随着层数的增加神经网络复杂度线性增加

2024-08-28

CNN卷积神经网络_深度残差网络 ResNet——解决神经网络过深反而引起误差增加的根本问题，Highway NetWork 则允许保留一定比例的原始输入 x。（这种思想在inception模型也有，例如卷积是concat并行，而不是串行）这样前面一层的信息，有一定比例可以不经过矩阵乘法和非线性变换，直接传输到下一层，仿佛一条信息高速公路，因此得名Highway Network

from:https://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70904212 环境:Win8.1 TensorFlow1.0.1 软件:Anaconda3 (集成Python3及开发环境) TensorFlow安装:pip install tensorflow (CPU版) pip install tensorflow-gpu (GPU版) TFLearn安装:pip install tflearn 参考: Deep Residual Le

3、基于Python建立任意层数的深度神经网络

一.神经网络介绍: 神经网络算法参考人的神经元原理(轴突.树突.神经核),在很多神经元基础上构建神经网络模型,每个神经元可看作一个个学习单元.这些神经元采纳一定的特征作为输入,根据自身的模型得到输出. 图1 神经网络构造的例子(符号说明:上标[l]表示与第l层:上标(i)表示第i个例子:下标i表示矢量第i项) 图2 单层神经网络示例神经元模型是先计算一个线性函数(z=Wx+b),接着再计算一个激活函数.一般来说,神经元模型的输出值是a=g(Wx+b),其中g是激活函数(sigmoid,tan

D3.js+Es6+webpack构建人物关系图(力导向图)，动态更新数据，点击增加节点，拖拽增加连线...

觉得不错的麻烦加个Star:https://github.com/zhangzn3/D3-Es6 在线预览地址:https://zhangzn3.github.io/D3-Es6 功能列表:1. 增加下载SVG转PNG功能,图片尺寸超出可视区域也能够下载全部显示出来2. 增加图谱放大缩小平移功能3. 增加图谱初始化加载时自动缩放功能4. 增加导出excel功能5. 增加右键菜单功能6. 增加拖拽添加连线功能7. 增加鼠标点击画布增加节点功能8. 增加右键删除节点和左侧工具栏删除节点功能9. 增加

JS---封装缓动（变速）动画函数---增加任意多个属性&增加回调函数

封装缓动(变速)动画函数---增加任意多个属性&增加回调函数回掉函数fn,在所有元素到达目的位置后,判断是否传入一个函数,有就调用 if(fn){fn()}; 这样一次点击,产生多个动画 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>title</title> <style> *

EayRadius 于 2013-7-19 进行体验度更新，增加用户体验度

EasyRadius于2013-7-19进行更新,此次更新并没有更新通讯接口,通讯接口将统一更新,包括对其他路由的支持下面我将主要更新的地方向大家描述一下如果你有疑问或者建议,可以致电13779953060,或者直接发邮件至561454825@qq.com,我们将酌情根据市场情况进行增加昨天的更新主要有4个问题,更新时间为16-20点,更新时候不影响用户正常使用.直接云无缝升级,这个就是云端的好处. 1.对新用户注册表单进行调整,同时增加新的认证方式,及增加MAC和IP绑定的多样性 A.增

05传智_jbpm与OA项目_部门模块中增加部门的jsp页面增加一个在线编辑器功能

这篇文章讲的是在线编辑器功能,之前的部门模块中,增加部门的功能jsp页面起先是这么做的.

idea中java项目增加module后，手动增加xml文件，合并到webapp/WEB-INFO或WEB-INFO（包）

当手工增加一个module,增加配置文件(如:web.xml)需要合并到文件夹里,要不众多文件在一个src文件夹下,太凌乱. 1. 合并到webapp/WEB-INFO下 a. 首先增加webapp目录,右键Mark Directory as/ Resources Root b. 在webapp目录下增加WEB-INFO目录 c. 将web.xml文件剪切到WEB-INFO目录下 2. 在src目录下,增加WEB-INFO包,将web.xml文件剪切到WEB-INFO包下

HTML5 为 <input> 增加的属性 ; 为 <form> 增加的如需属性

HTML5 为 <input> 增加了如下属性: autocomplete autofocus form formaction formenctype formmethod formnovalidate formtarget height 和 width list min 和 max multiple pattern (regexp) placeholder required step 并为 <form> 增加如需属性: autocomplete novalidate ------

给VG增加磁盘，给文件目录增加空间

一: #lspv 找到新增加的物理卷(逻辑驱动器,以hdisk8为例). #chdev –l hdisk8 –a pv=yes写入新的物理卷的pvid. #extendvg cwdatavg hdisk8,扩展卷组的空间,将新的物理卷添加到卷组中. #lslv fslv02检查文件系统所在的逻辑卷fslv02,查看是否已经达到最大的pp扩展数,如果达到则需执行smit chlv对MAXIMUM NUMBER of LOGICAL PARTITIONS的数值进行修改. #chfs –a size=

阿里云服务出现TCP连接快速增加尤其是NON_ESTABLISHED大量增加导致内存和CPU暴增系统无法使用的问题

TCP状态转移要点TCP协议规定,对于已经建立的连接,网络双方要进行四次握手才能成功断开连接,如果缺少了其中某个步骤,将会使连接处于假死状态,连接本身占用的资源不会被释放.网络服务器程序要同时管理大量连接,所以很有必要保证无用连接完全断开,否则大量僵死的连接会浪费许多服务器资源.在众多TCP状态中,最值得注意的状态有两个:CLOSE_WAIT和TIME_WAIT. 1.LISTENING状态FTP服务启动后首先处于侦听(LISTENING)状态. 2.ESTABLISHED状态ESTABLI

