网络基础知识总结第77页

神经网络基础知识

手上没有什么教材，都是听网课自学，好多东西都是学了忘忘了翻笔记，心里想着不如记一些电子笔记。纸质笔记不会全部搬运，这篇文章随缘记一些有意思的神经网络知识。1反向传播反向传播（Backpropagation）是什么先不谈，它的作用就是一点：使GradientDescent的计算更快速。首先，梯度下降的计算过程如下：在计算过程中，类似下面的计算组成了计算的核心部分。∂L(θ)/∂w1\partialL

御用厨师·2022-12-03 04:24

自学神经网络要多久,神经网络要训练多久

人类的神经网络2.神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理和非线性转化特点：比较轻松地实现非线性映射过

普通网友·2022-12-03 04:21

神经网络基础知识点自学整理（2）

文章目录一、过拟合和欠拟合1.过拟合2.欠拟合二、正则化方法1.定义2.基于数据的正则化方法3.基于网络结构的正则化方法4.在损失函数中增加正则化项的方法5.基于optimization进行正则化一、过拟合和欠拟合1.过拟合参考博客定义过拟合是指模型在训练集上表现很好，到了验证和测试阶段就很差，即模型的泛化能力很差。（泛化是指训练好的模型在前所未见的数据(测试集)上的性能好坏）原因（1）建模样本选

玉米炸冰·2022-12-03 04:19

5-1 Coursera吴恩达《序列模型》第一周课程笔记-循环序列网络(RNN)

NeuralNetworksandDeepLearning）的4周课程笔记请见如下链接：1-1Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第一周课程笔记-深度学习概论1-2Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第二周课程笔记-神经网络基础

双木的木·2022-12-03 03:01

GAN基础知识总结

GAN基础原理总结GAN是由Goodfellow提出的，叫做生成对抗网络，可以生成数据，属于生成模型。自从2014年第一篇GAN的论文提出后，对GAN的研究和改进就一直很火热，关于GAN的最新论文以及相关论文在TheGANZoo中有非常全的总结。GAN的基本结构分为一个生成器G，和以判别器D。本文主要就是总结一下与GAN有关的基本思想和原理，分析它们是如何训练产生数据的。数据以图像为例。生成模型和

warm-·2022-12-03 03:52

React知识总结✨

React知识总结✨标志为在vscode书写的快捷提示❗标志为易错点和注意点✨✅表示重点React基础React概述React是一个用于构建用户界面的JavaScript库。

wendyymei·2022-12-02 21:21

人工神经网络的基本原理,神经网络的工作原理图

人类的神经网络2.神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理和非线性转化特点：比较轻松地实现非线性映射过

普通网友·2022-12-02 18:01

HNU计网实验：实验二网络基础编程实验(JAVA\Python3)

说些什么记得当时做实验的时候我是满心的卧槽的，因为实验一和实验二简直是天壤之别，我记得在验收前的那个下午，我依然在疯狂改代码。众所周知，我是一个衷心于摸鱼的小菜鸡，所以我这个代码其实是我在别人代码的基础上改出来的一个，其实理论上我应该bia出来参考的博客的网址的，但是这是好早之前的了我找不到了…实验目的通过本实验，学习采用Socket（套接字）设计简单的网络数据收发程序，理解应用数据包是如何通过传

HNU岳麓山大小姐·2022-12-02 15:35

深度学习——循环神经网络（RNN）

一、首先我们了解一下神经网络基础：神经网络我们可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，神经网络结构图如下：将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的

spiritqi·2022-12-02 15:25

计算机视觉算法面试必备知识点（2022必会）

第一部分：深度学习1、神经网络基础问题（1）Backpropagation（要能推倒）后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。

秃顶·2022-12-02 13:37

「AI初识境」从头理解神经网络-内行与外行的分水岭

这一篇，我们就说说神经网络基础，包括简单历史，核心原理与技术。

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-02 11:34

阿里云边缘计算及边缘云的技术演进、场景实践与学术探索

随着终端算力上移、云端算力下沉，在边缘形成算力融合，边缘计算逐渐深入多种应用场景，成为不可或缺的网络基础设施与支撑数字经济高质量发展的重要驱动力量。

阿里云视频云·2022-12-02 11:41

第1周学习心得：深度学习和pytorch基础

目录Part1视频学习一、绪论二、神经网络基础Part2代码练习一、pytorch基础练习二、螺旋数据分类Part1视频学习一、绪论1、人工智能具有三个层面：计算智能、感知智能和认知智能。

沉_曦·2022-12-02 02:48

pytorch深度学习实践

pytorch深度学习实践线性模型梯度下降反向传播（pytorch实现）一元模型二元模型用pytorch实现线性回归sifgmoid函数多维度输入加载数据集softmax_classifier卷积神经网络基础

