ReLU还有一个优点是：Relu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生。Dead ReLU Problem参考原因要搞清楚Dead ReLU具体指的是什么，怎么产生的，如何解决？Dead ReLU具体指的是什么？字面意思上理解就是“死的”神经元，即该神经元对网络不起作用了。那么什么情况下神经元对网络不起作用了呢？ 可以考虑从该神
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2024-02-27 14:29:56
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1、使用relu作为激活函数时，因其在输入小于0时，输出为0，所以可能会造成dead relu，使得输出和梯度都为0；2、上述文章中使用了多种方式尝试去改善，包括更多层，更多数据，改变初始化方式，使用leak relu（why）等都没有效果，最后使用了SELU解决了这个问题。3、这篇文章主要是通过Tensorboard来观察dead relu这种现象，以前只会使用它来观察loss啊，accura
原创
2022-01-17 16:06:59
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网游同步算法之导航推测（Dead Reckoning）算法： 在了解该算法前，我们先来谈谈该算法的一些背景资料。大家都知道，在网络传输的时候，延迟现象是非常普遍的，而在基于Server/Client结构下 的网络游戏的同步也就成了非常头疼的问题，在确保客户端响应用户本地指令流畅的情况下，没法有效的确保的同步的及时性。同样，在军方也有类似的事情发生， 即使是同一LAN里面的机器，也会
ospf划分区域的好处：1、减少路由条目，(域间汇总证明它减少路由条目的)。2、本地的拓扑变化只影响本区域，不会影响其他区域。汇总路由只有在所有明细路由down时才会消失。3、某些lsa只会在一个区域传播，不会泛洪到其它区域。4、一定要划分区域。按照接口划分区域。 ospf其它知识点5、骨干路由器：所有在area0区域的路由器都叫骨干路由器。ABR：area border rout
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2024-03-26 10:27:30
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（4）Leaky ReLUReLU是将所有的负值设置为0，造成神经元节点死亡的情况。相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零的斜率。优点：（1）神经元不会出现死亡的情况。（2）对于所有的输入，不管是大于等于0还是小于0，神经元不会饱和（3）由于Leaky ReLU线性、非饱和的形式，在SGD中能够快速收敛。（4）计算速度要快很多。Leaky ReLU函数只有线性关系，不需要指数计算，不管
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2024-03-18 17:44:02
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Love Is Dead
Nothing ever goes right, nothing really flows in my
lifeNo one really cares if no one ever shares my bedPeople push by with
fear in their eyes in my lifeLove is dead, love is dead
T
原创
2007-02-27 21:08:56
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Dead kernel Jupyter notebook 出现 Dead kernel 原因： GPU内存（显存）不够用了。
原创
2023-10-31 09:55:41
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## 如何实现 "Spark Dead"
在这篇文章中，我们将讨论如何利用 Apache Spark 实现“Spark Dead”功能，简单来讲，就是在任务运行过程中模拟或处理异常状态。这对于进行容错处理、异常监控是非常重要的。我们将分步展示整个流程，并在每一步提供必要的代码。
### 步骤概述
以下是我们将要完成的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# Redis Dead：深入理解Redis的高可用性与故障处理
## 引言
Redis是一款开源的高性能键值存储系统，广泛应用于缓存、消息队列等场景。在实际应用中，由于各种原因，Redis服务器可能会出现“宕机”或“死掉”的情况。了解如何处理这些情况，对维护系统的稳定性至关重要。本文将探讨Redis的高可用性，故障处理，并提供一些代码示例，以帮助读者更好地理解这一主题。
## Redis高
原创
2024-10-16 04:11:36
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而对于平台动作（Platformer）类型的 Roguelike 来说，精妙的关卡设计显得更加重要了，于是大家也在考虑其它方式，比如预生成大量关卡模块再随机选择、整合，或者混合两种方式来做。预生成关卡的例子大家耳熟能详的应该是《盗贼遗产（Rogue Legacy）》和《以撒的燔祭（The Binding of Isaac）》这些，玩家每通过一个房间都会整体切换到另一个全新的房间，而这些房间都是开发
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2024-08-15 16:34:58
