外连接（right join | right outer join） 2.4 全外连接（full join | full outer join） 2.5 左半连接（left se
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2023-07-14 23:41:30
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一、全连接神经网络介绍全连接神经网络是一种最基本的神经网络结构，英文为Full Connection，所以一般简称FC。FC的神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接。例如下面这个网络结构就是典型的全连接： 神经网络的第一层为输入层，最后一层为输出层，中间所有的层都为隐藏层。在计算神经网络层数的时候，一般不把输入层算做在内，所以上面这个神经网络为2层。其中输入层有3个神经元，隐层
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2023-09-05 16:23:57
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一：简述
二：使用pd.concat()级联
三： 使用pd.merge()合并
四： 案例分析：美国各州人口数据分析
一：简述pandas的拼接分为两种：级联：pd.concat, pd.append合并：pd.merge, pd.join1. 使用pd.concat()级联
pandas使用pd.concat函数，与np.concatenate函数
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2023-10-18 18:07:50
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个人理解
内连接(INNER JOIN)（典型的连接运算，使用像 = 或 <> 之类的比较运算符）。包括相等连接和自然连接。 内连接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行
左连接（LEFT JOIN 或 LEFT OUTER JOIN）是右左边表中的数据为基准，若左表有数据右表没有数据，否则显示左表中的数据右表中的数据显示为空
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2024-05-22 12:01:45
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之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时，是固定除最后一层的前面层权重，然后把全连接层输出改为自己需要的数目，进行最后一层的训练，那么现在假如想要只是把最后一层的输出改一下，不需要加载前面层的权重，方法如下：model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False)
num_fc_ftr = model.fc.in_features
mode
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2023-07-21 23:28:18
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Python部落(python.freelycode.com)组织翻译，禁止转载，欢迎转发。原作者 Kyle Stratis Oct 01, 2018目录字符串拆分无参数字符串拆分指定分隔符使用 Maxsplit 对拆分进行限定字符串的连接及拼接使用运算符 + 进行字符串连接使用 .Join() 进行字符串连接合在一起来尝试生活中总有几样注定的事：死亡、税单以及需要处理字符串的程序员。 字符串可以
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2023-12-13 11:24:08
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经过几天的研究，参考了许多文章之后，终于用pytorch搭建了两个完整的神经网络，并且基本上每句代码都弄清楚了，一个是只有全连接层的网络，另一个则是加入卷积层和池化层的CNN，实现的步骤总结如下：首先对上一篇博客中定义的类进行扩充：class Net(nn.Module):
def __init__(self):
su
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2023-09-02 02:12:31
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简述：使用两种数据集，多种方法，多向对比分类任务使用手写数字数据集，小批量梯度下降法，全连接神经网络的输入层为784个神经元，隐藏层为100个神经元，输出层10个神经元。损失函数为交叉熵代价函数，激活函数为sigmoid函数。回归任务使用自构随机数数据集，全连接神经网络的输入层为1000个神经元，隐藏层为100个神经元，输出层10个神经元。损失函数为均方误差代价函数，激活函数为y=x函数。一、 回
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2023-10-08 21:50:06
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相信在处理业务场景的时候，大家都会用到两个表并表，常用的还是左联接与右连接，left join/right join,还有inner join 内连接，但是注意：mysql中居然没有full join！也就是两个表数据全都要，但相同的部分呢，会只取一次，不会重复 方法：可以通过left join 与 right join 的结果进行 union 合并，就可以实现了，union 本身就是带
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2023-05-20 13:40:20
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之前的博文中已经将卷积层、下采样层进行了分析，在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类（全连接层）进行分析： 一、卷积神经网路中的全连接层 在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分，负责对网络最终输出的特征进行分类预测，得出分类结果： LeNet-5模型中的全连接层分为全连接和高斯连接，该层的最终输出结果即为预测标签，例如这里我们需要对MNI
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2024-07-29 21:23:11
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这篇文章主要介绍了网络协议概述：物理层、连接层、网络层、传输层、应用层详解,本文用生活中的邮差与邮局来帮助理解复杂的网络协议,通俗易懂,文风幽默,是少见的好文章,需要的朋友可以参考下 信号的传输总要符合一定的协议(protocol)。比如说长城上放狼烟，是因为人们已经预先设定好狼烟这个物理信号代表了“敌人入侵”这一抽象信号。这样一个“狼烟=敌人入侵”就是一个简单的协议。协议可
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2024-06-03 15:38:53
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