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深度学习代码实践(五)- 从0搭建一个神经网络:从多元方程到梯度下降反向求导

回到多元方程的求解方法对于构建一个神经网络来说,需要求出每一个神经元的参数。每一层都有线性变换,加上非线性变换组成。 神经网络的求解变成一个多元方程的求解问题。图:要求解的线性函数变换(单层)y1 ​= x1​w11 ​ + x2​w21​+ ... + xnwn1 + b1y2 ​= x1​w12 ​ + x2​w22​ + ... + xnwn2 + b2​y3​= x1​w13 ​+ x2​

#神经网络#深度学习#机器学习
深度学习代码实践(二)- Mac M1 环境搭建

截止到 2021 年下半年, 推荐使用 Apple 官方的 tensorflow-meta 的插件来启用 Tensorflow 在 Mac M1(包括 M1 Pro, M1 Max)上面的GPU加速。以下介绍完整的深度学习开发环境的搭建过程。参考 apple 官方文档:Tensorflow Plugin - Metal - Apple Developer1.安装 pyenv 虚拟环境管理包首先,推

#深度学习#tensorflow#人工智能
深度学习代码实践(一)- GPU 推荐

时间已经到了2021年,如果还有人问,推荐什么笔记本或者工作站用作深度学习的开发环境,兼作日常开发的网络训练,无疑 Mac M1 是首选。携带方便,价格比起深度学习工作站不高,且系统易于使用。2020年苹果推出了自产的 Mac M1 芯片,自带性能强悍的 GPU,刚出来的时候不支持 Tensorflow 等深度学习框架使用 GPU进行加速。 很快苹果推出了 M1 的 GPU 加速支持。2020 年

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#深度学习#tensorflow#人工智能
深度学习代码实践(六)- 使用神经网络来逼近任意函数

问题提出在前面 “深度学习代码实践(四)- 从0搭建一个神经网络:感知机与激活函数”的博文分享中,提到,神经网络的本质是:通过参数与激活函数来拟合特征与目标之间的真实函数关系。单层网络只能做线性分类任务,两层神经网络可以无限逼近任意连续函数。这里提到的“用两层神经网络可以无限逼近任意连续函数”。 那么神经网络是不是真的能够逼近任何函数。 我用 Tensorflow 做了一个实验, 以一个已知函数

#深度学习#神经网络#人工智能
深度学习代码实践(二)- Mac M1 环境搭建

截止到 2021 年下半年, 推荐使用 Apple 官方的 tensorflow-meta 的插件来启用 Tensorflow 在 Mac M1(包括 M1 Pro, M1 Max)上面的GPU加速。以下介绍完整的深度学习开发环境的搭建过程。参考 apple 官方文档:Tensorflow Plugin - Metal - Apple Developer1.安装 pyenv 虚拟环境管理包首先,推

#深度学习#tensorflow#人工智能
深度学习代码实践(六)- 使用神经网络来逼近任意函数

问题提出在前面 “深度学习代码实践(四)- 从0搭建一个神经网络:感知机与激活函数”的博文分享中,提到,神经网络的本质是:通过参数与激活函数来拟合特征与目标之间的真实函数关系。单层网络只能做线性分类任务,两层神经网络可以无限逼近任意连续函数。这里提到的“用两层神经网络可以无限逼近任意连续函数”。 那么神经网络是不是真的能够逼近任何函数。 我用 Tensorflow 做了一个实验, 以一个已知函数

#深度学习#神经网络#人工智能
Ubuntu 22.04 安装水星无线 USB 网卡

我的 USB 网卡是水星 Mercury 的, 在 Ubuntu 22.04 下面没有自动识别。没有无线网卡的时候只能用有线接到路由器上,非常不方便。 寻思着把无线网卡驱动装好。折腾了几个小时装好了驱动。

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#ubuntu#linux#运维
[转贴]付费空间投诉、空间骗子大曝光,大家来看看黑名单

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#服务器#网络#.net
从windows xp读取linux ext4分区的文件

用了好久的linux, firefox的插件都放在linux的ext4分区上。 想要在windows xp中读取ext4分区的文件,接着就有了一段惊心动魄的经历。 首先是到google上搜索“reading linux ext4 from windows”,找到好几个网页说可以用ext2fsd或者linux reader的,ext2fsd和linux reader都号称支持ext4, 但都

#linux#windows#firefox
云原生服务的限流方案

限流的目的,是在系统流量过大的时候,对系统进行保护,避免因为流量过大,导致系统不稳定,甚至出现故障。云原生环境下的限流方案比较多。 轻量级的方案可以使用 Bucket4j +Hazelcast/ignite/infinispan 的内存数据结合的方案。 完整的方案可以使用 Sentinel 集群。

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#云原生#java
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