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正则表达式正则表达式为高级的文本模式匹配，抽取，与/或文本形式的搜索和替换功能提供了基础。正则表达式是一些由字符和特殊符号组成的字符串，它们描述了模式的重复或者表述多个字符。转义符\在正则表达式中，有很多有特殊意义的是元字符，比如\n和\s等，如果要在正则中匹配正常的"\n"而不是"换行符"就需要对""进行转义，变成’\’。在python中，无论是正则表达式，还是待匹配的内容，都是以字符串的形式出
其实一直在做论文阅读心得方面的工作，只是一直没有分享出来，这篇文章可以说是这个前沿论文解读系列的第一篇文章，希望能坚持下来。简介论文提出了动态线性修正单元（Dynamic Relu，下文简称 DY-ReLU），它能够依据输入动态调整对应分段函数，与 ReLU 及其静态变种相比，仅仅需要增加一些可以忽略不计的参数就可以带来大幅的性能提升，它可以无缝嵌入已有的主流模型中，在轻量级模型（如 Mobile
前言论文地址： https://arxiv.org/pdf/1505.00853.pdf.论文贡献：这篇论文并没有提出什么新的激活函数，而是对现有的非常火的几个非饱和激活函数作了一个系统性的介绍以及对他们的性能进行了对比。最后发现，在较小的数据集中（大数据集未必），Leaky ReLU及其变体(PReLU、RReLU)的性能都要优于ReLU激活函数；而RReLU由于具有良好的训练随机性，可以很好的
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2024-04-25 14:05:54
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最近在阅读 Airbnb 的论文 Applying Deep Learning to Airbnb Search。阅读的过程中，我发现作者在谈及特征归一化的必要性时，有如下表述：Feeding values that are outside the usual range of features can cause large gradients to back propagate. T
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2024-08-01 21:01:57
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#***文章大纲***#
1. Sigmoid 和梯度消失(Vanishing Gradients)
1.1 梯度消失是如何发生的？
1.2 饱和神经元(Saturated Neurons)
2. ReLU 和神经元“死亡”(dying ReLU problem)
2.1 ReLU可以解决梯度消失问题
2.2 单侧饱和
2.3 神经元“死亡”(dying
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2024-04-14 06:49:24
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为什么要引入激活函数？如果不用激活函数（其实相当于激励函数是f(x)=x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早的想法是sigmoid函数或者ta
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2024-07-21 19:37:37
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在该文章的两大创新点：一个是PReLU,一个是权值初始化的方法。下面我们分别一一来看。 PReLU(paramter ReLU)所谓的PRelu，即在 ReLU激活函数的基础上加入了一个参数，看一个图就明白了：右边的图上多了一个参数吧，在负半轴上不再为0，而是一个可以学习的斜率。 很容易明白。实验结果显示该方法可以提高识别率。权值初始化的方法： 对于文中
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2024-03-01 12:42:36
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1、神经网络为什么引入激活函数？如果不引入激活函数，神经网络的每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层的效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。因此，引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。激活函数的作用就是为了增加神经网络模型的非线性。2、Sigmoid函数缺点：*
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2024-09-01 19:01:29
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写在前面：此文只记录了下本人感觉需要注意的地方，不全且不一定准确。详细内容可以参考文中帖的链接，比较好！！！常用激活函数（激励函数）理解与总结激活函数的区别与优点梯度消失与爆炸1. 激活函数是什么？在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。2. 激活函数的用途如果不用激活函数，每一层的输入都是上一层输出的线性函数，而多层线性函数与一
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2024-07-12 16:45:26
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具体来说，在门控注意力单元中，会有一个额外的投影产生输出，该输出是在输出投影之前通过逐元素的乘法组合得到的。注意力是 t
原创
2024-08-08 10:19:21
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