反向传播（BPN）算法是神经网络中研究最多、使用最多的算法之一，它用于将输出层中的误差传播到隐藏层的神经元，然后用于更新权重。学习 BPN 算法可以分成以下两个过程： 正向传播：输入被馈送到网络，信号从输入层通过隐藏层传播到输出层。在输出层，计算误差和损失函数。 反向传播：在反向传播中，首先计算输出 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-06-08 18:50:29
阅读次数：
84
http { #webapp 代理服务器，名称myapp自定义 upstream myapp { #server 访问服务器IP:端口；weight 权重，两个都设置1表示访问量平分；max_fails 失败次数，如果失败次数>值，则表示该节点已宕机；fail_timeout 连接超时时间 serv ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-08 00:27:05
阅读次数：
50
API。训练神经网络需要很多步骤。需要指定如何输入训练数据、初始化模型参数、在网络中执行向前和向后传递、基于计算的梯度更新权重、执行模型检查点等。在预测过程中，最终会重复这些步骤中的大多数步骤。对于新手和有经验的开发人员来说，所有这些都是非常令人望而生畏的。幸运的是，MXNet在module（简称m ...
分类：
Web程序 时间：
2020-06-06 18:30:37
阅读次数：
63
在编程语言中，字符一般是占16位，8位为一字节，所以有高位字节和低位字节。一个16进制数有两个字节组成，例如：A9。高字节就是指16进制数的前41028位（权重高的8位），1653如上例中的A。低字节就是指16进制数的后8位（权重低的8位），如上例中的9。 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-04 19:52:51
阅读次数：
68
当用户u 对商品p 进行了评分，将触发一次对u的推荐结果的更新。对于用户u 来说，他与p 最相似的商品们之间的推荐强度将发生变化，所以选取与商品p 最相似的K 个商品作为候选商品。每个候选商品按照“推荐优先级”这一权重作为衡量这个商品被推荐给用户u 的优先级。 这些商品将根据用户u 最近的若干评分计 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-06-03 15:40:00
阅读次数：
100
!important为开发者提供了一个增加样式权重的方法。应当注意的是!important是对整条样式的声明，包括这个样式的属性和属性值 <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; ...
分类：
Web程序 时间：
2020-06-02 19:23:08
阅读次数：
73
CSS的三个特性是指层叠性、继承性以及优先级。一、CSS层叠性说明层叠性是多种CSS样式的叠加，是浏览器处理样式冲突的方式。在HTML中对于同一个元素可以有多个CSS样式存在，当有相同权重的样式存在时，会根据这些样式出现的先后顺序来决定，处于最后面的CSS样式将会覆盖前面的CSS样式。举例下面代码，出现一个div标签指定了相同样式不同值的情况，这就是样式冲突。div{color:red;}div{
分类：
Web程序 时间：
2020-06-02 09:23:31
阅读次数：
169
CSS的三个特性是指层叠性、继承性以及优先级。一、CSS层叠性说明层叠性是多种CSS样式的叠加，是浏览器处理样式冲突的方式。在HTML中对于同一个元素可以有多个CSS样式存在，当有相同权重的样式存在时，会根据这些样式出现的先后顺序来决定，处于最后面的CSS样式将会覆盖前面的CSS样式。举例下面代码，出现一个div标签指定了相同样式不同值的情况，这就是样式冲突。div{color:red;}div{
分类：
Web程序 时间：
2020-06-02 09:16:10
阅读次数：
122
当我们在训练一个神经网络的时候，参数的随机初始化是非常重要的，对于逻辑回归来说，把参数初始化为0是很ok的。但是对于一个神经网络，如果我们将权重或者是所有参数初始化为0，梯度下降算法将不会起到任何作用。 1.为什么逻辑回归参数初始化为0是ok的？ 下图所示，是logistic回归的图解： 假设我们用 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-06-01 00:50:01
阅读次数：
226
bert-as-service: Mapping a variable-length sentence to a fixed-length vector using BERT model 默认情况下bert-as-service只提供固定长度的特征向量，如果想要直接获取分类预测结果呢？ bert提供 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-31 01:10:40
阅读次数：
158