码农10087号·2022-12-02 02:39

计算机网络基础实验报告--利用数据包嗅探器Wireshark捕获数据包实验

电气与信息工程学院计算机系计算机网络基础实验报告实验名称实验一利用数据包嗅探器Wireshark捕获数据包实验班级姓名学号组员实验地点日期2021年10月28日一、实验目的1、掌握网络数据包嗅探器Wireshark

一只搬砖狗·2022-12-02 00:01

计算机网络基础--网络层协议分析实验

一、实验目的1、掌握网络数据包嗅探器Wireshark的使用；2、理解IP协议，掌握IP分组格式和IP分片；3、理解ICMP协议。二、实验内容（主要包括实验设计、实验环境、实验步骤、测试数据和实验结果）1、通过使用ping命令，截获报文，分析IP数据报的格式和IP分片；2、通过使用ping命令，截获报文，分析ICMP协议的原理。三、实验环境1、交换机1台，PC机2台；2、Wireshark软件。实

一只搬砖狗·2022-12-02 00:01

embedding、LSTM、seq2seq+attention的知识总结

一、embedding1.input:[seqlen,batchsize]2.output:[seq_len,batchsize,embed_dim]二、LSTM输入：1.input:[seq_len,batch,input_size]2.h0:[num_layers*num_directions,batch_size,hidden_size]输出：1.out:[seq_len,batch,num

RunningQzh·2022-12-01 17:33

动态换肤(一)

Android知识总结一、系统实例化View的流程我们进入AppCompatActivity中的onCreate方法：@OverrideprotectedvoidonCreate(@NullableBundlesavedInstanceState

涛涛123759·2022-12-01 14:00

Node.js | 详解 JWT 登录验证的工作原理

‍个人简介：一个不甘平庸的平凡人️本系列专栏：Node.js从入门到精通️TS知识总结：十万字超详细TS知识点总结你的一键三连是我更新的最大动力❤️！

海底烧烤店ai·2022-12-01 12:59

浅析深度学习与计算机视觉

目录第一章深度学习与计算机视觉1.1图像基础1.2深度学习与神经网络基础第一章深度学习与计算机视觉1.1图像基础在计算机中，图像的最基本组成单元为像素，图片是包含很多像素的集合。

梦小笙·2022-12-01 10:54

DL-Pytorch Task02:文本预处理；语言模型；循环神经网络基础

目录文本预处理读入文本分词用现有方法分词语言模型n元语法语言模型语言模型数据集时序数据的采样循环神经网络基础one-hot向量初始化模型参数定义模型裁剪梯度定义预测函数困惑度定义模型训练函数循环神经网络的简洁实现定义模型习题知识点摘录文本预处理文本是一类序列数据

DEREKLN·2022-12-01 09:49

【网络基础】TCP/IP协议详解

TCP/IP协议定义TCP/IP（TransmissionControlProtocol/InternetProtocol，传输控制协议/网际协议）是在多个不同网络间实现信息传输的通信协议．是由一组不同功能的协议组合在一起构成的协议簇，利用一组协议完OSI所实现的功能．OSI模型对照DOD模型TCP/IP协议簇概述NFS网络文件系统，英文NetworkFileSystem(NFS)，是由SUN公司

cx_sam·2022-12-01 02:56

Matlab数学建模学习（3）-- 神经网络基础（函数拟合和分类）

1.函数拟合（函数逼近）1.1拟合数据（神经网络拟合、多项式拟合、线性回归）那我们给出一组数据，看看三种方法的运用X=[-5-4-3-2-1012345]T=[-5-3-113579111315]先看看要二维坐标系下的图像1.1.1方法一：神经网络拟合需要的函数：fitnet:创建函数拟合神经网络view:查看神经网络结构train:训练神经网络使用样本数据训练神经网络，建立输入输出数据之间的关系

Howie_Hou·2022-12-01 01:33

深度学习-神经网络基础

1.机器学习的流程：数据获取->特征工程->建立模型->评估与应用。2.深度学习（神经网络像一个大黑盒子）的核心（核心问题）就在于特征工程，在于对特征的提取，拿到数据后，让机器真正的学习一下什么样的特征是比较合适的，怎么组合是合适的。3.特征工程的作用：数据特征决定了模型的上限，预处理和特征提取是最核心的，算法与参数的选择决定了怎么去逼近这个上限。4.深度学习的应用：主要应用与计算机视觉（自动驾驶

菜鸟的进步历程·2022-12-01 01:01

深度强化学习篇1：神经网络回归实例---复杂函数拟合

二、神经网络基础编程实例1、TensorFlow例程1——TensorFlow结构，优化器逼近函数参数importtensorflowastfimportnumpyasnp#数据x_data=np.random.rand

