原文是谷歌大神工程师写的一篇文章，看到之后觉得很不错，能够直观地让你深入理解权重初始化方式以及激活函数对模型训练的影响。本文是对原文的解读，并附上了自己的理解以及代码实现。首先，一个好的权重初始化方法能够帮助神经网络更快的找到最优解决方案。初始化权重的必要条件1：各网络层激活值不会落在激活函数的饱和区域；初始化权重的必要条件2：各网络层激活值不会都非常接近0，也不会都远离0，最好是均值为0（以0为
BP算法为深度学习中参数更新的重要角色，一般基于loss对参数的偏导进行更新。一些根据均方误差，每层默认激活函数sigmoid（不同激活函数，则更新公式不一样）假设网络如图所示：则更新公式为：以上列举了最后2层的参数更新方式，第一层的更新公式类似，即上一层的误差来自于下一层所有的神经元，e的更新就是不断建立在旧的e上（这里g可以当做初始的e）下面上代码：1，BP算法 # 手写BP算法
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文章目录问题分析问题的解决查看GPU的型号查看显卡型号安装pytorch使用pytorch小结 问题分析在下载pytorch的环境的时候我一直搞不明白在pytorch官网当中Compute Platform 这一栏的要求是什么,可能不是所有人都有这方面的问题,在这里进行一个问题的总结 首先进入到pytorch下载的官网pytorch.org在选取这个内容的时候,对如何查找这部分内容产生了疑惑问题
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2023-08-10 18:41:17
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目录初始重量并观察训练损失数据集和模型导入库并加载数据可视化一些训练数据定义模型结构初始化权重全部为0或1比较模型行为均匀分布统一初始化，基线设置权重的一般规则正态分布（Normal Distribution）自动初始化在本课中，您将学习如何为神经网络找到好的初始权重。权重初始化只发生一次，即在创建模型时和训练之前。具有良好的初始权值可以使神经网络接近最优解。这使得神经网络能够更快地得到最佳解。初
一、层次分析法（适用于评价类问题，可用打分解决）1.权重表格指标权重方案1方案2……指标1指标2指标3……2.问题：评价目标，可选方案，评价指标（背景材料，常识，网上搜集）3.确定指标的权重：分而治之，两两比较推算权重4.重要程度表格标度含义1表示两个因素相比，具有同样重要性3表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要5表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要7表示两个因素相比，一个因素
接上一篇博文：负载均衡算法–轮询法（Round Robin），本文讲解加权轮询算法。加权轮询算法：不同的后端服务器可能机器的配置和当前系统的负载并不相同，因此它们的抗压能力也不相同。给配置高、负载低的机器配置更高的权重，让其处理更多的请求；给配置低、负载高的机器分配较低的权重，降低系统负载，加权轮询能很好地处理这一问题，并将请求顺序且按照权重分配到后端。算法描述假设有 N 台服务器 S = {S0
每次家里的小朋友在看动画片时，总会好奇的问道，这个人物是真的有吗？他们是怎么做的？为什么他们跑的那么快、跳的那么高。今天小薰要通过使用Maya为蘑菇刷权重来讲解，他们是怎么做的其中一个重要的小环节。在这个环节中，没有太多的要点，最重要的就是有耐心，仔细观察。软件名称：AutoDesk maya 2015 64位中文版(附序列号和密钥)软件大小：1.52GB更新时间：2016-01-21立即下载1、
这种方法将定性分析和定量分析相结合。实际上这种方法掺杂了很多主观因素，而1——9标度实现了将心理上的定性转化为定量的数值去描述问题。将这种数值构造出判断矩阵，再通过数学手段计算出权重，用权重来对问题进行判断。具体过程归结为：
一般的决策问题可以分为3个层次。最上层为目标层，即你想要决策的问题；中间层为准则层，即影响决策的因素；最下层为方案层，即列举参与决策的
数据模型的要求 1.要直观的模拟真实世界 2.容易被人理解 3.便于计算实现一、低质量建模 Steve Hoberman的《Data Model Scorecard》一书中详细罗列了低质量建模的十宗罪 1. 没有准确的捕获到需求这个属于数据建模最大的问题。通常由于需求调研不完备，需求理解不充分，项目前期缺乏足够的沟通，以及数据调研准备不
MATLAB的fit函数是一个强大的工具，用于拟合数据到特定的模型。这个函数可以处理各种类型的模型，包括线性、非线性、多项式等。拟合数据可以帮助我们理解数据的潜在模式，预测未来的趋势，或者简单地消除噪声。首先，你需要确保你的MATLAB环境已经安装了Curve Fitting Toolbox。如果没有，可以在MATLAB的Add-Ons菜单中找到并安装。在调用fit函数之前，你需要准备两个向量：x
