为什么要用熵？如果两种模型不是同类模型，可以找到一个中介这个中介就是熵，先把模型转换成熵这个数值，然后再用这个数值去比较不同模型之间的差异。在讲解熵之前，先要了解什么是信息量1. 信息量信息量不是了解...

补充知识：1. 卷积与图像去噪对图像的卷积其中的1/9就是卷积核

笔记来源于B站UP主@王木头学科学笔记来源https://www.bilibili.com/video/BV1Zg411T71b正向传播：把数据输入到神经网络，这些数据会沿着神经网络正向的传递，传递过程中会一层一层一个一个的感知机（也就是感知机上的参数W和b对结果产生的影响，有的对输出的结果影响大，有的对输出的结果产生的影响小）进行操作之后，最后得出结果反向传播：当一个神经网络还没有训练好的时候，

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1 损失函数损失函数：标准模型与神经网络训练出来的模型相差多少的定量表达，最小二乘法用这张图来表示处理这张图的过程，xi表示输入的图像，只有两种结果，0和1，是猫表示1不是猫表示0，输出结果yi（选用的是sigmoid函数）是（0,1）零到一之间，其得出的结论是输入一张照片经过神经网络，输入的结果是有多大的概率像猫。所以要比较xi和yi两个结果，两个结果相差越小，神经网络模型就越好。对所有的输入输

1. 卷积神经网络全连接神经网络的瓶颈图越大，参数越多，计算复杂，容易过拟合。卷积神经网络的主要层1.1 卷积网络中的卷积核1.1.1卷积核卷积神经网络中的卷积操作在多加几个卷积核卷积核的步长（stride）由此可见卷积后图像变小，所以要边界填充特征响应图组尺寸计算1.1.2 池化操作1.减少运算量2.增大感受野3.非极大抑制池化操作是对每一个特征响应图独立进行对应特征响应图某个区域进行池化就是在

微信小程序接入阿里云物联网平台一阿里云平台端1.登录阿里云阿里云物联网平台点击进入公共实例，之前没有的点进去申请2.点击产品，创建产品3.产品名称自定义，按项目选择类型，节点类型选择之恋设备，联网方式WiFi，数据格式选择透传/自定义，其他默认4.添加设备，设备名称自定义，我这里是与微信通讯，这里设备名称定义为WeChat，（随便定义的）5.进入刚刚添加的设备，点击查看记住上面的阿里云三元组，这个

1. 卷积1.1 什么是卷积例子，f是吃进去的食物，而且还在一直消化，比如十点吃进去，十二点还剩多少，但看f函数是不够的，g函数代表消化了多少。到一般情况，在x时刻吃进去，t时刻还剩多少可以发现f和g函数里面的自变量相加会消掉其中一个，x+(t-x)=t，这也是判断是不是卷积的一个重要标志。1.2 卷积的意义、价值卷积卷在哪？**卷积的价值：**对于一个系统，输入不稳定，输出稳定，用卷积求一个系统

笔记来源于B站UP主@王木头学科学笔记来源https://www.bilibili.com/video/BV1cP4y1t7cP问题引入sigmoid函数如果数值恰好落在这个绿色区域的话，这里梯度是非常小的，如果这个梯度再方向传播，传播到前面几层，那几乎不剩啥了，这就叫做梯度消失，为解决这个问题，就需要换成ReLu函数。ReLu函数ReLu函数如果是大于0，就是一条直线各个地方梯度保持一致，这个就