Batchnorm 变体

2024-08-28

吴恩达深度学习笔记（七） —— Batch Normalization

主要内容: 一.Batch Norm简介二.归一化网络的激活函数三.Batch Norm拟合进神经网络四.测试时的Batch Norm 一.Batch Norm简介 1.在机器学习中,我们一般会对输入数据进行归一化处理,使得各个特征的数值规模处于同一个量级,有助于加速梯度下降的收敛过程. 2.在深层神经网络中,容易出现梯度小时或者梯度爆炸的情况,导致训练速度慢.那么,除了对输入数据X进行归一化之外,我们是否还可以对隐藏层的输出值进行归一化,从而加速梯度下降的收敛速度呢?答案是可以的. 3.

自然语言19.1_Lemmatizing with NLTK（单词变体还原）

QQ:231469242 欢迎喜欢nltk朋友交流 https://www.pythonprogramming.net/lemmatizing-nltk-tutorial/?completed=/named-entity-recognition-nltk-tutorial/ Lemmatizing with NLTK # -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor This is a temporary script file. "

【Visual Lisp】变体与安全数组

(vlax-make-variant) ;;创建一个未初始化的变体 ;;01.整型值变体(setq myvar (vlax-make-variant 10)) ;;创建整型值变体,返回 #<variant 3 10>(vlax-variant-type myvar) ;;获取变体类型,返回 3 (vlax-variant-value myvar) ;;获取变体中的值 ,返回10 ;;02.双精度值型变体(setq myvar2 (vlax-make-variant 10.2)) ;;返回 #&

labview 变体数据类型

变体数据类型是LabVIEW中多种数据类型的容器.将其它数据转换为变体时,变体将存储数据和数据的原始类型,保证日后可将变体数据反向转换. 例如,如将字符串数据转换为变体,变体将存储字符串的文本,以及说明该数据是从字符串(而不是路径.字节数组或其它LabVIEW数据类型)转换而来的信息. 变体函数可用于创建和操作变体数据.可将平化数据和LabVIEW数据转化为变体数据,或将变体数据转化为LabVIEW数据. 变体数据类型可存储数据的属性.属性是定义的数据及变体数据类型所存储的数据的信息. 例如,如

Bootstrap 标签的变体实例样式

Bootstrap 标签样式,代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Bootstrap 实例 - 标签的变体</title> <style type="text/css"> .label{display:inline;padding:.2em .6em .3em;font-size:75%;font-weight:bold;line-height:1;color:#f

Odoo / PS Cloud12版本中，产品变体功能如何使用

场景: 产品:陶瓷马克杯产品颜色变体:红色.蓝色.白色产品尺寸变体:10CM.12CM.15CM 每个变体都有不同价格维度 odoo / PS Cloud 专业实施开发 EMAIL:171586098@QQ.COM odoo / PS Cloud 12版本的变体由两个维度来进行维护 1属性:例如类似于尺寸.体积.重量.颜色等,有共性的属性 2属性值:例如具体的尺寸.具体的颜色. 设定颜色属性和属性值: 添加HTML颜色索引后,产品会显示出颜色设定尺寸属性和属性值: 设置

二叉查找树及B-树、B+树、B*树变体

动态查找树主要有二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree), 红黑树 (Red-Black Tree ), 都是典型的二叉查找树结构,查找的时间复杂度 O(log2-N) 与树的深度相关,降低树的深度会提高查找效率,于是有了多路的B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree). 二叉查找树二叉查找树即搜索二叉树,或者二叉排序树(BSTree). 一.关于二叉查找树二叉查找树(Binary Se

(转) 干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）

干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体(附论文) 2016-10-02 机器之心选自FastML 作者:Zygmunt Z. 机器之心编译参与:老红.李亚洲就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼,深度学习已经分化成了各种不同的专门架构. 并且,每个架构都会有一个图解,这里将详细介绍它们. 神经网络在概念上很简单,并且它们十分动人.在层级上,有着一堆同质化的元素和统一的单位,并且它们之间还存在在一系列的加权连接.这就是神经网络的所有,至少从理论上来说是这样.然而,时间

完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制

完全图解RNN.RNN变体.Seq2Seq.Attention机制本文主要是利用图片的形式,详细地介绍了经典的RNN.RNN几个重要变体,以及Seq2Seq模型.Attention机制.希望这篇文章能够提供一个全新的视角,帮助初学者更好地入门. 一.从单层网络谈起在学习RNN之前,首先要了解一下最基本的单层网络,它的结构如图: 输入是x,经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y.相信大家对这个已经非常熟悉了. 二.经典的RNN结构(N vs N) 在实际应用中,我们还会遇到很多序列形的数据:

Delphi 变体数组 Dataset Locate 查找定位

Format 函数 Delphi 支持“开参数”和动态数组,变体数组,使用时的语法类似 Delphi 中的集合:采用两个方括号把不同类型的变量括起来(这太方便了啊),也可以采用声明一个 TVarRec 类型的数组来容纳不同的类型变量(具体请参阅其帮助文档) Format函数声明比较 function Format(const Format: string; const Args: array of const): string; overload; extern DELPHI_PACKAGE U

