1.线性布局(LinearLayout)、2.相对布局(RelativeLayout)、3.表格布局(TableLayout)、4.网络视图(GridView)、5.标签布局(TabLayout)、6.列表视图(ListView)、7.绝对布局(AbsoluteLayout)。2. 线性布局（LinearLayout）线性布局：是一个Vie
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2024-04-17 09:20:30
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本篇文章将讲述关于全连接层的一些基本概念。首先将完全连接的层视为具有以下属性的黑匣子：在正向传播上1.具有3个输入（输入信号，权重，偏置）2.具有1个输出，关于反向传播1.具有1个输入（dout），其大小与输出相同。2.具有3个（dx，dw，db）输出，其大小与输入相同。计算图的观点 为了发现每个输入如何影响输出（反向传播），最好将算法表示为计算图：扩大批量 到目前为止，所有示例都只处理输入中的单
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2024-09-05 18:46:34
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线性分类器基于特征的线性组合的值进行分类决策。 想象一下，线性分类器将把定义特定类的所有特征合并到其权重中。当问题是线性可分离的时，这种类型的分类器效果更好。X: 输入向量 W：权重矩阵 B：偏差矢量权重矩阵对于每个需要分类的类都有一行，对于x的元素（特征）有一列。在上面的图片中，每行将由权重矩阵中的一行表示。改变权重的效果将改变线条角度，同时改变偏压，将使线条左右移动。 参数化方法这个想法是假设
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2024-05-29 00:47:33
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卷积神经网络三类主体层的理解（重点在全连接层）三个部分以及CNN与传统图像处理的联系每个部分的作用1.卷积层（一种特殊的全连接层）2.池化层（下采样池化层）3.全连接层（fully connected）（用于分类任务，在分割和检测上不适用）4.为何CNN的输入大小要一定5.CNN的输入层与各层间的“操作”参考： 前段时间一直忙美赛➕过年，太久没碰cv和神经网络了，今天看了看笔记和文献and b
问题分析问题要求根据附件一的该企业近5年402家原材料供应商的订货量和供货量数据，对供货商的供货特征进行量化分析，并建立可以保障企业生产重要性的数学模型，最后在此基础上筛选出50家最重要的供货商。站在企业角度，企业在选择供货商时需要综合考量供应商的供货能力和供货风险。本文提取出平均供货能力、最大供货量、订单完成率、供货稳定性四个指标计算出综合评价指数，并按排序指标值对402家供应商的能力进行排序，
文章目录介绍 seq2seq 模型Seq2seq with attentionBahdanau attentionLuong attentionGeneral attention用注意力实现 seq2seq实现编码器实现解码器用注意力实现解码器训练和评估了解transformersThe transformer attentionThe transformer model实施变压器多头注意力编码器
在进入今天主题之前我先抛几个问题，这篇文章一共提出 23 个问题。TCP 握手一定是三次？TCP 挥手一定是四次？为什么要有快速重传，超时重传不够用？为什么要有 SACK，为什么要有 D-SACK？都知道有滑动窗口，那由于接收方的太忙了滑动窗口降为了 0 怎么办？发送方就永远等着了？Silly Window 又是什么？为什么有滑动窗口流控还需要拥塞控制？快速重传一定要依赖三次重复 ACK ？这篇文
线性布局LinearLayout 线性布局内部的各视图有两种排列方式：（1）orientation属性值为horizontal时，内部视图在水平方向从左往右排列。（2）orientation属性值为vertical时，内部视图在垂直方向从上往下排列。 如果不指定orientation属性，则LinearLayout默认水平方向排列。  
Network in Network 这篇论文中 提出了 1*1卷积层，那么问题来了，为什么可以用1*1卷积层来代替全连接层假设当前输入张量维度为6×6×32，卷积核维度为1×1×32，取输入张量的某一个位置（如图黄色区域）与卷积核进行运算。实际上可以看到，如果把1×1×32卷积核看成是32个权重W，输入张量运算的1×1×32部分为输入x，那么每一个卷积操作相当于一个Wx过程，多个卷积核就是多个神
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2024-04-07 14:24:04
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PyTorch学习笔记（9）–神经网络：线性层 本博文是PyTorch的学习笔记，第9次内容记录，主要介绍神经网络线性层的基本使用。 目录PyTorch学习笔记（9）--神经网络：线性层1.什么是线性层2.线性层2.1线性激活函数相关参数2.2线性层应用举例12.3线性层应用举例23.学习小结 1.什么是线性层 线性层又叫全连接层，其中每个神经元与上一层所有神经元相连，一个简单的线性层
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2024-08-13 15:27:54
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# 使用 PyTorch 实现线性层权重的指南
