开篇粘贴导师的几句话：最近准备趁着几位开题，把神经网络，深度学习方面的内容系统的挖挖。要学习深度学习，多少要了解一下神经网络，神经网络的典型就是BP，而BP本身是很简单的。我们前面就从这几个资料（关于资料，我会在接下来的内容中一一展开）开始吧。一、perception感知器算法先说一下感知器算法。引例：判断一个人是否长...

对于Web应用来说，注射式攻击由来已久，攻击方式也五花八门，常见的攻击方式有SQL注射、命令注射以及新近才出现的XPath注射等等。本文将以SQL注射为例，在源码级对其攻击原理进行深入的讲解。一、注射式攻击的原理注射式攻击的根源在于，程序命令和用户数据（即用户输入）之间没有做到泾渭分明。这使得攻击者有机会将程序命令当作...

--控制树的查询深度ALTERVIEW[dbo].[V_GoodsCategoryTree]ASWITHGoodsCategoryTreeAS(selectGCId,GCCode,GCParentCode,GCParentCodeASTopParentCode,(selectgc.GCNamefromGoodsCate...

此文来源于： https://www.cnblogs.com/hafiz/p/8119964.html  一、What`sMaven?　　Maven是基于项目对象模型(POMprojectobjectmodel)，可以通过一小段描述信息（配置）来管理项目的构建，报告和文档的软件项目管理工具...

结果#encoding=utf-8#题目：#生成一个n级深度的字典，例如：[1,2,3,4,5,6]可以生成{1:{2:{3:{4:{6:5}}}}}，写一个函数定义n级a=[1,2,3,4,5,6]deffun(n,i=0,dict1={}):ifi==n-1:dict1[a[i]]=a[i+1:]ifi<n-...

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　由模型通过学习得到的变量，比如权重和偏置  根据经验进行设定，影响到权重和偏置的大小，比如迭代次数、隐藏层的层数、每层神经元的个数、学习速率等 ...

版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/81836299梯度下降算法针对凸优化问题原则上是可以收敛到全局最优的，因为此时只有唯一的局部最优点。而实际上深度学...

在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。我们应该使用哪种优化器？在构建神经网络模型时，选择出最佳的优化器，以便快速收敛并正确学习，同时调整内部参数，最...

本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型。广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择，因为输入一般维度非常高，稀疏，同时包含连续性特征和离散型特征。模型即使到现在DeepFM类的方法，其实也都很简单。模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上，比如利用低阶和高阶特征、尝试自动学习交叉特征而非手动、尝...

/这几天面试经常被问到BN层的原理，虽然回答上来了，但还是感觉答得不是很好，今天仔细研究了一下BatchNormalization的原理，以下为参考网上几篇文章总结得出。　　BatchNormalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证...

完整机器学习实现代码GitHub欢迎转载，转载请注明出处https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10111234.html欢迎沟通交流：339408769@qq.com1.前言2.深度学习中的主要参数3.自动调参3.1GirdSearch3.2RandomSearch3.3BayesianO...

做dl也有一段时间了，积累了一些经验，也在网上看到一些别人的经验。 为了面试，结合知乎上面的问答，我也总结了一下，欢迎大家补充。知乎深度学习调参有哪些技巧？一.初始化 有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98%。二.从理解CNN网络以产生...

本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 转载请注明：炼丹实验室之前曾经写过一篇文章，讲了一些深度学习训练的技巧，其中包含了部分调参心得：深度学习训练心得。不过由于一般深度学习实验，相比...

超参数（Hyper-Parameter)是困扰神经网络训练的问题之一，因为这些参数不可通过常规方法学习获得。神经网络经典五大超参数:学习率(LeraningRate)、权值初始化(WeightInitialization)、网络层数(Layers)单层神经元数(Units)、正则惩罚项（Regularizer|Norm...