深度围观block:第三集 发布于:2013-07-12 10:09阅读数:7804 本文是深度围观block的第三篇文章,也是最后一篇.希望读者阅读了之后,对block有更加深入的理解,同时也希望之前对汇编语言恐惧或者陌生的读者转变看法,其实只要你用心去看,去学,很 “”   阅读器 block 本文由破船译自galloway! 小引 本文是深度围观block的第三篇文章,也是最后一篇.希望读者阅读了之后,对block有更加深入的理解,同时也希望之前对汇编语言恐惧或者陌生的读者转变看法,其实只…

UFLDL深度学习笔记 (三)无监督特征学习 1. 主题思路 "UFLDL 无监督特征学习"本节全称为自我学习与无监督特征学习,和前一节softmax回归很类似,所以本篇笔记会比较简化,主题思路和步骤如下: 把有标签数据分为两份,先对一份原始数据做无监督的稀疏自编码训练,获得输入层到隐藏层的最优化权值参数\(W, b\): 把另一份数据分成分成训练集与测试集,都送入该参数对应的第一层网络(去掉输出层的稀疏自编码网络): 用训练集输出的特征作为输入,训练softmax分类器: 再用此参数…

本文由百度技术团队“蔡锐”原创发表于“百度App技术”公众号,原题为<百度App网络深度优化系列<三>弱网优化>,感谢原作者的无私分享. 一.前言 网络优化解决的核心问题有三个,第一是安全问题,我们在<百度APP移动端网络深度优化实践分享(一):DNS优化篇>进行了详细的讲解.第二是速度问题,我们在<百度APP移动端网络深度优化实践分享(二):网络连接优化篇>也做了详细的介绍.第三是弱网问题,它是网络优化中最为复杂且需要反复验证和分析的问题,我们的<百…

资源介绍 链接:http://pan.baidu.com/s/1kV6nWJP 密码:ryfd     链接:http://pan.baidu.com/s/1dEZWlP3 密码:y82m 更多资源 请加入  机器学习交流qq群:342942219 源自: 最全的机器学习&深度学习入门视频课程集 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/ldily110/article/details/53087437…

仓库:215566435/rectx 前言 麻烦快去我的仓库里面喷: 老子学不动了,求不要更新. 呵呵,你没想到吧,这玩意儿竟然有第三集!我靠,我自己都没想到,让我们悄悄的回顾一下前两集完全没想到,竟然会有第二集! 我厌倦了 Redux,那就造个轮子 Rectx 第二集: immutable 痛点分析 第一集在这里:我厌倦了Redux,那就造个轮子:Rectx 算了,我都懒得写了,自己看吧,当然不看也无所谓,正式开始. 新的 Rectx 有什么不同? a light-weight state m…

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()…

SpringBoot第三集:热部署与单元测试(2020最新最易懂) 有兴趣的可以先参考附录简单了解SpringBoot自动装配流程. 一.SpringBoot开发热部署 项目开发中,你是否也遇到更新配置文件信息后,必须重启项目的,否则数据不更新的问题? Spring Boot提供了一个名为spring-boot-devtools的模块来使应用支持热部署,提高开发效率,修改后无需手动重启Spring Boot应用.使用也非常简单,在pom.xmI中加入devtools的依赖就可以了.当然,首次引入…

讲授神经网络的理论解释.实现细节包括输入与输出值的设定.网络规模.激活函数.损失函数.初始化.正则化.学习率的设定.实际应用等 大纲: 实验环节: 理论层面的解释:两个方面,1.数学角度,映射函数h(x)理论分析:2.和动物神经网络的区别. 实现细节问题:输入输出值该怎么设置,神经网络该建多少层,每层多少个神经元,选择什么样的激活函数和损失函数. 面临的挑战与改进措施:梯度消失,局部最小值,鞍点等. 实际应用情况: 实验环节:(通过代码实现) 设置网络的层数和各层神经元数量.设置激活函数和参数.…

一. 预备知识 包括 Linear Regression, Logistic Regression和 Multi-Layer Neural Network.参考 http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/ 或者coursera看Andrew Ng 的机器学习课程.二者只是在某些公式表达上有细微的差距. 二. 卷积神经网络CONVNET 此部分来自 http://m.blog.csdn.net/ar…

该论文提出了一种新颖的深度网络结构,称为"Network In Network"(NIN),以增强模型对感受野内local patches的辨别能力.与传统的CNNs相比,NIN主要的创新点在于结构内使用的mlpconv layers(multiple layer perceptron convolution layers)和global average pooling.下面先介绍二者: MLP Convolution Layers 如Fig.1所示,传统卷积网络中的 linear c…