http://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70681750 可视图讲解神经元w,b参数的作用 在我们接触神经网络过程中,很容易看到就是这样一个式子,g(wx+b),其中w,x均为向量.比如下图所示: 加入激活函数为g(x),我们就可以用公式g(w1x1+w2x2+b)(注:1,2均为下标,公众号很难打,下面所有的公式均是)来表示神经元的输出. 其中b为神经元的偏置.那么w,b这些参数的作用有没有最直观的感受呢?以及我当时学习的时候问师…

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…

之前不知道这个参数的作用,上网找了前辈的博客,在此收录到自己的博客,希望能帮到更多的朋友: test.html <a href="javascript:void(0)" onmouseover="testAsync()"> asy.js function testAsync{    var temp;     $.ajax({         async: false,         type : "GET",         ur…

http://blog.csdn.net/linjf520/article/details/8746064 大家在使用Function.apply或是call时,是否发现,第一个参数不知道怎么用,赋值了也没反应: 没反应的情况,是因为你的这个Function是普通的类成员函数: 重点总结: 从这点我们可以知道:AS3中的普通函数,与匿名函数的this区别(这个发现与JS的一样) 因为,普通类成员函数中,的this都是指当前实例对象的引用: 而,匿名函数中,的this都是指当前执行该匿名函数的th…

在方法参数前面加final关键字就是为了防止数据在方法体中被修改. 主要分两种情况:第一,用final修饰基本数据类型:第二,用final修饰引用类型. 第一种情况,修饰基本类型(非引用类型).这时参数的值在方法体内是不能被修改的,即不能被重新赋值.否则编译就通不过.例如: 1 public static void valid(final int ag){ 2 ag=9; 3 ag=10; 4 } 错误提示: 第二种情况,修饰引用类型.这时参数变量所引用的对象是不能被改变的.作为引用的拷贝,参数…

原文地址: https://blog.csdn.net/TwT520Ly/article/details/79540251 http://blog.csdn.net/TwT520Ly ------------------------------------------------------------------------------------------ 在二维卷积函数tf.nn.conv2d(),最大池化函数tf.nn.max_pool(),平均池化函数tf.nn.avg_pool()…

1.当设置group=1时: conv = nn.Conv2d(in_channels=, out_channels=, kernel_size=, groups=) conv.weight.data.size() 返回: torch.Size([, , , ]) 另一个例子: conv = nn.Conv2d(in_channels=, out_channels=, kernel_size=, groups=) conv.weight.data.size() 返回: torch.Size([,…

方法的原型如下 public void onItemClick(AdapterView<?> arg0, View arg1, int arg2, long arg3){ } 后面有4个参数,乍看直接晕菜,那么每个参数究竟是何意义呢. 举个例子会理解的更快:X, Y两个listview,X里有1,2,3,4这4个item,Y里有a,b,c,d这4个item. 如果你点了b这个item.如下: / /arg0相当于listview Y适配器的一个指针,可以通过它来获得Y里装着的一切东西,再通俗点…

如果我们设置的dilation=0的话,效果如图: 蓝色为输入,绿色为输出,可见卷积核为3*3的卷积核 如果我们设置的是dilation=1,那么效果如图: 蓝色为输入,绿色为输出,卷积核仍为3*3,但是这里卷积核点与输入之间距离为1的值相乘来得到输出 好处: 这样单次计算时覆盖的面积(即感受域)由dilation=0时的3*3=9变为了dilation=1时的5*5=25 在增加了感受域的同时却没有增加计算量,保留了更多的细节信息,对图像还原的精度有明显的提升…

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, …