1. 创建计算相关的mcp ： math_mcp_server.py。上面调用方法是直接调用python执行文件，还可以流式调用，后面讲。2. 创建计算体脂率相关的mcp。

本节开始深度学习的第一个算法BP算法，本打算第一个算法为单层感知器，但是感觉太简单了，不懂得找本书看看就会了，这里简要的介绍一下单层感知器：图中可以看到，单层感知器很简单，其实本质上他就是线性分类器，和机器学习中的多元线性回归的表达式差不多，因此它具有多元线性回归的优点和缺点。单层感知器只能对线性问题具有很好的解决能力，但是非线性问题就无法解决了，但是多层感知器却可以解决非线性问题，多层感...

上一节我们详细推倒了BP算法的来龙去脉，请把原理一定要搞懂，不懂的请好好理解BP算法详解，我们下面就直接把上一节推导出的权值调整公式拿过来，然后给出程序流程图，该流程图是严格按照上一节的权值更新过程写出的，因此称为标准的BP算法，标准的BP算法中，每输入一个样本，都要回传误差并调整权值，这种对每个样本轮回训练权值的调整方法称为单样本训练，下面先给出权值调整公式，然后给出流程图：程序流程图 ...

    从今天开始进入深度学习领域，深度学习我在前两年的理论学习过程中，体会颇深，其中主要有两个算法CNN和RNN，但是本人喜欢追本溯源，喜欢刨根问题。最重要的是每个算法并不是拍脑袋想出来的，是根据当时的研究进程和研究环境有关，因此想要深入理解深度学习的精髓，我们需要去了解，深度学习因为什么被提出来的，解决了什么问题，为什么能解决问题以及这个算法和机器学习有什么本质的区别等等。想要回答这些问题，就

另在一篇文章中，我们介绍了随机梯度下降的细节以及如何解决陷入局部最小值或鞍点等问题。在这篇文章中，我们看看另一个困扰神经网络训练的问题，即病态曲率。虽然局部最小值和鞍点可以阻止我们的训练，但是病态曲率可以使训练减慢到机器学习从业者可能认为搜索已经收敛到次优极小值的程度。让我们深入了解病理曲率是什么。病态曲率考虑以下损失轮廓。                           ...

thrust#include <stdio.h>#include <thrust/host_vector.h>#include <thrust/device_vector.h>#include <thrust/sort.h>#include <iostream>using namespace std;__host__ __device__

       前两节我们详细讨论了退火算法和玻尔兹曼分布，本节将使用这两个算法和Hopfield神经网络结合构成新的神经网络即随机神经网络又叫玻尔兹曼机，这个神经网络是模拟能量的特性，从能量角度出发，构造和能量过程类似的神经网络，之所以这样构建和Hopfield神经网络有很大的关系，稍后我们会看到和Hopfield神经网络的异同点。另外这个神经网络不具有实用性，因为计算量太大了，但是我们为什么还要

上一节我们基本上打开了深度学习的大门，其实下一步应该是卷积神经网络即CNN了，但是呢卷积神经网络的最后一层采用的是径向基神经网络，为了以后到CNN不用再费力气将RBF和保持CNN的整体性和连贯性，因此这里我们系统的学习一下，讲解之前我们还是先好好回顾我们的总体学习思路，首先我们从BP神经网络开始，介绍了BP的优缺点和改良思路，后面就开始介绍Hopfield神经网络，该网络是从动力能量角度进行建模的

上一节我们详细的讲解了马尔科夫过程和马尔科夫链，提及了转移矩阵P，马尔科夫的平稳性（遍历性），需要好好理解马尔科夫的平稳性，因为本节将根据马尔科夫的平稳性进行讲解，同时也介绍了采样的原理和过程。好，到这里呢，我们在回顾一下我们的最初的目的是什么，我们的最初的目的是解决玻尔兹曼机的计算复杂的问题，为了解决这个问题就需要引入Gibbs采样，而想要理解Gibbs采样就需要知道马尔科夫链，还要知道MCMC

先说明，本文不是本人所写，是本人翻译得来，目的是系统整理一下，供以后深入研究时引用，如有侵权请联系本人删除。ResNet变体宽剩余网络（WRN）：从“宽度”入手做提升：Wide Residual Network（WRN）由Sergey Zagoruyko和Nikos Komodakis提出。虽然网络不断向更深层发展，但有时候为了少量的精度增加需要将网络层数翻倍，这样减少了特征的重用，也...