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ChatGPT是由OpenAI的研究团队基于GPT技术(GenerativePre-trainedTransformer)开发的AI对话引擎。ChatGPT发展历史如下:2015年,GPT技术由OpenAI的研究团队首次提出。该技术使用了一种无需人类标注的方式,使神经网络学习到了大量自然语言处理任务的知识。2018年,OpenAI团队开发了第一个GPT模型,并在自然语言处理领域取得了显著的成果。该
- 反向传播算法:深度神经网络学习的核心机制
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算法dnn学习
引言深度神经网络(DNNs)之所以在众多领域取得革命性的成功,很大程度上归功于其强大的学习能力,而这一能力的核心是反向传播算法(Backpropagation)。这是一种高效的监督学习算法,用于训练多层前馈神经网络。本文将深入探讨反向传播算法的工作原理及其在DNN中的应用。反向传播算法的基本概念反向传播算法结合了梯度下降优化和链式法则,通过计算损失函数关于网络参数的梯度来更新网络权重。1.损失函数
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ReLU和ReLU6都是深度学习中常用的激活函数,它们各自有不同的优缺点。ReLU(RectifiedLinearUnit)优点非线性:ReLU是一个非线性函数,能够帮助神经网络学习复杂的模式和特征计算简单:ReLU函数的计算速度快,只需要判断输入是否大于零,因此在实践中被广泛采用解决梯度消失问题:相比于一些传统的激活函数,ReLU对梯度消失问题有一定的缓解作用缺点神经元死亡问题:当输入值为负时,
- 神经网络和深度学习
灰斗儿
原著作者:michael_nielsen前往神经网络和深度学习神经网络和深度学习是一本免费的在线图书,这本书将教给你:神经网络,是一个由于生物启发的编程规范,使计算机通过观察数据进行学习深度学习,一种强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前为图像识别、语音识别和自然语言处理中的许多问题提供了最好的解决方案。这本书将教你许多神经网络和深度学习背后的核心概念。有关这本书所采取的方法的更多的细节,看
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城市中迷途小书童
一、什么是神经网络机器学习中谈论的神经网络是指“神经网络学习”,或者说,是机器学习和神经网络这两个学科领域的交叉部分[1]。在这里,神经网络更多的是指计算机科学家模拟人类大脑结构和智能行为,发明的一类算法的统称。神经网络是众多优秀仿生算法中的一种,读书时曾接触过蚁群优化算法,曾惊讶于其强大之处,但神经网络的强大,显然蚁群优化还不能望其项背。二、简要历史A、起源与第一次高潮。有人认为,神经网络的最早
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最新在朋友的推荐下看了《python神经网络编程》,深有启发,本文以深入浅出的道理,简单明了的介绍了一种神经网络的原理及python实现过程及全部代码,通过学习,至少基本掌握了相关知识,为后面学习打下基础,有几点心得分享如下:1、大学阶段学好数学很重要在《python神经网络编程》一书中,里面核心的算法思维方式就是线性代数和微积分,尤其是线性代数矩阵的乘法,是神经网络计算的核心内容,幸好大学时这块
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1.图的分类:1.1根据边的方向性:有向图(DirectedGraph):图中的边具有方向性,表示节点之间的单向关系。例如,A指向B的边表示节点A指向节点B。无向图(UndirectedGraph):图中的边没有方向性,表示节点之间的双向关系。例如,A和B之间的边表示节点A和节点B之间存在连接关系。1.2根据边的是否具有权重:加权图(WeightedGraph):图中的边具有权重,表示节点之间的强
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nn.Module的使用利用PyTorch架构使用神经网络模型时,一般是利用torch.nn函数自定义神经网络框架|官方示例:importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,20,5)self.
