再次启动TensorFlow团队提供的可视化TensorFlow网络的观测平台,我们的实现跟TensorFlow的内容是一样的,在TensorFlow的控制台增加隐藏层及...
原创 2019-04-03 07:38:26
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人工智能AI系统的学习过程和人类的学习过程一样,你要么从过
原创 2019-04-04 07:41:07
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在利用梯度下降法对神经网络权重等参数进行训练时,需要利用反向传播去计算损失函数对权重参数的偏导数。反向传播下面分析是如何反向传播的(分析时不考虑偏置项),参考上图,① 对于一个神经元jjj,它的输出被定义为,(1.1)Oj=φ(netj)=φ(∑k=1NwkjOk) O_j = \varphi(net_j)=\varphi(\sum_{k=1}^N w_{kj}O_k)...
原创 2021-05-20 23:56:10
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四、反向传播 back propagation教程来自​​《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili​​  一、原理1.1 计算图在简单的线性模型中,我们可以通过数学推导求出梯度公式。在复杂网络中,因为太复杂,无法直接数学计算梯度公式。考虑将这样的复杂网络看成是图,我们在图上传播梯度,最后根据链式求导求出梯度(反向传播)。 计算图(一个简单的二
原创 2022-07-07 19:32:29
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虽然学深度学习有一段时间了,但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清,用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。 1.前向传播 ​​ 如图所示,这里讲得已经很清楚
转载 2019-04-27 19:57:00
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EDITOR: KJ021320TEAM: I.S.T.O好久没写东西了,随便记一下~~如果不记录忘记了真是很浪费啊~下面贴的这个是JAVA写的反向传播神经网络,面向对象,把神经元和连结都抽象成对象。其实这个已经不是什么新奇的玩意了,对于分类 回归而言 神经网络是一个选择但并不一定是最好的选择。类似很多进化计算都存在同样的问题,如GA遗传算法。NN迭代学习过后,每个神经元权重的含义很难被理解,所以
转载 2022-01-04 11:17:27
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如果想了解一下,手动计算的结果能否和pytorch计算的结果对应起来,那么下面的代码可能参考一下。这个例子来自官网,因为是示教的,网络结构极为简单https://pytorch.org/tutorials/beginner/examples_nn/two_layer_net_nn.html我对其中的部分源码进行了修改,加了一些手动计算的源码,并且每一个输出都写出了torch.nn网络计算结...
原创 2021-07-14 16:21:18
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如果想了解一下,手动计算的结果能否和pytorch计算的结果对应起来,那么下面的代码可能参考一下。这个例子来自官网,因为是示教的,网络结构极为简单https://pytorch.org/tutorials/beginner/examples_nn/two_layer_net_nn.html我对其中的部分源码进行了修改,加了一些手动计算的源码,
原创 2022-03-04 10:52:57
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参考资料:https://www.zhihu.com/question/27239198
原创 2022-01-17 14:32:34
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本文翻译自http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html,大概介绍下反向传播的基本原
翻译 2022-07-22 16:41:02
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构造:输入神经元个数等于输入向量维度,输出神经元个数等于输出向量维度。(x1=(1,2,3),则需要三个输入神经元 一 前向后传播 隐层:输出层: 一般化,向量表示 二 反向传播 1计算梯度delta:...
转载 2017-04-15 09:51:00
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这几天正在看反向传播的原理,最近也经常看到关...
转载 2019-04-03 10:23:00
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http://hi.baidu.com/binaryfan/item/f70b18ab05c04a3e030a4d65今天先说说belief propagation吧。这是machine learning的泰斗J. Pearl的最重要的贡献。对于统计学来说,它最重要的意义就是在于提出了一种很有
转载 2013-06-06 18:31:00
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在IT网络领域中,MPLS back to back是一个重要的概念。MPLS(Multiprotocol Label Switching)是一种基于数据包的高效传输技术,通过为数据包添加标签来实现快速转发和更好的服务质量。而MPLS back to back则是指在两个MPLS设备之间直接建立MPLS连接,实现端到端的传输。 MPLS back to back的优势在于,可以提高数据传输的效率
原创 2024-03-07 14:46:37
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Steps involved involved in back to back order process in oracle apps 1. Enter Sales Order 2. Book Sales Order 3. Progress Sales Order to create Supply
原创 2021-07-21 13:52:48
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# Docker volume Propagation Docker volume propagation is a feature that allows you to control how changes to the container's filesystem are reflected in the underlying volume. By default, Docker uses
原创 2024-02-05 07:54:27
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### 实现"mysql的Propagation"教程 #### 一、整体流程 首先,让我们通过下面的表格展示一下整个实现"mysql的Propagation"的流程: ```mermaid gantt title 实现"mysql的Propagation"流程表 section 设置Propagation 创建Transaction :a1, 2022-
原创 2024-06-02 03:39:00
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事务的特性:1) 原子性(atomicity):事务是数据库的逻辑工作单位,而且是必须是原子工作单位,对于其数据修改,要么全部执行,要么全部不执行。2) 一致性(consistency):事务在完成时,必须是所有的数据都保持一致状态。在相关数据库中,所有规则都必须应用于事务的修改,以保持所有数据的完整性。3) 隔离性(isolation):一个事务的执行不能被其他事务所影响。4) 持久性(dura
六十一、JDBC如何做事务处理?在JavaBean数据库操作中,一项事务是指由一条或多条对数据库更新的sql语句所组成的一个不可分割的工作单元。只有当事务中的所有操作都正常完成了,整个事务才能被提交到数据库,如果有一项操作没有完成,就必须撤消整个事务,这就是通常所说的事务脚本模式。我们通过提交commit()或是回滚rollback()来结束事务的操作。关于事务操作的方法都位于接口java.sql
各种属性的意义:
原创 2022-03-17 11:14:45
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