基本语法：<input type="hidden" name="field＿name" value="value">作用：1 隐藏域在页面中对于用户是不可见的，在表单中插入隐藏域的目的在于收集或发送信息，以利于被处理表单的程序所使用。浏览者单击发送按钮发送表单的时候，隐藏域的信息也被一起发送到服务器。 &
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2024-03-16 08:25:28
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1. 多层神经网络存在的问题 常用的神经网络模型, 一般只包含输入层, 输出层和一个隐藏层： 理论上来说, 隐藏层越多, 模型的表达能力应该越强。但是, 当隐藏层数多于一层时, 如果我们使用随机值来初始化权重, 使用梯度下降来优化参数就会出现许多问题[1]:如果初始权重值设置的过大, 则训练过程中权重值会落
在学习NG的课程里，他提到了感知机算法，大体内容如下：其实感知器学习算法，就是利用介绍的单层感知器。首先利用给的正确数据，计算得到输出值，将输出值和正确的值相比，由此来调整每一个输出端上的权值。首先 是一个“学习参数”，一般我将它设置成小于1的正数。T便是训练数据中的正确结果，便是第i个输入端的输入值，便是第i个输入端上面的权值。学习规则是用来计算新的权值矩阵W及新的偏差B的算法。感知器利用其学习
全连接神经网络 MLP最近开始进行模型压缩相关课题，复习一下有关的基础知识。1. MLP简介 上图是一个简单的MLP，这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层。为了方便下面的公式描述，引入一张带公式的图。i是input层，h是hide层，o是output层。2. MLP 正向传播正向传播其实就是预测过程，就是由输入到输
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2024-04-07 20:57:26
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原由公司项目使用Spring Cloud微服务架构，随着服务的增加，开发调试变得有些麻烦。有些同事的电脑配置不高，无法在本地启动这么多的服务。公司有自己的dev环境，对于开发当前修改的服务可以直接注册到dev环境，使用其他未修改的服务，如Eureka，config等。但是，如果这个时候有前端正在dev调试，则会出现网关转发到本地开发中的服务，出现异常。出现上述情况的原因是因为Ribbon默认负载均
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2024-04-29 06:50:54
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本文实现只有一层隐藏层。贴上221网络解决两元素异或以及331网络解决三元素异或问题。 原理不懂可以参考以下博客，建议手推一遍bp怎样链式反向求导。多层感知机(MultiLayer Perceptron)以及反向传播算法(Backpropagation)机器学习——神经网络（四）：BP神经网络如果还不清楚这里有视频：PyTorch深度学习实践BP算法的核心就是从后向前更新权重。网络上大部分代码实现
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2024-03-19 15:28:18
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在Tensorflow MNIST 数字识别使用单层神经网络的正确率大概在 91% 左右，有很多方法对其进行优化，这次简单聊一聊隐藏层和正则化。隐藏层在单层神经网络中只存在输入层和输出层，而当使用多层神经网络时在输入层和输出层之间的其它层级就是隐藏层。引入隐藏层主要原因在于： 单层神经网络无法模拟异或运算，但是加入隐藏层之后异或问题就可以得到很好地解决； 深层神经网络有组合特征提取的
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2024-03-25 12:05:48
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昨天刚开始学神经网络，做完与或非门之后，手贱想做一做异或，真是初生牛犊不怕虎，后来查了下资料，直接查到了深度学习，害，无意入坑。不过既来之，则安之。我准备把这个功能实现，无所谓翻山越岭，但求有所收获。先看了花书： 第六章 深度前馈网络 第一节XOR 的实现 但是没有看懂，然后再B站看了shuhuai008的白板推导系列的(二十三)-前馈神经网络的第三p ，有种豁然开朗的感觉。但是并没有写出具体的代
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2024-03-20 14:04:39
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AlexNet的一些参数：卷积层：5层 全连接层：3层 深度：8层 参数个数：60M 神经元个数：650k 分类数目：1000类 由于当时的显卡容量问题，AlexNet 的60M个参数无法全部放在一张显卡上操作，所以采用了两张显卡分开操作的形式，其中在C3，R1，R2，R3层上出现交互，所谓的交互就是通道的合并，是一种串接操作。AlexNet的结构图：AlexNet 网络参数计算按照公式推算了一下
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2024-05-10 04:00:07
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一、卷积层1. conv2D层：keras.layers.convolutional.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1,1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1,1),activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot
