一,什么是BP "BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output

从头推导与实现 BP 网络 回归模型 目标 学习 \(y = 2x\) 模型 单隐层.单节点的 BP 神经网络 策略 Mean Square Error 均方误差 \[ MSE = \frac{1}{2}(\hat{y} - y)^2 \] 模型的目标是 \(\min \frac{1}{2} (\hat{y} - y)^2\) 算法 朴素梯度下降.在每个 epoch 内,使模型对所有的训练数据都误差最小化. 网络结构 Forward Propagation Derivation \[ E = \

最近在学习tf的神经网络算法,十多年没有学习过数学了,本来高中数学的基础,已经彻底还给数学老师了.所以我把各种函数.公式和推导当做黑盒子来用,理解他们能做到什么效果,至于他们是如何做到的,暂时不去深究,最多知道哪个公式的效果会比哪个更适合哪个场合. BP网络应该是最入门级的算法了. #用伪代码描述下大概如此 # 单层BP x = tf.placeholder(tf.float32,[None,256]) y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) w = t

背景 前段时间,用过一些模型如vgg,lexnet,用于做监督学习训练,顺带深入的学习了一下相关模型的结构&原理,对于它的反向传播算法记忆比较深刻, 就自己的理解来描述一下BP网络. 关于BP网络的整体简述 BP神经网络,全程为前馈神经网络,它被用到监督学习中的主体思想是(我们假定我们这里各个层Layer次间采用的是全链接): 通过各个Layer层的激励和权值以及偏置的处理向前传递,最终得到一个预期的值,然后通过标签值和预期的值得到一个残差值,残差值的大小反映了预期值和残差值的偏离程度,然后使用

既然跟网络内容有关就不得不学习网络IO模型,时代在进步,技术也在进步,采取使用那种网络IO模型就已经确定应用程序规模 阻塞IO(blocking IO) 在linux中,默认情况下所有的socket都是blocking,一个典型的读操作流程大概是这样: 图1 阻塞IO 大部分的IO接口都是阻塞型的.所谓阻塞型接口是指系统调用(一般是IO接口)不返回调用结果并让当前线程一直阻塞,只有当该系统调用获得结果或者超时出错时才返回. 当用户进程调用了recvfrom这个系统调用,kernel就开始了IO的

    本节介绍分层的网络设计模型与基本的网络协议,包括ARP协议,ICMP协议和IP协议.     (1)三层网络架构: 一个好的园区网设计应该是一个分层的设计.一般分为接入层.汇聚层(分布层).核心层三层设计模型. 1)接入层: 解决终端用户接入网络的问题,为它所覆盖范围内的用户提供访问Internet以及其它的信息服务,设计上主张使用性能价格比高的设备. 接入层为用户提供了在本地网段访问应用系统的能力,主要解决相邻用户之间的互访需求,并且为这些访问提供足够的带宽.同时还负责一些访问控制等用

术语概念描述: IO有内存IO.网络IO和磁盘IO三种,通常我们说的IO指的是后两者. 阻塞和非阻塞,是函数/方法的实现方式,即在数据就绪之前是立刻返回还是等待. 以文件IO为例,一个IO读过程是文件数据从磁盘→内核缓冲区→用户内存的过程.同步与异步的区别主要在于数据从内核缓冲区→用户内存这个过程需不需要用户进程等待.有个数据拷贝的过程,是拷贝完再通知还是在内核缓冲区就通知.(网络IO把磁盘换做网卡即可) Linux IO模型 同步阻塞 同步非阻塞 IO复用 信号驱动 异步非阻塞 同步阻塞 去餐

经过一个多月的努力,终于完成了BP网络,参考的资料为: 1.Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2.The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting problems 3.Neural Network Design 4.http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFL

本文翻译自ITU-T的Technical Paper:<How to increase QoS/QoE of IP-based platform(s) to regionally agreed standards>(2013/3/1).这是其第八章的一部分,给出了IP网络测量模型.PS:在此感谢一位师弟的翻译. 为了对包括NGN在内的基于IP的平台进行质量测量,需要建立适当的模型来应用可能的方法.为了达到这一目的,可以使用图12中介绍的基本网络模型进行测量.测量网络模型应该包括如下三种情况,它

5种网络IO模型(有图,很清楚)   同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,到底有什么区别?这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同,比如wiki,就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西.这其实是因为不同的人的知识背景不同,并且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同.所以,为了更好的回答这个问题,我先限定一下本文的上下文.