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6.与学习相关的技巧6.1参数的更新神经网络学习的目的是找到使损失函数尽可能小的参数,这个过程叫最优化_(optimization_),但是由于神经网络的参数空间复杂,所以很难求最优解.前几章,我们使用参数的梯度,沿梯度的反向更新参数,重复多次,从而逐渐靠近最优参数,这个过程称为随机梯度下降_(stochasticgradientdescent_),简称SGD6.1.1探险家的故事6.1.2SGD
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神经网络一、神经网络概述人工神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。神经网络的研究内容相当广泛,反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面:(1)生物原型研究从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结
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3.2特征点检测神经网络可以通过输出图片上特征点的(x,y)坐标,来实现对目标特征的识别。我们来看几个例子,假设你正在构建一个人脸识别应用,出于某种原因,你希望算法可以给出眼角的具体位置,眼角坐标为(x,y),你可以让神经网络的最后一层,多出两个数字lx和ly,作为眼角的坐标值.如果你想知道两只眼睛的4个眼角的具体位置,那么从左到右依次用4个特征点来表示这4个眼角,对神经网络稍微做些修改,输出第1
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一.卷积神经网络(一)1.6三维卷积3指的是颜色通道(RGB)6*6*3分别对应宽*高*通道的数目滤波器也有相对应的3*3*3,由此得到一个4*4的输出。对三维图像进行卷积时,卷积核的通道数要与三维图像的通道数相等。当我们想对图像的多个边缘特征进行检测时,我们可以使用多个卷积核,这样卷积后生成图像的通道数为使用的卷积核的个数。对于三维卷积具体运算的实例如下:如果使用的是下图3*3*3的卷积核,则一
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初识深度学习什么是深度学习关系:人工智能机器学习深度学习卷积神经网络深度学习和机器学习的关系:机器学习:随着数据量增加会改进性能的算法深度学习:使用多层神经网络学习。深度学习是机器学习的子集。传统系统和深度学习的区别:传统编程系统:定义规则,输入数据获取输出(定义f(x)、x求得y)深度学习系统:输入答案和数据,输出规则(定义x、y求得f(x),且f(x)具有泛化性)规则f(x)规则f(x)数据x
- CNN神经网络学习
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作为一名算力芯片工程师,平时跟芯片设计打交道比较多。同时希望能对软件/神经网络应用层面有更多的了解,以加强对芯片内部设计需求的理解。此贴记录了自己对神经网络的学习过程。1.前期准备参考:MacM1安装Miniconda+支持GPU的TensorFlow和PyTorch_minicondamac-CSDN博客神经网络的搭建可以用pytorch,TensorFlow等,推荐在miniconda安装神经
- 【神经网络算子】
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神经网络算子(1)——DeepONet介绍AI与PDE(三):大概是最好懂的DeepONet模型解析算子把函数映射为函数。输入函数u,在固定的sensors上:x_1,x_2,…,x_m。即u(x_i)和y。输出函数G(u),在随机的y上。即G(u)(y)。目的是,让神经网络学习算子G,从u(y)可以得到G(u)(y)。
- AAAI 2023 | 图神经网络学习同构计数
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神经网络学习深度学习机器学习人工智能
©PaperWeekly原创·作者|于星橦单位|中国科学技术大学博士生研究方向|图神经网络论文题目:LearningtoCountIsomorphismswithGraphNeuralNetworks论文链接:https://arxiv.org/pdf/2302.03266.pdf代码链接:https://github.com/Starlien95/Count-GNN论文录用:AAAI2023Ma
- 08-20201012 感知机2 感知机的权重调整过程叫不叫反向传播?
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神经网络的学习主要蕴含在权重和阈值中,多层网络使用上面简单感知机的权重调整规则显然不够用了,BP神经网络算法即误差逆传播算法(errorBackPropagation)正是为学习多层前馈神经网络而设计,BP神经网络算法是迄今为止最成功的的神经网络学习算法。上图的网络中有(d+l+1)*q+l个参数需要确定:输入层到隐层的d×q个权重,隐层到输出层q×l个权重、q个隐层神经元的阈值、l个输出神经元的
- 模型预测控制MPC
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第16章模型预测控制16.1简介之前几章介绍了基于值函数的方法DQN、基于策略的方法REINFORCE以及两者结合的方法Actor-Critic。他们都是无模型的方法,即没有建立一个环境模型来帮助智能体决策。而在深度强化学习领域,基于模型的方法通常用神经网络学习一个环境模型,然后利用该环境模型来帮助智能体训练和决策。利用环境模型帮助智能体训练和决策的方法有很多种,例如可以利用与之前的Dyna类似的
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C2-3.3.2数据增强参考链接1、为什么要使用数据增强?※总结最经典的一句话:希望模型学习的更稳健当数据量不足时候:人工智能三要素之一为数据,但获取大量数据成本高,但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。当数据量不足时,模型很容易过拟合,精度也无法继续提升,因此数据增强技术应运而生通过执行数据增强,你可以阻止神经网络学习不相关的特征,从根本上提升整体性能。——见后面4、应用场景举例2、什么是
- [2014]Intriguing properties of neural networks
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人工智能深度学习
仅用作笔记学习使用,侵权联系立删!两种特性:1、个别高层次单元和高层次单元的随机线性组合没有太大的差异【这表明,在神经网络的高层中包含语义信息的是空间,而不是个体单元。】2、深度神经网络学习的输入-输出映射在很大程度上不连续的【稍微添加一点扰动,模型就会得到图像的错误分类,特别注意的是,这种扰动跟数据集无关,对不同是数据集添加同样的扰动,不同的模型都会得到错误的分类,也就是说这种扰动是针对神经网络
- 如何选择神经网络的超参数?
