1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程,定义输入矩阵为 I(4×4),卷积核为 K(3×3),输出矩阵为 O(2×2): 卷积的过程为:Conv(I,W)=O 反卷积的过称为:Deconv(W,O)=I(需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding) 2. 步长与重叠 卷积核移动的步长(stride)小于卷积核的边长(一般为正方行)时,变会出现卷积核与原始输入矩阵作用范围在区域上的重叠(overlap),卷积核移动的步长(stride)与卷积核的边长相一致时,不会出现重叠现象.

交叉熵的作用 通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点,无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此,比如,在AlexNet中最后的输出层有1000个节点: 而即便是ResNet取消了全连接层,也会在最后有一个1000个节点的输出层: 一般情况下,最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等.假设最后的节点数为N,那么对于每一个样例,神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果,数组中每一个维度会对应一个类别.在最理想的情况下,如果一个样本属于k,那么这个类别所对

原文地址:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/81074408 前言        很多人不明白为什么要在神经网络.逻辑回归中要在样本X的最前面加一个1,使得 X=[x1,x2,…,xn] 变成 X=[1,x1,x2,…,xn] .因此可能会犯各种错误,比如漏了这个1,或者错误的将这个1加到W·X的结果上,导致模型出各种bug甚至无法收敛.究其原因,还是没有理解这个偏置项的作用啦.        在文章<逻辑回归>

1.什么是超参数 所谓超参数,就是机器学习模型里面的框架参数.比如聚类方法里面类的个数,或者话题模型里面话题的个数等等,都称为超参数.它们跟训练过程中学习的参数(权重)是不一样的,通常是手工设定的,经过不断试错来调整,或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举(叫做网格搜索).深度学习和神经网络模型,有很多这样的参数需要学习. 2.一些启发式规则 在实际应用中,当你使用神经网络去解决问题时,很难找到好的超参数.假设我们现在正在处理MINIST数据库的问题,并且对超参数是如何使用的一无所知.假设我们大

在卷积神经网络中,我们经常会碰到池化操作,而池化层往往在卷积层后面,通过池化来降低卷积层输出的特征向量,同时改善结果(不易出现过拟合).为什么可以通过降低维度呢? 因为图像具有一种“静态性”的属性,这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用.因此,为了描述大的图像,一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计,例如,人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)来代 表这个区域的特征. 1.  一般池化(General Pooling) 池化作用于图像中

激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征.它决定一个神经元是否应该被激活,激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关. 激活函数对输入信息进行非线性变换. 然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元. 激活函数的作用 当我们不用激活函数时,权重和偏差只会进行线性变换.线性方程很简单,但解决复杂问题的能力有限.没有激活函数的神经网络实质上只是一个线性回归模型.激活函数对输入进行非线性变换,使其能够学习和执行更复杂的任务.我们希望我们的神经网络能够处理复杂任务,如语言翻译和图像分类等.线性变

1.什么是bias? 偏置单元(bias unit),在有些资料里也称为偏置项(bias term)或者截距项(intercept term),它其实就是函数的截距,与线性方程 y=wx+b 中的 b 的意义是一致的.在 y=wx+b中,b表示函数在y轴上的截距,控制着函数偏离原点的距离,其实在神经网络中的偏置单元也是类似的作用. 因此,神经网络的参数也可以表示为:(W, b),其中W表示参数矩阵,b表示偏置项或截距项. 2.bias的计算方式? 神经网络结构中对偏置单元的计算处理方式有两种, 

weight decay(权值衰减)的最终目的是防止过拟合.在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大. momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术.对于一般的SGD,其表达式为,沿负梯度方向下降.而带momentum项的SGD则写生如下形式:其中即momentum系数,通俗的理

前言 最近刚开始接触机器学习,记录下目前的一些理解,以及看到的一些好文章mark一下 1.MINST数据集 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字

js中!!的作用是: !!一般用来将后面的表达式转换为布尔型的数据(boolean) ===表示类型什么的全部相等(自己写一个if测试一下就好了)!==表示要全部不想等包括类型(一样写一个if)||或者的意思!!一般用来将后面的表达式转换为布尔型的数据(boolean) 因为javascript是弱类型的语言(变量没有固定的数据类型)所以有时需要强制转换为相应的类型,类似的如: a=parseInt("1234") a="1234"+0 //转换为数字 b=1234

emms指令在MMX指令中的作用 转自:http://blog.csdn.net/psusong/archive/2009/01/08/3737047.aspx MMX和SSE都是INTEL开发的基于SIMD(单指令多数据流)的技术.所谓单指令多数据流是指可以用一条指令可以完成多个数据的操作.虽然64位系 统已经推出,但是我们大部分都是使用32位系统,所以如果要完成两个128位的相加运算,用普通32位指令很明显要执行4条相加指令,而基于64位的 MMX指令只需要执行两次即可完成,更强大的SSE能

