《神经网络和深度学习》系列文章十二：Hadamard积，s⊙t

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Dubbo学习系列之十二（Quartz任务调度）

Quartz词义为"石英"水晶,然后聪明的人类利用它发明了石英手表,因石英晶体在受到电流影响时,它会产生规律的振动,于是,这种时间上的规律,也被应用到了软件界,来命名了一款任务调度框架--Quartz.现实软件逻辑中,周期任务有着广泛的存在,如定时刷新配置信息,定期盘点库存,定时收发邮件等,至于定时任务处理,也有Spring的ScheduledThreadPool,还有基于注解@Scheduled的方式,ScheduledThreadPool主要是基于相对时间,不方便控制,而@Sche…

《神经网络和深度学习》系列文章十二：Hadamard积，s⊙t

出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Learning>,点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文. 本节译者:哈工大SCIR本科生王宇轩声明:我们将在每周一,周四定期连载该书的中文翻译,如需转载请联系wechat_editors@ir.hit.edu.cn,未经授权不得转载. 使用神经网络识别手写数字反向传播算法是如何工作的热身:一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法关于损失函数的两个假设 Hadamard积反向传播背后的四个基…

深度学习基础（十二）—— ReLU vs PReLU

从算法的命名上来说,PReLU 是对 ReLU 的进一步限制,事实上 PReLU(Parametric Rectified Linear Unit),也即 PReLU 是增加了参数修正的 ReLU. 在功能范畴上,ReLU . PReLU 和 sigmoid . tanh 函数一样都是作为神经元的激励函数(activation function). 1. ReLU 与 PReLU 注意图中通道的概念,不通的通道对应不同的 $$ 如果 ai=0,那么 PReLU 退化为 ReLU:如果 ai 是一…

吴恩达深度学习笔记（十二）—— Batch Normalization

主要内容: 一.Normalizing activations in a network 二.Fitting Batch Norm in a neural network 三.Why does Batch Norm work? 四.Batch Norm at test time 一.Normalizing activations in a network 1.在浅层机器学习算法中,如logistics regression,我们通常使用normalization来加速梯度下…

WP8.1学习系列(第二十二章)——在页面之间导航

在本文中先决条件创建导航应用 Frame 和 Page 类页面模板中的导航支持在页面之间传递信息缓存页面摘要后续步骤相关主题重要的 API Page Frame NavigationCacheMode 本主题将讨论基本的导航概念,并演示如何创建一个在两个页面之间进行导航的应用. 有关为你的应用选择最佳导航模式的帮助,请参阅导航模式. 在操作时请参阅平面导航和分层导航模式,它们是应用功能大全系列的一部分. 路线图: 本主题与其他主题有何关联?请参阅: 使用 C# 或 Visual…

深度学习笔记（十二）车道线检测 LaneNet

论文:Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 代码:https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection 参考:车道线检测算法LaneNet + H-Net(论文解读) 数据集:Tusimple Overview 本文提出一种端到端的车道线检测算法,包含 LanNet + H-Net 两个网络模型.其中 LanNet 是一种将语义分割和对…

NHibernate系列文章十二：Load/Get方法

摘要 NHibernate提供两个方法按主键值查找对象:Load/Get. 1. Load/Get方法的区别 Load: Load方法可以对查询进行优化. Load方法实际得到一proxy对象,并不立即查询数据库.当访问对象的属性的时候才查询数据库.在NHibernate里称为Lazy Loding(延迟加载). Load方法得到的对象,如果对象不存在,在访问对象的属性时将抛出异常. 当需要得到实体对象,但是不需要访问对象属性的时候,宜使用Load方法.比如Delete方法: private s…