目录一、神经网络的表示二、神经网络的计算与输出三、激活函数四、修正线性单元的函数（ReLu）五、不选用线性函数一、神经网络的表示 输入特征
?
1
、
?
2
、
?
3
，它们被竖直地堆叠起来，这叫做神经网络的
输入层
。它包 含了神经网络的输入；然后这里有另外一层我们称之为隐藏层，最后一层只由一个结点构成，而这个只 有一个结点的层被称为
输出层，
转载
2024-03-05 17:40:46
555阅读
一.概念理解计算机神经网络是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能。神经网络是一种运算模型，由大量的节点(或称神经元)之间相互连接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数或者激活函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。神经网络的输出根据网络的连接方式、权重值
转载
2024-06-06 05:47:41
357阅读
它是由国际标准化组织ISO提出的一个网络系统互连模型.自上而下分为七层:应用层-->代表层-->会话层-->传输层-->网络层-->数据链路层-->物理层 1.OSI七层模型图: 其示意图如下:
转载
2024-06-29 10:04:50
415阅读
1、全连接层（Fully Connected Layer) 数据经过激活函数（Activation Function）,假设我们经过一个Relu之后的输出如下Relu: 然后开始到达全连接层。 以上图为例，我们仔细看上图全连接层的结构，全连接层中的每一层是由许多神经元组成的（1x 4096）的平铺结构，上图不明显，我们看下图 而如果有两层或以上fully connected layer就可以很好地
转载
2023-08-10 20:37:28
1467阅读
VGG优缺点VGG优点VGGNet的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。几个小滤波器（3x3）卷积层的组合比一个大滤波器（5x5或7x7）卷积层好：验证了通过不断加深网络结构可以提升性能。 VGG缺点VGG耗费更多计算资源，并且使用了更多的参数（这里不是3x3卷积的锅），导致更多的内存占用（140M）。其中绝大多数的参数都是来自于第一个全
一：输入层、隐藏层、输出层BP神经网络主要由输入层、隐藏层、输出层构成，输入和输出层的节点数是固定的，不论是回归还是分类任务，选择合适的层数以及隐藏层节点数，在很大程度上都会影响神经网络的性能。没有隐藏层：仅能够表示线性可分函数或决策隐藏层数=1：可以拟合任何“包含从一个有限空间到另一个有限空间的连续映射”的函数隐藏层数=2：搭配适当的激活函数可以表示任意精度的任意决策边界，并且可以拟合任何精度的
原创
2022-11-27 10:15:24
4337阅读
计算机各层网络协议协议数据单元PDU（Protocol Data Unit）是指对等层次之间传递的数据单位物理层典型设备：中继器、集线器 使用了光纤、 同轴电缆、双绞线……中间设备：中继器、集线器
中继器 中继器（Repeater）又被称为转发器或放大器，执行物理层协议，负责第一层（物理层）的数据中继，实现电气信号的“再生”。用于互连两个相同类型的网段
转载
2024-06-07 21:15:15
218阅读
三层网络结构（核心层 汇聚层 接入层）三层网络结构：三层网络结构是采用层次化架构的三层网络。三层网络架构采用层次化模型设计，即将复杂的网络设计分成几个层次，每个层次着重于某些特定的功能，这样就能够使一个复杂的大问题变成许多简单的小问题。三层网络架构设计的网络有三个层次：核心层（网络的高速交换主干）、汇聚层（提供基于策略的连接）、接入层 （将工作站接入网络）。核
转载
2023-10-29 08:57:35
171阅读
C++学习笔记（六）——C++输入输出流C++语言的输入输出机制包含3层，前两层是从传统的C语言继承而来，分别是底层I/O和高层I/O，第3层是C++中增添的流类库，这是本章讨论的重点。（1）底层I/O:底层I/O依赖于操作系统来实现，调用操作系统的功能对文件进行输入输出处理，具有较高的速度。底层I/O将外部设备和磁盘文件都等同于逻辑文件，采用相同的方法进行处理，一般过程为“打开文件”、“读写文件
转载
2024-04-18 12:46:07
125阅读