Jade——变体的HTML

什么是jade? jade是一个模板引擎,是变体的HTML. 模板引擎就是一个库,用来解释素具渲染视图的框架,也可以叫做HTML的预处理语言. jade是Node.js的一个模板引擎,他的语法借鉴了Haml(一个叫做Ham的人写的html的简写语言) 有2个很好的学习资源: naltatis:http://naltatis.github.io/jade-syntax-docs/ 官方文档:http://jade-lang.com/ naltatis,一个在线编辑jade模板的工具,只需在左边写j

[译] Z-variant (Z变体)

阅读目录 1. Z轴上的区别 2. 问题 Unihan 的 kZVariant 字段译自: en.wikipedia.org/wiki/Z-variant | 已发布zh.wiki 在Unicode中,如果两个字形共享相同的词源(etymology),但外观和Unicode字符编码稍有不同,则两个字形互为Z变体(通常拼写为zVariants).例如,Unicode字符U+8AAA 說和U+8AAC 説互为Z变体.Z变体的概念只适用于"CJKV 文字" (中文,日语,韩语和越南语)

实现Promise的first等各种变体

本篇文章主要是想通过ES6中Promise提供的几个方法,来实现诸如first.last.none.any等各种变体方法! 在标准的ES6规范中,提供了Promise.all和Promise.race两种,我们首先来了解下这两个方法是干嘛的,方便我们后面工作的展开.Promise.all中所有的Promise实例都处于完成状态,该方法才进入完成状态,否则任意一个被拒绝,则该方法进入拒绝状态,并舍弃其他所有完成的结果,拒绝原因是第一个被拒绝的实例的原因.Promise.race中任意的一个Prom

变体类型 Variant VARIANT

变体类型 Variant VARIANT class RTL_DELPHIRETURN Variant: public TVarData typedef struct tagVARIANT VARIANT; Variant Arrays V: Variant; V := VarArrayCreate([0,9], varInteger); CreateOleObject("ss.comds"); OleFunction

shader 变体variants

https://blogs.unity3d.com/cn/2018/05/14/stripping-scriptable-shader-variants/ variants涉及的是build时间和data size 计算 ∏的意思是求积 shader里面的变体可以用script 用callback在compiled前去掉

RNN-GRU-LSTM变体详解

首先介绍一下 encoder-decoder 框架中文叫做编码-解码器,它一个最抽象的模式可以用下图来展现出来: 这个框架模式可以看做是RNN的一个变种:N vs M,叫做Encoder-Decoder模型,也可以称之为Seq2Seq模型. 原始的N vs N RNN要求序列等长,然而我们遇到的大部分问题序列都是不等长的,如机器翻译中,源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度. 对于文本领域来讲,这个框架可以直观的这么去解释:它可以当做是一个句子(文章)通过处理生成另一个句子(文章)的通用框

Gradle for Android ( 构建变体 )

链接: http://77blogs.com/?p=38 https://www.cnblogs.com/tangZH/p/10999060.html 有时候我们一个app需要有不同的版本,不同的版本又会使用不同的配置,我们可以使用gradle进行管理. Build types Product flavors Build variants Signing configurations 一.构建版本Build types: 常见的构建版本有debug与release. buildTypes { r

Provide Several View Variants for End-Users 为最终用户提供多个视图变体

In this lesson, you will learn how to provide several customized variants of the same View, and allow an end-user to choose a desired View variant at runtime. Variants can be applied to both List Views and Detail Views. In this lesson, the Contact Li

RNN及其变体框架

RNN及其变体框架含RNN推导 LSTM理解理解LSTM网络算法细节理解及参考文献

【转载】Gradle for Android 第四篇( 构建变体 )

当你在开发一个app,通常你会有几个版本.大多数情况是你需要一个开发版本,用来测试app和弄清它的质量,然后还需要一个生产版本.这些版本通常有不同的设置,例如不同的URL地址.更可能的是你可能需要一个免费版和收费版本.基于上述情况,你需要处理不同的版本:开发免费版,开发付费版本,生产免费版,生产付费版,而针对不同的版本不同的配置,这极大增加的管理难度. Gradle有一些方便的方法来管理这些问题.我们很早之前谈过debug和release版本,现在我们谈到另外一个概念,不同的产品版本.构建版本和

pure::variants — 产品线变体管理工具

pure::variants 是德国 pure-systems 公司的产品,其目的是帮助企业实现对产品线的变体管理,提高企业项目资产的复用效率.pure::variants 的核心理念是运用产品线管理方法对项目资产(项目计划.需求.模型.功能模块.代码.测试用例)进行系统的复用管理,将管理的关注点从单个产品转移到整个产品线,实现项目开发成本的降低,并大幅缩短产品对市场的响应周期,降低项目风险,提高产品质量. 产品介绍 • 产品线变体管理将具有相似特性的产品组成产品线统一管理,梳理各个产品所包

Batchnorm 变体

热门专题