茶花煮酒·2022-12-01 01:30

[人工智能-深度学习-19]：神经网络基础 - 模型训练 - 泛化、过拟合、欠拟合以及常见的解决办法

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120591865目录第1章学习效果评估标准与学习效果状态1.1概述1.2泛化能力1.3学习训练后的三种状态第2章泛化能力差的解决办法2.1欠拟合的解决办法2.2过拟合的解决办法第3章偏差与方差第

文火冰糖的硅基工坊·2022-12-01 00:52

Stanford教授Daphne Koller 概率图模型 — 终极入门第一讲有向图模型与贝叶斯网络基础

图模型或者概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel）,是每个机器学习领域数据科学家的必备工具.今天的终极入门我们讲解斯坦福教授DaphneKoller概率图模型在coursera上的教程.简洁地把要点拿出来分享给大家.概率图模型可以是有向无环图或者无向图概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论。因为概率的依赖关系可以是单向的,也可以是双向的,所以概率图模型可以是有向无

韩信忍蟑螂·2022-11-30 23:45

吴恩达深度学习笔记——序列模型与循环神经网络（Sequence Models）

深度学习笔记导航前言传送门序列模型（SequenceModels）RecurrentNeuralNetworks（循环神经网络）序列模型符号：以NLP举例循环神经网络基础RNN变体语言模型（重点）基础概念训练过程详解新序列采样

亦梦亦醒乐逍遥·2022-11-30 23:02

神经网络基础知识点自学整理

激活函数1.单个样本的反向传播算法在每次迭代时的流程为：正向传播：利用当前权重和偏置值计算每一层对输入样本的输出值反向传播：对输出层的每一个节点计算其误差，反向传播算法计算误差项时每一层都要乘以本层激活函数的导数，根据误差计算损失函数对权重的梯度值，用梯度下降法更新权重和偏置：2.训练算法有两个版本：批量模式和单样本模式。批量模式：每次梯度下降法迭代时对所有样本计算损失函数值，计算出对这些样本的总

玉米炸冰·2022-11-30 21:50

MP模型、单层感知器、多层感知器的理解

神经网络基础序言MP模型1、逻辑与：2、逻辑或：3、逻辑异或：单层感知器多层感知器(BP)序言关于神经网络的内容已经学习了很多，也发现了一些问题，而这些问题是因为基础不牢靠引起的，所以在此从头总结一下，

燃烧吧哥们·2022-11-30 17:22

http tcp 网络基础知识

了解数据是怎么从自己电脑传输到距离很远的服务器的借鉴他人文档地址浏览器数据传输流程图image.png用户输入url后发生了什么syl专属记忆流程图1.用户输入判断输入是关键字还是url是否有非ASIIS码查询https列表2.检查缓存强制缓存没有过期不走请求直接加载本地资源渲染页面协商缓存不管有没有通过都要走http请求3.DNS查询DNS缓存DNS记录浏览器缓存操作系统dns缓存路由器缓存IS

无题syl·2022-11-30 16:57

图神经网络基础学习

注：本篇博客公式格式没有经过认真编辑，欢迎去我的博客：http://www.pinkman.tech/index.php/tech/2021/gnn-basic/或者知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/356872702获得更好的阅读体验。本篇文章旨在通过最直白的语言解释一些GNN中的基础知识，涉及到的内容包括：GNN在现实中的应用研究图问题的两个重要原则GNN是如何学

Chris-2021·2022-11-30 15:55

服务管理器-SystemServer

Android知识总结一、addService流程二、注册服务SystemServer服务对照表SystemServer执行流程从SystemServer#main方法中启动publicstaticvoidmain

涛涛123759·2022-11-30 13:34

人工智能练习题知识点&解答

人工智能练习题不定项选择CH1人工智能基础CH2神经网络基础概念CH1人工智能基础神经网络基础概念：输入输出，激活函数，有监督/无监督学习等数学基础：高等数学：微积分、导数线性代数：矩阵、向量、标量、张量

Kaze-1·2022-11-30 11:24

Python CNN卷积神经网络实例讲解，CNN实战，CNN代码实例，超实用

一、CNN简介1.神经网络基础输入层（Inputlayer），众多神经元（Neuron）接受大量非线形输入讯息。输入的讯息称为输入向量。

医学小达人·2022-11-30 11:40

Python之Selenium知识总结

一、SeleniumSelenium是一个模拟浏览器浏览网页的工具，主要用于测试网站的自动化测试工具，支持各种浏览器包括Chrome、Firefox、Safari等主流界面浏览器，同时也支持phantomJS无界面浏览器，支持Windows、Linux、IOS、Android等操作系统1、Selenium的安装pipinstallSeleniumSelenium是通过浏览器驱动来实现元素定位及操作

just表面兄弟·2022-11-30 11:36

搭建Ribbon负载均衡

搭建Ribbon负载均衡（一）理论知识负载均衡是高可用网络基础架构的一个关键组成部分，有了负载均衡，我们通常可以将我们的应用服务器部署多台，然后通过负载均衡将用户的请求分发到不同的服务器用来提高网站、应用

