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搜索关键字:传播    ( 3094个结果
品牌营销
1 以内容做间接营销。如今品牌的推广产品的销售发生了转变,以内容为新的突破口,以新的视角被人接受,让人有耳目一新的体验感和超值的好奇发现。 2以各种文化样式展现的新颖的,花样式的形式借助互联网新媒体的传播。 3 沉浸式的讲故事模式带来商业的独特视角。 4 标签式的价值挖掘探求新的商业价值链条。 5 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-18 23:22:31    阅读次数:128
汉语-词语:交流
交流是信息互换的过程。彼此间把自己有的提供给对方。通过沟通交流,信息流动传播的过程。交流的意义非常广泛,有意识的,也有物质的。 交流如空气一般,供人呼吸、生存。 1、 中文名:交流外文名:communication拼 音:jiāo liú释 义:信息互换、谈话、相互沟通引证解释:谓江河之水汇合而流 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-18 22:03:55    阅读次数:104
汉语-词语:表达
表达是将思维所得的成果用语言语音语调、表情、动作等方式反映出来的一种行为。表达以交际、传播为目的,以物、事、情、理为内容,以语言为工具,以听者、读者为接收对象。 1、 中文名:表达外文名:express;convey;show拼 音:biǎo dá词 性:动词 目录 1 基本解释 2 引证解释 3  ...
分类:其他好文   时间:2020-02-18 18:18:04    阅读次数:95
Spring声明式事务@Transactional 详解,事务隔离级别和传播行为
@Transactional注解支持9个属性的设置,这里只讲解其中使用较多的三个属性:readOnly、propagation、isolation。其中propagation属性用来枚举事务的传播行为,isolation用来设置事务隔离级别,readOnly进行读写事务控制。 @Service @T ...
分类:编程语言   时间:2020-02-17 23:53:58    阅读次数:152
神经网络简介
网络结构 输入层、隐含层(多层)、输出层 单个神经元结构,g(z)为激励函数,线性组合,非线性处理 逻辑回归 正向传播预测结果,反向传播调整w和b 激励函数 作用:提供规模化的非线性化能力 常用: 损失函数 单次训练损失: 全部训练损失: 梯度下降 逻辑回归梯度下降 同步更新 网络向量化 网络梯度下 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-17 20:11:10    阅读次数:111
[ DLPytorch ] 循环神经网络进阶&拟合问题&梯度消失与爆炸
循环神经网络进阶 BPTT 反向传播过程中,训练模型通常需要模型参数的梯度。 $$ \frac{\partial L}{\partial \boldsymbol{W}_{qh}} = \sum_{t=1}^T \text{prod}\left(\frac{\partial L}{\partial \ ...
分类:其他好文   时间:2020-02-17 16:13:02    阅读次数:85
微信小程序学习
什么是小程序? 官方解释:微信小程序是一种全新的连接用户与服务的方式,它可以在微信内被便捷的获取和传播,同时具有出色的使用体验 我的看法:小程序是微信生态的一部分,它提供了一种更加方便和快捷的用户的交互方式 小程序的出现到底带来了什么? 1.用户使用的便捷性 普通的app需要了解app 下载app ...
分类:微信   时间:2020-02-15 23:30:29    阅读次数:134
零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络
前向传播: \begin{align}\notag x_j^l = f(\sum_ {i\in M_j} x_i^{l 1} k_{ij}^l + b_j^l) \end{align} 前向传播: \begin{align}\notag x_j^l = f(\beta_j^l down(x_j^{l ...
分类:其他好文   时间:2020-02-15 18:45:19    阅读次数:88
反向传播神经网络(BP)
①输入、输出矢量及问题的阐述 由题意输入变量取值范围为e={-2,-1,0,1,2}和ec={-2,-1,0,1,2},则输入矢量有25种情况,分别如下所示: 则由T=int((e+ec)/2) ,采用向下取整,可得输出矢量T为: 该问题可描述为通过训练BP神经网络实现模糊控制规则T=int((e+ ...
分类:其他好文   时间:2020-02-15 18:21:23    阅读次数:106
机器学习(ML)八之正向传播、反向传播和计算图,及数值稳定性和模型初始化
正向传播 正向传播的计算图 通常绘制计算图来可视化运算符和变量在计算中的依赖关系。下图绘制了本节中样例模型正向传播的计算图,其中左下角是输入,右上角是输出。可以看到,图中箭头方向大多是向右和向上,其中方框代表变量,圆圈代表运算符,箭头表示从输入到输出之间的依赖关系。 反向传播 训练深度学习模型 在训 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-15 15:34:33    阅读次数:79
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