什么是Zookeeper,Zookeeper的作用是什么,它与NameNode及HMaster如何协作?在没有接触Zookeeper的同学,或许会有这些疑问.这里给大家总结一下. 一.什么是Zookeeper  ZooKeeper 顾名思义 动物园管理员,他是拿来管大象(Hadoop) . 蜜蜂(Hive) . 小猪(Pig)  的管理员, Apache Hbase和 Apache Solr 以及LinkedIn sensei  等项目中都采用到了 Zookeeper.ZooKeeper是一个分

近段时间以来,一直在探究SQL Server查询性能的问题,当然也漫无目的的查找了很多资料,也从网上的大神们的文章中学到了很多,在这里,向各位大神致敬.正是受大神们无私奉献精神的影响,所以小弟也作为回报,分享一下关于SET STATISTICS IO和SET STATISTICS TIME这两条T_SQL命令,在查询优化性能中的作用. 首先我想说明一下这篇文章不是关于如何优化SQL Server查询性能的,因为关于这方面的内容太多,太复杂.另外查看很多关于性能优化(该文章中,指的是查询性能)的资

原文:WCF技术剖析之十五:数据契约代理(DataContractSurrogate)在序列化中的作用 [爱心链接:拯救一个25岁身患急性白血病的女孩[内有苏州电视台经济频道<天天山海经>为此录制的节目视频(苏州话)]]如果一个类型,不一定是数据契约,和给定的数据契约具有很大的差异,而我们要将该类型的对象序列化成基于数据契约对应的XML.反之,对于一段给定的基于数据契约的XML,要通过反序列化生成该类型的对象,我们该如何实现这样的场景? 比如下面定义了两个类型Contact和Customer,

MySQL外键在数据库中的作用 MySQL外键的目的是控制存储在外键表中的数据,使两张表形成关联,是MySQL数据库中非常重要的组成部分,值得我们去深入了解.那么,MySQL外键究竟起到哪些作用呢?下文就将带您一探其中的秘密. MySQL外键的作用 保持数据一致性,完整性,主要目的是控制存储在外键表中的数据.使两张表形成关联,外键只能引用外表中列的值! 例1 a b 两个表 a表中存有客户号,客户名称 b表中存有每个客户的订单 有了外键后,你只能在确定b 表中没有客户x的订单后,才可以在a表中删

Hibernate中cascade作用 只有“关系标记”才有cascade属性: 一个操作因级联cascade可能触发多个关联操作.前一个操作叫“主控操作”,后一个操作叫“关联操作”. cascade属性的可能值有    all: 所有情况下均进行关联操作,即save-update和delete.    none: 所有情况下均不进行关联操作.这是默认值. save-update: 在执行save/update/saveOrUpdate时进行关联操作.     delete: 在执行delete

一.前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型. 二.池化Pooling 1.目标 降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平移了)正如卷积神经网络一样,在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元,只对应一小块感受野的区域.我们必须定义大小,步长,padding类型池化神经元没有权重值,它只是聚合输入根据取最

一.前述 调优对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对神经网络中的调优做一个总结. 二.神经网络超参数调优 1.适当调整隐藏层数对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了, 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络, 但是深度神经网络有更高的参数效率,神经元个数可以指数倍减少,并且训练起来也更快!(因为每个隐藏层上面神经元个数减少了可以完成相同的功能,则连接的参数就少了) 就好像直接画一个森林会很慢,但

摘要 ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行,依托代码开源和模块间协作等特性,给机器人开发者带来了很大的方便.我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发,所以本文就重点对ROS基础知识进行详细的讲解,给不熟悉ROS的朋友起到一个抛砖引玉的作用.本章节主要内容: 1.ROS是什么 2.ROS系统整体架构 3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic 4.如何编写ROS的第一个程序hello_world 5.编写简单的消息发布器和订阅器 6.编写简单的servic

c/c++ 类成员变量,成员函数的存储方式,以及this指针在c++中的作用 c++不会像上图那样为每一个对象的成员变量和成员函数开辟内存空间, 而是像下图那样,只为每一个对象的成员变量开辟空间.成员函数的只开辟一个共用的空间,所有对象的都可以访问这个公共的空间. 但是就产生了一个问题,当某一个对象去调用某个成员函数的时候,这个成员函数怎么才能知道是哪个对象调用的它呢? c++在某一个对象调用某个成员函数的时候,把这个对象的地址,隐式地作为这个函数的参数,传给了成员函数,所有可以在没成员函数里显

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