本文转载自:https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation   最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题…

彻底弄懂Java中的equals()方法以及与"=="的区别 一.问题描述:今天在用Java实现需求的时候,发现equals()和“==”的功能傻傻分不清,导致结果产生巨大的偏差.所以,我决定花费时间把equals()和“==”的功能彻底弄懂,前事不忘后事之师嘛,分享给大家,希望对大家理解equals()和“==”的功能有所帮助. 二.分析探索解决问题的方法:1.Object 中的equals()方法: (1)通过查找API,说明如下: equalspublic boolean equ…

在深度学习的图像识别领域中,我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取,当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时,一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作,而这两种函数中都存在参数padding,该参数的设置很容易引起错误,所以在此总结下. 1.为什么要使用padding 在弄懂padding规则前得先了解拥有padding参数的函数,在TensorFlow中,主要使用tf.nn.conv2d()进行(二维数据)卷积操作,tf.nn.max_…

Java中重写equals方法为什么要重写hashcode方法? 直接看下面的例子: 首先我们只重写equals()方法 public class Test { public static void main(String[] args) { User user1 = new User(); User user2 = new User(); System.out.println(user1.equals(user2)); System.out.println(user1.hashCode());…

从代理模式说起 回顾前文: 设计模式系列之代理模式(Proxy Pattern) 要读懂动态代理,应从代理模式说起.而实现代理模式,常见有下面两种实现: (1) 代理类关联目标对象,实现目标对象实现的接口 public class Proxy implements Subject { // 维持一个对真实主题对象的引用 private RealSubject realSubject; public Proxy(RealSubject realSubject) { this.realSubject…

知识点 概念 enum的全称为 enumeration, 是 JDK 1.5 中引入的新特性. 在Java中,被 enum关键字修饰的类型就是枚举类型.形式如下: enum Color { RED, GREEN, BLUE } 如果枚举不添加任何方法,枚举值默认为从0开始的有序数值.以 Color 枚举类型举例,它的枚举常量依次为 RED:0,GREEN:1,BLUE:2. 枚举的好处:可以将常量组织起来,统一进行管理. 枚举的典型应用场景:错误码.状态机等. 枚举类型的本质 尽管 enum看起…

最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用.如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容…

在看CNN和RNN的相关算法TF实现,总感觉有些细枝末节理解不到位,浮在表面.那么就一点点扣细节吧. 这个作者讲方向传播也是没谁了,666- 原文地址:https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反…

最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用.如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容…

目录 一. <Scalable IO In Java> 是什么? 二. IO架构的演变历程 1. Classic Service Designs 经典服务模型 2. Event-driven Designs 事件驱动模型 3. Basic Reactor Design 最基本的响应设计 4. Worker Thread Pools:工作线程池模型 5. Using Multiple Reactors:多响应器模型 6. 文档后面讲解的buffer ByteBuffer channel Sele…