我试图理解二维卷积神经网络和二维深度卷积神经网络计算的异同。(我理解这些概念)。 例如,假设有一个输入图像是3x3,具有3个通道(RGB),填充为1,步幅为1。过滤器是2x2。 输出是什么?(可以忽略激活和偏差) 我知道常规con2D将有1 3x3输出,而dw con2D将有3输出。除此之外,我有点困惑。谢谢
深信服-售前产品经理(湖南) 9.26 oc (15+1.5+1.6)k*12+3-6w 9.7 一面(群面) 30s自我介绍; 无领导小组讨论,自己快速抢了leader,指定了report和timer。 题目:荒岛救援,优先级排序。 队友根据人道主义,社会科学价值,自救能力 身体素质等划分了 进行了排序 面试官总结反问。 9.16 二面 自我介绍,结构化面试,宝洁八大问。 为什么选择深信服,深信
1.这个项目是什么样的背景下做的? 2.这个产品的架构是什么样子,核心价值是什么? 3.活动与建筑物关联是怎么个关联? 4.活动是怎么获取的? 5.原型图做了多久?主要负责哪部分? 6.有跟进最后多少人使用?数据是如何获取的? #产品2023笔面经#
7.调研了哪些用户?结论是什么? 8.对产品经理这个岗位有什么了解? 9.产品经理主要做什么? 10.c端产品与b端产品?c端产品更加注重直接用户的体验,要考虑在用的用户想法;b端产品的功能一般是降本增效,所以我们要考虑b端产品的功能是什么,在与用户体验感比较下,更加注重功能的效率 11.对人工智能有什么了解? #产品2023笔面经#
下面补充的部分原本是第 14 章,最新的 Gradle 文档将其移除,所以将其作为补充放到这一章节。
1. 上报用户信息 小程序基础对接时,客服看到了用户名如同 oyr0h0c4PBRJ....-h9Eq3tfEgmk 的openid做用户名或直接显示unknown。如需要支持以微信用户名称显示到客户端,需要开发实现如下功能。 1.1 小程序中上报用户信息 接口地址:http://`{$hosts}`/thirdparty/smallprogram 请求方式:POST 数据格式:XML 请求参
在上一章,我们学习了深度神经网络通常比浅层神经网络更加难以训练。我们有理由相信,若是可以训练深度网络,则能够获得比浅层网络更加强大的能力,但是现实很残酷。从上一章我们可以看到很多不利的消息,但是这些困难不能阻止我们使用深度神经网络。本章,我们将给出可以用来训练深度神经网络的技术,并在实战中应用它们。同样我们也会从更加广阔的视角来看神经网络,简要地回顾近期有关深度神经网络在图像识别、语音识别和其他应
卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是将二维离散卷积运算和人工神经网络相结合的一种深度神经网络。它的特点是可以自动提取特征。有关卷积神经网络的数学原理和训练过程请见我的另一篇文章《机器学习教程 十五-细解卷积神经网络》。 手写数字识别 为了试验,我们直接采用http://yann.lecun.com/exdb/mnist/中的手写
说明 该文档为“3Blue1Brown - 深度学习系列视频”的整理,主要包括三个视频 神经网络的结构 梯度下降法 反向传播算法 让我们跟着 3Blue1Brown 从偏数学的角度来理解神经网络(原视频假设观众对神经网络没有任何背景知识) 目录 内容: 神经网络是什么? 神经网络的结构 神经网络的工作机制 深度学习中的“学习”指的是什么? 神经网络的不足 示例:一个用于数字手写识别的神经网络 这个
本节将讨论优化与深度学习的关系,以及优化在深度学习中的挑战。在一个深度学习问题中,我们通常会预先定义一个损失函数。有了损失函数以后,我们就可以使用优化算法试图将其最小化。在优化中,这样的损失函数通常被称作优化问题的目标函数(objective function)。依据惯例,优化算法通常只考虑最小化目标函数。其实,任何最大化问题都可以很容易地转化为最小化问题,只需令目标函数的相反数为新的目标函数即可
在Android Support Library19.1版本中,Android工具小组引入了几个很酷的注解类型,供开发者在工程中使用。Support Library自身也使用这些注解,这是一个好兆头。就让我们好好研究下。 通过gradle可以很容易的把这些注解添加到我们的工程中: compile 'com.android.support:support-annotations:20.0.0' 有
以太坊是一个全新开放的区块链平台,它允许任何人在平台中建立和使用通过区块链技术运行的去中心化应用。就像比特币一样,以太坊不受任何人控制,也不归任何人所有——它是一个开放源代码项目,由全球范围内的很多人共同创建。
工具归工具,研究归研究,AI的研究唯有打好基础,多看论文,多做实验,才能真正掌握深度学习。 Google 深度学习笔记 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes
深入理解 JavaScript 系列文章,包括了原创,翻译,转载,整理等各类型文章。
Libevent 是一个轻量级的开源高性能网络库,使用者众多,研究者更甚,相关文章也不少。写这一系列文章的用意在于,一则分享心得;二则对 libevent 代码和设计思想做系统的、更深层次的分析,写出来,也可供后来者参考。