1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 全连接神经网络和卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。 在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网 ...
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2020-06-02 09:16:22
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 人工智能是最早出现的，其次是机器学习，最后是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。 区别和联系： 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点 ...
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2020-06-01 20:39:50
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 全连接神经网络和卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。 在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网 ...
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2020-06-01 11:55:01
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 解析：人工智能是机器诠释的人类智能，是机器学习和深度学习后想实现的结果和目的，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是机器学习算法中的一种算法，一种实现机器学习的技术和学习方法。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 解析：卷积神经 ...
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2020-06-01 11:53:33
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1.Transformer结构 //这里为什么有两个output？？什么意思？已经完全看不懂了。。 Transformer使用栈式自注意力机制，编码器和解码器的逐点完全连接层。 https://www.jianshu.com/p/e7d8caa13b21，这篇有讲到，Encoder的输出可以变换为注 ...
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2020-05-29 22:52:47
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拓扑目标第1部分：配置RIPv2第2部分：验证配置背景信息尽管在现代网络中极少使用RIP，但是作为了解基本网络路由的基础则十分有用。在本活动中，您将使用适当的网络语句和被动接口配置默认路由（RIP版本2），并验证全连接。第1部分：配置RIPv2步骤1：在R1上配置RIPv2。a.使用适当的命令在R1上创建默认路由，以使所有互联网流量通过S0/0/1离开网络。R1(config)#iproute0.
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2020-05-25 16:02:36
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Regulazation Dropout 1. 在全连接层时使用，随机使一半的元素为0； 在卷积层时，随机使得一些通道(channel)的值为0 2. 这是为了防止一些 features' co-adaption 比如可能学习到 特征组合 毛+爪子+胡须 ，dropout之后就需要用零散的特征来判断 ...
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2020-05-24 19:17:49
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slides见 http://cs231n.stanford.edu/2017/syllabus.html 1. 回顾全连接层 2. 卷积层： 能keep数据的空间结构 1） fileterW在做点积的时候，5*5*3 被flatten 成 75*1 ，然后点积得到一个值 两个向量a = [a1, ...
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2020-05-20 12:18:12
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测试必备的Mysql常用sql语句系列 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html 前言 其实Mysql并没有全连接，Oracle才有全连接（full join） 但是在MySQL中，union关键字可以达到同样的效果，所以这里也要介绍下 ...
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数据库 时间：
2020-05-13 20:30:30
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什么是多层感知机？ 多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图： 上图可以看到，多层感知机层与层之间是全连接的。 ...
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编程语言 时间：
2020-05-12 16:38:47
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