目录: 神经网络前言 神经网络 感知机模型 多层神经网络 激活函数 Logistic函数 Tanh函数 ReLu函数 损失函数和输出单元 损失函数的选择 均方误差损失函数 交叉熵损失函数 输出单元的选择 线性单元 Sigmoid单元 Softmax单元 参考文献         一．神经网络前言 从本章起,我们将正式开始介绍神经网络模型,以及学习如何使用TensorFlow实现深度学习算法.人工神经网络(简称神经网络)在一定程度上受到了生物学的启发,期望通过一定的拓扑结构来模拟生物的神经系统,是

关于在51CTO上的深度学习入门课程视频(9)中的code进行解释与总结: (1)单层神经网络: #coding:cp936 #建立单层神经网络,训练四个样本, import numpy as np def nonlin(x,deriv=False): #deriv为False计算前向传播值,为True时计算反向偏导 if deriv == True: return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x)) X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,

http://www.cnblogs.com/zmkeil/archive/2013/04/18/3029339.html 1.1简介 VLAN是网络栈的一个附加功能,且位于下两层.首先来学习Linux中网络栈下两层的实现,再去看如何把VLAN这个功能附加上去.下两层涉及到具体的硬件设备,日趋完善的Linux内核已经做到了很好的代码隔离,对网络设备驱动也是如此,如下图所示: 这里要注意的是,Linux下的网络设备net_dev并不一定都对应实际的硬件设备,只要注册一个struct net_dev

Background-6 服务器(两层)架构 首先介绍一下29,30,31这三关的基本情况: 服务器端有两个部分:第一部分为tomcat为引擎的jsp型服务器,第二部分为apache为引擎的php服务器,真正提供web服务的是php服务器.工作流程为:client访问服务器,能直接访问到tomcat服务器,然后tomcat服务器再向apache服务器请求数据.数据返回路径则相反. 此处简单介绍一下相关环境的搭建.环境为ubuntu14.04.此处以我搭建的环境为例,我们需要下载三个东西:tomc

提供DELPHI中间件及中间件集群,有意请联系. N年前,我们用DELPHI低版本开发的两层程序(比如工厂ERP系统),现在仍然在企业广泛地得到使用,但老系统有些跟不上企业的发展需要了.主要表现在:虽然我们的老系统对企业的业务实现得很好,可以很好地满足企业目前的业务需求,但现在企业要求我们的服务器要能够远程分布式地布署,于是我们自然会想到将原来的两层程序升级为三层,这样无疑将满足企业新的需求.大家都知道DELPHI低版本中间件的开发框架是基于微软陈旧的COM架构的MIDAS,这是一种一.二十年前

尊重他人劳动成果,转载请说明出处:http://blog.csdn.net/bingospunky/article/details/46847269 需求 在搭界面有这么样一个需求:须要两层的Fragment嵌套,内层须要滑动切换效果,外层界面不须要滑动效果. 那么内层使用ViewPager切换,外层就使用replace切换.这样搭出来的界面不能得到须要的效果,内层的Fragment仅仅有第一次能显示内容.之后切换外层Fragment时.内层Fragent都是空着的. 我再尝试两层Fragmen

由于后台的变态,有时候会出现两层甚至多层嵌套的JSON包. 一层的很好解,而且我看过一些比较大的网站新闻接口返回的JSON包也仅仅是一层的. 比如下图所示一层的包 代码也很简单直观 dict = [data objectFromJSONData]; // 这里可能会转换失败,还需要接着做判断 _dinnArray = [[NSMutableArray alloc] init]; _dataArray = [dict objectForKey:@"data"]; for (NSDicti

python3; 两层字典 dict =(type, dict2) dict2 = (k_value, index) dictss = { 10: {3: 1, 4: 2, 5: 3, 6: 4, 7: 5, 8: 6, 9: 7, 10: 8, 11: 9, 12: 10, 13: 11, 14: 12, 15: 13, 16: 14, 17: 15, }, 20: {3: 16, 4: 17, 5: 18, 6: 19, 7: 20, 8: 21, 9: 22, 10: 23, 11: 24