环境 spark-1.6 python3.5一、有无截距对于逻辑回归分类，就是找到z那条直线，不通过原点有截距的直线与通过原点的直线相比，有截距更能将数据分类的彻底。 package com.bjsxt.lr
import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionWithLBFGS}
import org.apach
HBase是一个基于Hadoop面向列的非关系型分布式数据库(NoSQL)，设计概念来源于谷歌的BigTable模型，面向实时读写、随机访问大规模数据集的场景，是一个高可靠性、高性能、高伸缩的分布式存储系统，在大数据相关领域应用广泛。HBase系统支持对所存储的数据进行透明切分，从而使得系统的存储以及计算具有良好的水平扩展性。知乎从2017年起开始逐渐采用HBase系统存储各类在线业务数据，并在H
呵呵，上面的题目是不是太长了，不过这句话正好反映了我这次文章的一些观点，文章是我自己总结的，我在软件设计是刚刚入道，水平很低，希望大家多多提建议。当然，希望借此向朋友们多多学习。我们都知道MVC三层结构，其中的M（model）代表模型。模型封装了用户数据和处理数据的业务逻辑，体现了应用程序的当前状态，而且可以将用户数据状态的变化提供给多个显示该数据的视图共用。我看到了模型是多么的重要，那么模型是整
模型的保存与加载sess = tf.Session()
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, './model/test') #保存模型
saver.restore(sess, 'name')通过以上代码可以保存一个模型，一般生成 四个文件 第一个记录了最新保存的模型路径，第二个保存了训练好的权值，第三个是一些键值信息，第四个是模型的grah。 代码中
# Python的模块方法如何使用
在Python中，模块是一种组织代码的方式，可以将相关功能组织在一起，使代码更易于维护和重用。模块中的方法是定义在模块中的函数，可以通过模块名来调用。
## 模块的引入
在Python中，使用`import`关键字可以引入其他模块。引入模块后，可以使用模块名加点号`.`的方式来访问模块中的方法。
```python
import math
print(
# 架构设计方案：解决用户管理系统中的权限管理问题
## 1. 问题描述
在一个用户管理系统中，需要实现权限管理功能，包括用户角色分配、权限控制等。我们需要设计一个模块化的架构方案来解决这个问题。
## 2. 思路分析
### 2.1 模块划分
我们可以将权限管理功能划分为以下几个模块：
- 用户管理模块：负责用户信息的管理，包括用户注册、登录等功能。
- 角色管理模块：负责角色的管理
TensorFlow 读书笔记之一TensorFlow 的计算模型、数据模型和运行模型(1)计算模型-计算图在 TensorFlow 中，张量(Tensor)可以被简单地理解为多维数组。如果说 TensorFlow 的第一个词 Tensor 表明了它的数据结构，那么 Flow 则体现了它的计算模型。Flow 翻译成中文是“流”，它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。 TensorFlow
手写字体识别是一个很好练习CNN框架搭建的数据集。下面简单讲述一下整个模型构建的思路： 整个模型通过两次卷积、两次亚采样以及两次全连接层，整个结构比较简单，也易理解。其中，两次卷积层的大小都为5x5，过滤器分别为32和64个，为了不改变图片的大小，设置padding参数为“same”，步长为1，激活函数为Relu；两次亚采样层（Pool）的大小都为2x2，步长设为2，以至于图片尺寸缩小一倍。
根据学习曲线accracy判断模型过拟合or欠拟合第一个图, 训练集和 测试集 的准确率都很低，是欠拟合。 第二个图，训练集 和 测试集，之间差距大，很可能是过拟合导致的， 说明模型在训练的时候，效果好；但是在实际应用，测试集测试的情况的时候，效果和训练集 差距大。 第三个图，是训练集 和 测试集 情况都差不多，属于比较好的拟合。学习曲线模型在训练集和验证集上的得分变化曲线。 横坐标表示的是样本数
深度优先算法和广度优先算法图的基本概念深度优先算法广度优先算法 图的基本概念 由结点和连接每对结点的边所构成的图形就是图。图可以有以下分类：如果给边加上一个值表示权重，这种图就是加权图，没有权重的图就是非加权图，没有权重的边只能表示两个节点的连接状态，而有权重的边就可以表示节点之间的“连接程度”。如果给边加上表示方向的箭头，即表示节点之间的传递方向，这种图就是有向图，而边上没有箭头的图就是无向