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1.神经网络的超参数分类神经网路中的超参数主要包括:学习率η,正则化参数λ,神经网络的层数L,每一个隐层中神经元的个数j,学习的回合数Epoch,小批量数据minibatch的大小,输出神经元的编码方式,代价函数的选择,权重初始化的方法,神经元激活函数的种类,参加训练模型数据的规模这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果,其中神经网络的学习速度主要根据训练集上代价函数下降的快慢有关,而最后的
- 梯度消失与梯度爆炸的问题小结
笔写落去
深度学习深度学习机器学习笔记
本文参考李沐老师动手深度学习,上篇激活函数有遇到这个问题我们来深入探讨一下文章目录前言一、梯度爆炸二、梯度爆炸的问题三、梯度消失四.梯度消失的问题总结前言到目前为止,我们实现的每个模型都是根据某个预先指定的分布来初始化模型的参数。有人会认为初始化方案是理所当然的,忽略了如何做出这些选择的细节。甚至有人可能会觉得,初始化方案的选择并不是特别重要。相反,初始化方案的选择在神经网络学习中起着举足轻重的作
- xml解析
小猪猪08
xml
1、DOM解析的步奏
准备工作:
1.创建DocumentBuilderFactory的对象
2.创建DocumentBuilder对象
3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件
4.通过Document的getElem
- 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧
brotherlamp
linuxlinux视频linux教程linux自学linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷,比如说它们是应用到表上面的,但有的时候你可能希望指定一条约束,而它只在特定条件下才生效。
使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点,至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式:
CREATE TABLE books (
id &
- Quartz——CronTrigger触发器
eksliang
quartzCronTrigger
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述
CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案,调度规则基于 Cron 表达式,CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔(比如每月第一个周一执行),而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1)Cron表达式规则表
Quartz
- Informatica基础
18289753290
InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
1.
1)PowerCenter Designer:设计开发环境,定义源及目标数据结构;设计转换规则,生成ETL映射。
2)Workflow Manager:合理地实现复杂的ETL工作流,基于时间,事件的作业调度
3)Workflow Monitor:监控Workflow和Session运行情况,生成日志和报告
4)Repository Manager:
- linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例
酷的飞上天空
scrapy
对于一些未提供service管理的程序 每次启动和关闭都要加上全部路径,想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件
下面以scrapy启动server为例,文件名为run.sh:
#端口号,根据此端口号确定PID
PORT=6800
#启动命令所在目录
HOME='/home/jmscra/scrapy/'
#查询出监听了PORT端口
- 人--自私与无私
永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?
从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
- Ubuntu安装NS-3 环境脚本
随便小屋
ubuntu
将附件下载下来之后解压,将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下(其实放在哪里都可以,就是为了和我下面的命令相统一)。输入命令:
sudo ./ns3environment.sh >>result
这样系统就自动安装ns3的环境,运行的结果在result文件中,如果提示
com
- 创业的简单感受
aijuans
创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习,2012年4月26日,我离开a公司,开始自己的创业之旅。
今天是2012年5月30日,我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。
当初离开边锋时,我就对自己说:“自己选择的路,就是跪着也要把他走完”,我也做好了心理准备,准备迎接一次次的困难。我这次走出来,不管成败
- 如何经营自己的独立人脉
aoyouzi
如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉,而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线,钓大鱼”,先行投入才能产生后续产出。 现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例,需要拉储户,而其本质就是社会人脉,就是社交!很多人都说,人脉我不行,因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行,怎么能建立人脉?我这里说的人脉,是你的独立人脉。 以一个普通的银行柜员
- JSP基础
百合不是茶
jsp注释隐式对象
1,JSP语句的声明
<%! 声明 %> 声明:这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。
表达式 <%= 表达式 %> 这个相当于赋值,可以在页面上显示表达式的结果,
程序代码段/小型指令 <% 程序代码片段 %>
2,JSP的注释
<!-- -->
- web.xml之session-config、mime-mapping
bijian1013
javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
session-config
1.定义:
<session-config>
<session-timeout>20</session-timeout>
</session-config>
2.作用:用于定义整个WEB站点session的有效期限,单位是分钟。
mime-mapping
1.定义:
<mime-m
- 互联网开放平台(1)
Bill_chen
互联网qq新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用,互联网的开放技术欣欣向荣,自己总结如下:
1.淘宝开放平台(TOP)
网址:http://open.taobao.com/
依赖淘宝强大的电子商务数据,将淘宝内部业务数据作为API开放出去,同时将外部ISV的应用引入进来。
目前TOP的三条主线:
TOP访问网站:open.taobao.com
ISV后台:my.open.ta
- 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引
bit1129
mongodb
索引
可以在任意列上建立索引
索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb
使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能
内嵌文档照样可以建立使用索引
测试数据
var p1 = {
"name":"Jack",
"age&q
- JDBC常用API之外的总结
白糖_
jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了,像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦,我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了,在这我介绍一些写框架时常用的API,大家共同学习吧。
ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