2017年1月12日, 星期四 网络_OSI模型_数据包传输 1.  网络_源主机_局域网_交换机_路由器_目标主机 2. OSI7七层_TCP/IP精简 OSI 7层:       应用层       表示层       会话层       传输层       网络层       链路层       物理层 TCP/IP :       应用层  HTTP(HTML/XML/JSON)               SOCKET 0~65535       传输层  TCP/UDP       

Socket-IO 系列(一)Linux 网络 IO 模型 一.基本概念 在正式开始讲 Linux IO 模型前,先介绍 5 个基本概念. 1.1 用户空间与内核空间 现在操作系统都是采用虚拟存储器,那么对 32 位操作系统而言,它的寻址空间 (虚拟存储空间)为 4G (2的32次方).操作系统的核心是内核,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限.为了保证用户进程不能直接操作内核 (kernel),保证内核的安全,操作系统将虚拟空间划分为两部分,一部分为内

Java网络编程和NIO详解3:IO模型与Java网络编程模型 基本概念说明 用户空间与内核空间 现在操作系统都是采用虚拟存储器,那么对32位操作系统而言,它的寻址空间(虚拟存储空间)为4G(2的32次方).操作系统的核心是内核,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限.为了保证用户进程不能直接操作内核(kernel),保证内核的安全,操作系统将虚拟空间划分为两部分,一部分为内核空间,一部分为用户空间.针对linux操作系统而言,将最高的1G字节(从虚拟地址

1.编程模型 Linux网络编程模型是基于socket的编程模型

1 网络IO模型介绍 服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型,常见的IO模型有四种:    (1)同步阻塞IO(Blocking IO):即传统的IO模型.    (2)同步非阻塞IO(Non-blocking IO):默认创建的socket都是阻塞的,非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK.注意这里所说的NIO并非Java的NIO(New IO)库.    (3)IO多路复用(IO Multiplexing):即经典的Reactor设计模式,有时也称为异步阻塞IO,Java中的S

一.网络相关概念 IP地址: 主机 用于 路由寻址  用的数字标识 域名: 便于IP地址记忆 DNS: 通过注册的 域名 指向 ip 的服务 DDNS: 将用户的动态IP地址映射到一个固定的域名解析服务上用户每次连接网络的时候客户端程序就会通过 信息 传递把该主机的 动态IP地址 传送给位于服务商主机上的 服务器程序,服务器程序负责提供 DNS服务 并实现动态域名解析实现一个 用户访问域名---客户端传递ip---服务器DNS动态解析--域名解析给用户访问对应的地址 MAC地址: 物理地址/硬件

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12966.html 记得把这几点描述好咯:代码实现过程 + 项目文件结构截图 + 演示效果 1.准备工作 1.1 训练集和测试集准备 先将数据集手动划分成训练集和测试集,并分好类,比如第一类就放在文件夹名为0的文件夹下,第二类就是1,如此类推. 当前程序只能处理10类以下车标,因为当前程序逻辑不支持10以上的数字识别(具体可以仔细看下代码) 所有训练集的图片放在train文件夹中,测试集放在test文件夹下.最终的文件树

本文的主要参考:How the backpropagation algorithm works 下面是BP网络的参数结构示意图 首先定义第l层网络第j个神经元的输出(activation) 为了表示简便,令 则有alj=σ(zlj),其中σ是激活函数 定义网络的cost function,其中的n是训练样本的个数. 下面主要介绍使用反向传播来求取cost function相对于权重wij和偏置项bij的导数. 显然,当输入已知时,cost function只是权值w和偏置项b的函数.这里为了方便

网络IO模型及分类 网络IO模型是一个经常被提到的问题,不同的书或者博客说法可能都不一样,所以没必要死抠字眼,关键在于理解. Socket连接 不管是什么模型,所使用的socket连接都是一样的. 以下是一个典型的应用服务器上的连接情况.客户的各种设备通过Http协议与Tomcat进程交互,Tomcat需要访问Redis服务器,它与Redis服务器也建了好几个连接.虽然客户端与Tomcat建的是短连接,很快就会断开,Tomcat与Redis是长连接,但是它们本质上都是一样的. 建立一个Socke

TCP/IP网络分层模型 第一层叫“链接层”(link layer),负责在以太网.WiFi这样的底层网络上发送原始数据包,工 作在网卡这个层次,使用MAC地址来标记网络上的设备,所以有时候也叫MAC层. 第二层叫“网际层”或者“网络互连层”(internet layer),IP协议就处在这一层.因为IP协议定 义了“IP地址”的概念,所以就可以在“链接层”的基础上,用IP地址取代MAC地址,把许许多 多的局域网.广域网连接成一个虚拟的巨大网络,在这个网络里找设备时只要把IP地址再“翻 译”成M

5种网络IO模型(有图,很清楚) IO多路复用—由Redis的IO多路复用yinch Linux中对文件描述符的操作(FD_ZERO.FD_SET.FD_CLR.FD_ISSET