若水@·2022-11-30 09:15

PyTorch学习笔记-神经网络Torch.NN基本骨架的使用及卷积原理

Container（容器），这就相当于神经网络的骨架，Container之后的东西就用于往骨架里面填充，如ConvolutionLayers（卷积层）、PoolingLayers（池化层），有卷积神经网络基础的小伙伴对这些词

柃歌·2022-11-30 00:16

R-CNN网络基础

目录R-CNN网络基础Overfeat模型RCNN模型算法流程候选区域生成CNN网络提取特征目标分类（SVM）目标定位预测过程算法总结FastRCNN模型算法流程ROIPooling目标分类和回归模型训练模型预测模型总结总结

最白の白菜·2022-11-29 23:17

循环神经网络（RNN）

一、神经网络基础神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的

小朱小朱绝不服输·2022-11-29 21:00

Java进程鼻祖-zygote

Android知识总结一、启动zygote进程zygote是由init进程通过解析init.zygote.rc文件而创建的，zygote所对应的可执行程序app_process，所对应的源文件是app_main.cpp

涛涛123759·2022-11-29 21:01

【蓝桥杯Web】第十四届蓝桥杯（Web 应用开发）模拟赛 2 | 精品题解

‍个人简介：一个不甘平庸的平凡人️蓝桥杯专栏：蓝桥杯题解/感悟️TS知识总结：十万字TS知识点总结你的一键三连是我更新的最大动力❤️！

海底烧烤店ai·2022-11-29 17:02

pytorch人工神经网络基础：线性回归神经网络(nn.Module+nn.Sequential+nn.Linear+nn.init+optim.SGD)

线性回归是人工神经网络的基础，线性回归属于有监督的学习，即根据有标签（已知结果的数据）拟合线性方程权重，然后根据拟合的方程预测未知数据。通常步骤为：准备数据：获取有标签的数据（有结果的数据）。建立模型：根据线性方程设计模型。配置模型：确定损失函数、优化方法、初始化参数。训练模型：根据有标签的数据进行回归学习。测试：根据训练好的（回归结果）线性方程模型计算，评估模型是否准确。神经网络算法的1准备工作

hustlei·2022-11-29 11:29

[人工智能-深度学习-7]：神经网络基础 - 人工神经网络ANN

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120405856目录第1章人工神经网络ANNG概述1.1生物神经网络回顾1.2人工神经网络概述1.2人工神经网络的层次模型1.3人工神经网络的本质是“图”结构1.4常见计算机网络的拓扑结构1.5

文火冰糖的硅基工坊·2022-11-28 21:33

pytorch + sklearn

目录pytorchPyTorch简介PyTorch神经网络基础建造第一个神经网络关系拟合（回归）区分类型（分类）快速搭建法保存和提取批训练优化器：加速神经网络训练高级神经网络结构CNNRNN：序列数据LSTMAutoEncoderDQN

MiaoDa1·2022-11-28 19:38

NLP（七）：前馈神经网络基础回顾（NN模型及其正则化，dropout，各种梯度求解算法等模型优化策略）

我想听相声·2022-11-28 19:33

2022.8.21 第二十次周报

目录前言关于卷积神经网络基础知识的了解1.全连接神经网络概念2.卷积神经网络基本概念3.神经网络的优化方法手推卷积神经网络CNNForword：Backpropagation：总结前言本次周报主要介绍神经网络的一些基本概念

孙源峰·2022-11-28 14:30

第01章神经网络基础

第1节神经网络简介神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（LearningMethod）得以优化，所

撸码的xiao摩羯·2022-11-28 11:52

深度网络的框架结构

深度网络的框架结构神经网络基础神经网络起源神经网络起源于对大脑皮层的研究，神纤细胞的轴突末梢（也就是终端）->神经细胞=处理端f(x)。

GarfieldEr007·2022-11-28 11:19

ReLU,Sigmoid,Tanh,softmax【基础知识总结】

一、ReLU（RectifiedLinearActivationFunction）1、优点2、缺点补充二、Sigmoid1、优点2、缺点三、Tanh四、Sigmoid和Tanh激活函数的局限性五、softmax（待补充）激活函数的引入是为了增加神经网络模型的非线性，没有激活函数每层就相当于矩阵相乘。每一层输出都是上层的输入的线性函数，无论神经网络多少层，输出都是输入的线性组合，就是最原始的感知机.

旋转的油纸伞·2022-11-28 08:52

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