- apache VelocityEngine使用记录
bozch
VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎,能够基于模板生成指定的文件代码。
使用方法如下:
VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎
Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
- 编程之美-快速找出故障机器
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
public class TheLostID {
/*编程之美
假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录,假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数,假设每份数据保存两个备份,这样就有两个机器存储了同样的数据。
1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表,是
- 关于Java中redirect与forward的区别
chenbowen00
javaservlet
在Servlet中两种实现:
forward方式:request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response);
redirect方式:response.sendRedirect(“/somePage.jsp”);
forward是服务器内部重定向,程序收到请求后重新定向到另一个程序,客户机并不知
- [信号与系统]人体最关键的两个信号节点
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系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门
如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
- oracle 存储过程执行权限
daizj
oracle存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器,存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了,说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能,其中涉及到判断一张表是否已经建立,没有建立就由存储过程来建立这张表。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc
IS
fla
- 为mysql数据库建立索引
dengkane
mysql性能索引
前些时候,一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引,令我感到十分的惊奇,我想这绝不会是沧海一粟,因为有成千上万的开发者(可能大部分是使用MySQL的)都没有受过有关数据库的正规培训,尽管他们都为客户做过一些开发,但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少,因此我起了写一篇相关文章的念头。 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。
- 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例
dcj3sjt126com
c算法
如果看懂一个程序,分三步
1、流程
2、每个语句的功能
3、试数
如何学习一些小算法的程序
尝试自己去编程解决它,大部分人都自己无法解决
如果解决不了就看答案
关键是把答案看懂,这个是要花很大的精力,也是我们学习的重点
看懂之后尝试自己去修改程序,并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义
照着答案去敲
调试错误
- centos6.3安装php5.4报错
dcj3sjt126com
centos6
报错内容如下:
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed
--> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
- JSONP请求
flyer0126
jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。
It is not possible to make a JSONP POST request.
JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
- Spring Security(03)——核心类简介
234390216
Authentication
核心类简介
目录
1.1 Authentication
1.2 SecurityContextHolder
1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider
1.3.1 &nb
- 在CentOS上部署JAVA服务
java--hhf
javajdkcentosJava服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务,其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行
第一步:卸载旧Linux自带的JDK
①查看本机JDK版本
java -version
结果如下
java version "1.6.0"
- oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date]
ldzyz007
oraclemysqlSQL Server
oracle &n
- 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015
ningandjin
protocolWWDC 2015Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候,我是拒绝的,因为觉得苹果就是在炒冷饭, 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲,看完整个Session之后呢,虽然还是觉得在炒冷饭,但是毕竟还是加了蛋的,有些东西还是值得说说的。
通常谈到面向接口编程,其主要作用是把系统设计和具体实现分离开,让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下,改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
- 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS
rensanning
keepalived
(一)Keepalived
(1)安装
# cd /usr/local/src
# wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz
# tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz
# cd keepalived-1.2.15
# ./configure
# make &a
- ORACLE数据库SCN和时间的互相转换
tomcat_oracle
oraclesql
SCN(System Change Number 简称 SCN)是当Oracle数据库更新后,由DBMS自动维护去累积递增的一个数字,可以理解成ORACLE数据库的时间戳,从ORACLE 10G开始,提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换;
用途:在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时,进行SCN和时间的转换就变的非常必要了;
操作方法: 1、通过dbms_f
- Spring MVC 方法注解拦截器
xp9802
spring mvc
应用场景,在方法级别对本次调用进行鉴权,如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器,获得本次请求的用户,存放到request或者session域。
python中,之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理,进行权限处理
先看一个实例,使用@access_required拦截:
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