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1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

 CNN

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损失函数

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KL散度，交叉熵

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B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负

就是更精简的损失函数1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）_第16张图片

熵

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所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵

对应概率是，M次抽样，一共N种情况，每次抽样都意味着要确定M个空间里的其中一个空间是怎样的，也就是N个小球（情况）里占了多少个小球（分配到了多少个小球、情况），如果分配到的小球数量多，这个空间（抽样）里的情况（小球）数量多，即

点积矩阵计算，CPU、GPU、NPU

点积，先相乘再相加

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车机需要

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小规模可以用CPU,大规模用GPU,NPU

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    参考资料 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ http://swiftlet.net/archives/774   缓存注解有以下三个： @Cacheable      @CacheEvict     @CachePut
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    java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式 执行时却抛出以下异常： Exceptio
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他