完美解决 两层Fragment,内层空白 转载:http://blog.csdn.net/bingospunky/article/details/51352400 目录(?)[+] 前言 两层Fragment在某些情况下,内层Fragment会显示空白,这是一个比较常见的问题,以前我也有一些解法,这次又遇到了这个问题,索性看了一下Fragment相关的源码,找到了问题的根源. 如果你想看一下什么样的代码会出现Fragment出现空白,这个demo会告诉你. 之前写过一篇文章两层Fragment嵌

ionic3/4 使用NavController 返回两层的方式:  this.navCtrl.popTo(this.navCtrl.length() - 3);

select t2.* from --两层嵌套 (select t.* , rownum as row_numfrom t where rownum <=20) t2 where t2.row_num > 11 select t3.* from (      --三层嵌套select t2.*, rownum as row_num from (select * from t) t2 where rownum<=20) t3 where t2.row_num>11 两层嵌套  ==三

一层的lstm效果不是很好,使用两层的lstm,代码如下. with graph.as_default(): inputs_ = tf.placeholder(tf.int32, [None, seq_len], name='inputs') labels_ = tf.placeholder(tf.int32, [None, 4], name='labels') keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name='keep_prob') embedding

https://blog.csdn.net/u013203733/article/details/79074452 转载地址: https://www.cnblogs.com/sunshineatnoon/p/4584427.html 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念

如上图所示的两层神经网络, 单样本向量化:                                                                                 多样本向量化: for i=1 to 4: z[1](i) = W[1](i) x(i)  + b[1](i)                                       Z[1] = W[1] X+ b[1] (4,1)               (4,3)        (

想自己动手写一个CNN很久了,论文和代码之间的差距有一个银河系那么大. 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念是指convolution+pooling,有些地方会把convolution和pooling分别作为两层看待. 1.CNN的结构 这个两层CNN的结构如下: 图一

传送门: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2102 A计划 Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 28972    Accepted Submission(s): 7274 Problem Description 可怜的公主在一次次被魔王掳走一次次被骑士们救回来之后,而今,不幸

前面的博文有个简单的弹出div层[JS新手教程]浏览器弹出div层1,有一层,不过为了提示,一般会不让用户可以点击该提示之外的地方的.如果让用户弹出层后,把其他的按钮和链接都设置不可用应该比较麻烦,如果弹出一个和浏览器页面同大小的div弹出层,看上去又不美观,所以可以设置两层弹出层,一层在下面,挡住页面的其他部分,一层作为普通的提示用的小弹出层.后面的那个当作背景的弹出层,后面的背景层最好一定透明度,这样可以穿过这个div看到后面的页面,让用户知道这个还在当前页面上,这个弹出是在当前页面的. 后

使用标号(使用标号跳出两层或者多层for循环): outterLoop: for (int i = 0; i < 9; i++){             for (int j = 0; j < 8; j++){                    break outterLoop; // 跳出外层循环                 }             }: white同样如此

问题: 两层nginx做代理,第一层:nginx:将9087->代理到80端口,第二层:将80端口->流量打到我们的代码上,结果在代码中拿到的链接不带9087端口,则代码中发生跳转的时候,会不带端口,导致跳转出错? 原因: 因为第一层将9087打到80端口上,第二层拿到的请求链接的80端口是nginx默认端口,被nginx忽略了,如果不发生跳转,没有问题,一般发生跳转,不论是相对还是绝对路径,都不会带9087端口号,这就导致跳转出错 解决: 既然已知是被nginx忽略了端口号,那改代码就无济于

首先介绍一下29,30,31这三关的基本情况: 服务器端有两个部分:第一部分为tomcat为引擎的jsp型服务器,第二部分为apache为引擎的php服务器,真正提供web服务的是php服务器.工作流程为:client访问服务器,能直接访问到tomcat服务器,然后tomcat服务器再向apache服务器请求数据.数据返回路径则相反. 此处简单介绍一下相关环境的搭建.环境为ubuntu14.04.此处以我搭建的环境为例,我们需要下载三个东西:tomcat服务器.jdk.mysql-connect

题目437. 路径总和 III 给定一个二叉树,它的每个结点都存放着一个整数值. 找出路径和等于给定数值的路径总数. 路径不需要从根节点开始,也不需要在叶子节点结束,但是路径方向必须是向下的(只能从父节点到子节点). 题解 两层递归: 内层递归函数计算每个节点为根结点的字数路径和与给定值相等的路径个数,内层递归是在最后一个累加数时+1的. 外层递归函数=内层递归函数(root)+外层递归函数(root.left)+外层递归函数(root.right),理清外层递归函数的这个逻辑. 代码 /**