在深度学习中，线性层是组成神经网络的重要部分。在这篇文章中，我将指导你如何使用 PyTorch 实现线性层的权重，并对每一步进行详细解释。
## 流程概览
在我们开始之前，首先我们来看一下实现线性层权重的大致流程。下面是步骤的详细列表：
| 步骤序号 | 步骤名称 | 说明
原创
2024-10-10 04:18:51
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全连接神经网络前馈神经网络包含的层：线性层和卷积层：这两种层对输入进行线性计算。层内维护着线性运算的权重激活层：这层对数据进行非线性运算。非线性运算时可以逐元素非线性运算的，也可以是其它类习惯的非线性运算归一化层：根据输入的均值和方差对数据进行归一化，使得数据的范围在一个相对固定的范围内池化层和视觉层：这两种层和数据重采样有关，包括对数据进行下采样（就是隔几个数据采一个数据）、上采样（把一个数据复
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2024-08-23 09:06:07
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# PyTorch 层的权重是怎么保存到 Module 里的
## 引言
在深度学习中，模型的权重是非常重要的一部分。它们通过训练过程中不断调整，以使模型能够更好地适应输入数据。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，提供了一种简单且灵活的方式来定义和训练神经网络模型。在 PyTorch 中，模型的权重是通过 `Module` 类进行管理和保存的。本文将介绍 PyTorch 中的权重保存机制，
原创
2023-12-07 08:28:17
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一、简介 在本章中，我们展示了一种将卷积运算转换为矩阵乘法的方法。 这样的优点是计算速度更快，但会占用更多的内存。 我们使用im2col运算将输入图像或批处理转换为矩阵，然后将该矩阵与内核的重塑版本相乘。 然后最后，我们使用col2im操作将这个相乘后的矩阵重塑为图像。二、Im2col 如先前的源代码所示，我们使用了很多for循环来实现卷积，尽管这对于学习很有用，但速度不够快。 在本节中，我们将学
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2024-03-28 15:16:50
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说到布局，学过HTML语言的同学应该都比较了解，网站设计从最开始的表格布局，到现在的css样式布局，布局可以说是一门艺术。只要会用智能系统的人都应该知道一个系统的UI有多重要。而一个好的UI必须要有好的布局，布局就像软件这座大房子的装修蓝图，所以想要做好UI的设计，就要从布局开始。 android的布
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2024-03-25 12:02:58
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第一次写博客，平时我学习东西一般都是从博客上看的，受益匪浅，也觉得养成个写博客的习惯是对自己知识的巩固是极好的，当然如果能帮到别人，那就再好不过了~ 我们知道Caffe本身就是用c++写的，在用caffe训练model时，可以使用Python、Matlab、C++三种接口去训练，然而它本身不提供可视化，所以也只能借助
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2024-06-06 20:26:31
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线性回归（一）实践篇模型思路线性模型损失函数梯度下降优化公式算法结构参数初始化损失函数完整的模型训练使用训练好的参数进行预测（输出）将设计好的模型进行封装（待续） QQ:3020889729 小蔡 本文可
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2024-07-26 14:03:04
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目录1.BN的作用2.BN在caffe中代码3.补充1.BN的作用BN层的设定一般是按照conv→bn→scale→relu的顺序来形成一个block。 关于bn，有一个注意点，caffe实现中的use_global_stats参数在训练时设置为false，测试时设置为true。 因为在训练时bn作用的对象是一个batch_size，而不是整个训练集，如果没有将其设置为fa
前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇。可是在深度学习，GAN领域，其进展都是以月来计算的，感觉那两篇综述有些老了。最近发现有一篇最新的 GAN 综述论文（How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Overview），四
卷积层维度计算与设置卷积结构CNN结构：Input(输入层)----> Conv(卷积)---->Relu(激活)---->Pool(池化)---->FC(全连接)输入层参数介绍：batch_size：相当于一次训练的样本数weight/height：图片宽和高channels：图片通道数，1是黑白，3是RGB卷积层参数介绍：filter = 卷积核(1x1,3x3,5x5
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2024-04-18 15:39:13
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