在多级前馈网当中，隐藏层的定义是：除输入层和输出层以外的其他各层叫做隐藏层。隐藏层不直接接受外界的信号,也不直接向外界发送信号。 什么是输入层呢？和单级网络一样，该层只起到输入信号的扇出作用.所以在计算网络的层数时不被记入。该层负责接收来自网络外部的信息，被记作第0层。输出层？它是网络的最后一层，具有该网络的最大层号，负责输出网络的计算结果。 从上面的话可以粗略的看出，隐藏层与输入输出层
转载
2023-12-25 15:31:30
357阅读
隐藏层的提出是伴随着多级网络的概念一起提出的,它主要解决一个线性不可分问题. 在多级前馈网当中，隐藏层的定义是：除输入层和输出层以外的其他各层叫做隐藏层。隐藏层不直接接受外界的信号,也不直接向外界发送信号。 什么是输入层呢？和单级网络一样，该层只起到输入信号的扇出作用.所以在计算网络的层数时不被记入。该层负责接收来自网络外部的信息，被记作第0层。输出层
转载
2023-10-23 15:56:27
151阅读
概念网络层是OSI参考模型中的第三层，介于传输层和数据链路层之间，它在数据链路层提供的两个相邻端点之间的数据帧的传送功能上，进一步管理网络中的数据通信，将数据从源端经过若干个中间节点传送到目标端，向运输层提供端到端的数据传送服务。网络层向上只提供简单灵活的、无连接的，尽最大努力交付的数据包服务。网络层数据包(IP数据包，Packet)由首部、数据2部分组成 数据，很多时候是由传输层传递下来的数据段
转载
2023-09-01 23:18:14
234阅读
# 如何实现深度学习隐藏层
在深度学习中，隐藏层是神经网络中非常重要的一部分。它们帮助网络从输入中提取特征并将信息传递到输出层。对于刚入行的小白，我们将通过几个简单的步骤来实现一个包含隐藏层的基本神经网络。接下来，我们将介绍整个流程，并给出具体的代码示例。
## 整体流程
以下是实现深度学习隐藏层的步骤流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 03:21:29
43阅读
# 深度学习中的隐藏层实现指南
在深度学习中，隐藏层（Hidden Layer）是神经网络的重要组成部分。它们负责从输入数据中提取特征，并最终生成输出。对于初学者来说，理解如何构建和实现隐藏层是关键的第一步。本文将带你一步步了解如何实现深度学习中的隐藏层，并提供相关的示例代码及解释。
## 流程概述
在实现隐藏层之前，我们需要了解整个流程。以下是实现隐藏层的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 智慧家居的三层架构解析
随着科技的发展，智慧家居逐渐走入家庭生活之中。智慧家居的三层架构通常由感知层、网络层和应用层构成，每一层都有其独特的功能和特点。本文将详细介绍这三层架构，并提供部分代码示例，帮助大家更好地理解智慧家居的运作方式。
## 一、感知层
感知层是智慧家居的基础，主要负责数据采集。包括各种传感器，如温湿度传感器、光照传感器、烟雾传感器等。这些传感器能够实时监测环境信息并将
TCP多路复用
原创
2024-08-23 10:42:57
45阅读
路由器 2层交换机示意图
在现代网络技术中，路由器和交换机是两个非常重要的网络设备。它们在互联网和局域网中起到了连接不同设备和传输数据的关键作用。在华为的网络设备中，路由器和2层交换机是两个非常重要的组成部分。
路由器是一个工作在网络层的设备，它用于将数据包从一个网络传输到另一个网络。路由器通过查找目标地址并选择最佳路径将数据包从源地址发送到目标地址。它还可以执行一些额外的功能，比如网络访问控
原创
2024-02-04 13:15:49
88阅读
# 深度学习输入层
深度学习是一种机器学习技术，可以通过训练大量数据来识别和理解模式。在深度学习中，输入层是神经网络的第一层，负责接收并处理原始数据。在本文中，我们将介绍深度学习输入层的功能和一些常见的代码示例。
## 输入层的功能
深度学习网络的输入层是模型的入口，负责接收原始数据并将其转换为机器学习算法可以理解的格式。输入层的功能主要包括以下几个方面：
1. 数据预处理：输入层通常会对原
原创
2023-08-02 10:25:26
240阅读
神经网络是一种模拟生物神经系统进行计算的算法。它由多个节点（称为神经元）组成，这些神经元按照一定的方式连接在一起，并形成了一些层次结构。通常，神经网络包含输入层、输出层和至少一个中间层（也称为隐藏层）。输入层接受原始数据，输出层输出最终的预测结果。中间层负责对数据进行特征提取和转换。机器学习中的神经网络是什么？神经网络概述神经网络的训练通常通过反向传播算法实现。在训练过程中，神经网络根据训练数据进
转载
2023-09-05 19:43:02
182阅读
