vmware16.0 centos7.8 1. 使用vmware安装 centos环境 cpu4个 内存4G 网络nat模式 2.配置网络 vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 TYPE="Ethernet" PROXY_METHOD="non ...
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2020-10-10 17:16:23
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1.单层感知机 单层感知机的主要步骤： 1.对数据进行一个权重的累加求和，求得∑ 2.将∑经过一个激活函数Sigmoid，得出值O 3.再将O，经过一个损失函数mse_loss，得出值loss 4.根据loss，以及前边所求得的值，求得loss对各个w的偏导数 5.更新w值 # 单层感知机梯度的推导 ...
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2020-10-09 20:26:54
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Google：inline Forward Caffe 作者:jiongnima 这个作者很懒，什么都没留下… 原创 干货！caffe源码深入学习9：caffe框架神经网络反传代码解析（三）之contrastive_loss_layer源码解析 本篇博客是Caffe深度学习梯度反传代码解析的第3篇。 ...
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2020-10-07 21:44:58
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转：loss突然变为nan？你可能踩了sqrt()的坑 ...
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2020-09-17 23:12:38
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Pytorch深度学习实战教程（四）：必知必会的炼丹法宝来自专辑深度学习教程点击上方“JackCui”，选择“加为星标”第一时间关注技术干货！1前言训练深度学习模型，就像“炼丹”，模型可能需要训练很多天。我们不可能像「太上老君」那样，拿着浮尘，24小时全天守在「八卦炉」前，更何况人家还有炼丹童、天兵天将，轮流值守。人手不够，“法宝”来凑。本文就盘点一下，我们可以使用的「炼丹法宝」。PS：文中出现的
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2020-09-14 18:46:47
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BP公式推倒 bp算法通过loss计算得到的误差，从最后的输出层，通过loss不断的向后，对能影响到loss变化的传播路径中各个隐藏层的神经元的输入和输出函数求偏导，更新目标权重的一个过程。 具体的计算方式如下。 先来构建一个网络图，然后我们定义一些数学符号 其中 \(w_{ij}^{l}\) 表示 ...
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2020-09-12 21:24:54
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本文介绍了孪生神经网络 (Siamese Network) 的基础知识 ...
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2020-09-08 20:45:09
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记录一下，自己的第一个项目，虽然很简单，但也了解了关于MQTT的部分知识。 这是APP的界面 这是物联网的界面，用的是百度云，之前用阿里云上传数据没成功。 app的教程是根据B站一位大佬学的：https://www.bilibili.com/video/BV1G7411t7zs 讲的挺好的，零基础， ...
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2020-08-13 12:10:34
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这个是因为没有将requires_grad设为True，l=LOSS（out，label）中的l默认是requires_grad为false，这个l其实也是一个张量Tensor类型，将其的requires_grad改为True后，使用backward函数就可以得到requires_grad为True ...
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2020-07-26 22:55:24
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目录 大纲概述 数据集合 数据处理 预训练word2vec模型 一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章，从github直接下载代码，从百度云下载训练数据，在pycharm上导入即可使用，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于近几年的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。... ...
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2020-07-22 23:29:32
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