Apriori学习笔记

Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位在1994年提出的布尔关联规则的频繁项集挖掘算法.算法的名字"Apriori "的由来是因为算法基于先验知识(prior knowledge).算法核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集.而且算法已经被广泛的应用到商业.网络安全等各个领域. 1. 算法引入关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析.市场分析员要从大量的数据中发现顾客

Vue Router的懒加载路径

单页应用产出的入口chunk大小随着业务的复杂度线性增加,导致后期加载速度越来越慢.后面就需要对不同路径下的模块进行拆分,打包到相应的chunk下,按需加载,找到chunk的大小.个数和页面加载速度的平衡点. 解决办法 .vue模块文件按需加载,其实要做到两件事情:一是标记出这是一个异步组件:二是通知webpack把该组件单独产出为一个chunk. vue的异步组件官网给出的异步组件写法:异步组件是一个函数,函数的返回值是一个Promise,只是Promise的resolve函数的参数是常规组

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 0x00 摘要 0x01 分布式并行训练 1.1 分布式并行训练的必要 1.2 分布式训练 1.3 训练并行机制 1.3.1 三种机制 1.3.2 如何使用 1.4 数据并行训练 0x02 通信 & 架构 2.1 方法和架构 2.2 异步 vs 同步 0x03 具体架构 3.1 MapReduce 3.2 参数服务器 (PS) 3.

js实现当前导航菜单高亮显示

为了增加用户体验度,增加网页的易用性和美观度,往往需要把当前导航菜单以特殊方式显示,通常是高亮显示或有不同于其它菜单的背景,有两种方法可以实现,第一种是用纯css来实现,二是用js辅助css来实现,两个种方法都比较简单,相对而言js更简单些,下面介绍用js来实现的方法: 首页假设我们的导航代码是这样写的: <div id="navi"><ul><li><a href="1.html">主页</a></

coursera机器学习笔记-建议，系统设计

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# #下面这个概念对理解机器学习非常有帮助,但是我

Mysql内存表的用处

文章出自:http://blog.csdn.net/hitzhang/article/details/5994639 个人最欣赏mysql的地方就是他存储引擎的多样性和可扩展性,这样mysql也能拥有多种多样的个性,嘿嘿! 那今天说说内存表的用处吧: 说实话mysql的myisam引擎在查询.插入等方面和内存表引擎基本上是不相伯仲的,所以第一个建议还是能用myisam的地方还是选择myisam引擎但是最近遇到一个比较麻烦的问题,一个用来存储信息的维表,需要频繁的查询.插入以及较频繁的更新操作,

Linux的内存分页管理

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载内存是计算机的主存储器.内存为进程开辟出进程空间,让进程在其中保存数据.我将从内存的物理特性出发,深入到内存管理的细节,特别是了解虚拟内存和内存分页的概念. 内存简单地说,内存就是一个数据货架.内存有一个最小的存储单位,大多数都是一个字节.内存用内存地址(memory address)来为每个字节的数据顺序编号.因此,内存地址说明了数据在内存中的位置.内存地址从0开始,每次增加1.这种线性增加的存储器地

4.机器学习——统计学习三要素与最大似然估计、最大后验概率估计及L1、L2正则化

1.前言之前我一直对于“最大似然估计”犯迷糊,今天在看了陶轻松.忆臻.nebulaf91等人的博客以及李航老师的<统计学习方法>后,豁然开朗,于是在此记下一些心得体会. “最大似然估计”(Maximum Likelihood Estimation, MLE)与“最大后验概率估计”(Maximum A Posteriori Estimation,MAP)的历史可谓源远流长,这两种经典的方法也成为机器学习领域的基础被广泛应用. 有趣的是,这两种方法还牵扯到“频率学派”与“贝叶斯学派”的派别之争,

坦克大战学习笔记-TankWar

最近学习了马士兵老师直播的单机版坦克大战,模仿的做了一个,整理一下思路记录下来,项目git地址:https://github.com/zhuchangli/TankWar/tree/master 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av5949029 TankClient类:管理其他类,作为主程序的接口, package cc.openhome; import java.awt.*; import java.awt.event.KeyAdapter; imp

Linux系统下x86和ARM的区别有哪些？

问题: 最近在用三星的一款i5处理器的Windows平板,和iPad,以及其他使用ARM处理器的手机相比,发热量大很多,甚至需要借助风扇来散热,耗电量也大了不少. 那么就很奇怪,在主频相差不大,并且实际执行效果差不多的情况下,x86架构的处理器的发热量和功耗为什么会那么大?这种差异到底是硬件以及处理器的指令集本身的问题,还是软件层面的问题? 回答1: 说x86和ARM处理器“实际执行效果差不多”其实有所不妥.楼主也说了比较的几个设备主要是windows平板,ipad和智能手机.这些平台上的程序都

Redis 自定义 RedisAppender 插件, 实现日志缓冲队列,集中日志输出.

因为某些异步日志设置了即使队列满了,也不可丢弃,在并发高的时候,导致请求方法同步执行,响应变慢. 编写这个玩意,除了集中日志输出以外,还希望在高并发的时间点有缓冲作用. 之前用Kafka实现了一次入队速度不太理想,应该说比我写本地机械硬盘还慢..................不知道是不是我方式不对,而且估计是因为针对有序写入做了极大的优化,写出固态硬盘下居然比机械还慢............. 后来用Redis实现了一次,由于Redis的连接方式问题,所以必须使用管道来减少获取连接的性能损耗,

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