1、引言感知器是用于线性可分模式(即模式分别位于超平面所分隔开的两边)分类的最简单的神经网络模型。基本上它由一个具有可调突触权值和偏置的神经元组成。用来调整这个神经网络中自由参数的算法最早出现在Rosenblatt提出的用于其脑感知模型的一个学习过程中。事实上，Rosenblatt证明了当用来训练感知器的模式(向量)取自两个线性可分的类时，感知器算法是收敛的，并且决策面是位于两类之间的超平面。算法
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2024-04-01 18:51:42
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感知机1 概念感知机就相当于一仅有输入层和输出层的神经网络，每一个连接权都代表该属性的重要性程度，其中w0代表一个阈值。如果每个属性值与其对应权重相乘之和大于该阈值，那么根据sign函数，就可以做出分类。2 PLA算法（感知机学习算法）直观上：通过迭代的方式，每一次选择一条线，来更新权重向量，如果第t轮的线无法准确的预测结果，那就对权重向量做出改变，也就是对决策边界进行调整。当样本真实类别为1，但
感知机（perceptron）模型：简答的说由输入空间（特征空间）到输出空间的如下函数：\[f(x)=sign(w\cdot x+b)
\]称为感知机，其中，\(w\)和\(b\)表示的是感知机模型参数,\(w \in R^n\)叫做权值，\(b \in R\)叫做偏置（bias）
感知机是一种线性分类模型属于判别模型。感知机的几何解释：线性方程：$$w \cdot x + b = 0$$对应于特
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2024-03-22 15:26:45
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*神经网络（深度学习算法）： 一组神经元是一层，一层可以有一个或多个神经元；他们输入相同或相似的特征，然后又反向输出一些特征。 输入层 隐藏层 输出层 4个数字（激活值） 3个数字（激活值） 隐藏层可以访问每个功能，即从上一层到输出层的每个值。当某些特征无关重要时，可以通过设置适当的参数进行适当的忽略；隐藏层在训练集中是看不到的，训练集中只有x,y，即输入层，输出层 输出层输出的概率就是神经网络预
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2024-04-07 09:03:06
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隐藏层： 多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输入层和输出层之间。如下图： &nb
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2024-04-25 16:01:28
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Multilayer-perceptron1. mlp多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层。多层感知机的隐藏层中的神经元和输入层中各个输入完全连接，输出层中的神经元和隐藏层中的各个神经元也完全连接。1.1 隐藏层若对每个全连接层做仿射变换，无论添加多少隐藏层都仍然等价于仅含输出层的单层神经网络。具体来说，给定一个小批量样本\(\boldsymbol{X} \in \mathbb{R
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2024-04-25 13:15:24
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首先说明：在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件，如果想看，可以看看哦，反正我是不想看，代码细节吧，现在不想知道太多，有个宏观的idea就可以啦，如果想看代码的具体的话，可以看：，写的还是很不错的（不过有的地方的备注不对，不知道改过来了没）。 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法，分别为：常量初始化（constant）、高斯分布初始化（
一、什么是多层感知器？多层感知器（Multilayer Perceptron,缩写MLP）是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图，由多个的节点层所组成，每一层都全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称处理单元）。一种被称为反向传播算法的监督学习方法常被用来训练MLP。MLP是感知器的推广，克服了感知器不能对线
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2024-03-18 22:57:14
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一、RNN基础知识
RNN的设计目的是尝试了解序列数据，比如你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。但对于普通神经网络，就只能从当前给定的这个词来判断，而RNN就可以结合之前提到的词汇，更科学地判断。
之所以能这么做，关键就是在于，RNN相对于一般的神经网络多了一个
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2024-09-17 11:54:09
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目录说明全连接层FC，全连接NN卷积Convolutional模型占用显存的计算 为了更好的说明问题，\另一个文中进行说明，本文内容都是一些概念/理论的东西，都是抄的。说明kernel == filterfeature map ×ｎ == outputDepth == channel符号参数说明Wi / Hi / CiWidth / Height / Depth of inp
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2024-03-26 15:29:23
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