《反卷时代》专题

对于我的教育，我正在尝试在卷积神经网络中实现一个N维卷积层。 我想实现一个反向传播函数。然而，我不确定这样做最有效的方式。 目前，我正在使用信号。fftconvolve收件人： > 在反向传播步骤中，使用数组卷积导数（在所有维度上使用FlipAllAxes函数进行反转）(https://jefkine.com/general/2016/09/05/backpropagation-in-convol

当我执行请求时 我得到以下回应 为什么会发生这种情况？我做错了什么？

考虑具有以下架构的卷积神经网络： Standford的深度学习教程使用以下等式来实现这一点： 然而，在使用这个等式时，我面临以下问题： 我做错了什么？有人能解释一下如何通过卷积层传播错误吗？ 简单的MATLAB示例将受到高度赞赏。

我正在使用curl发送这个： 我试图在index.php中显示这样的POST。 哪个输出 我一定是对通过POST发送JSON数据有所误解 谢谢你抽出时间

我们首先回顾DNN的反向传播算法。在DNN中，我们是首先计算出输出层的$$deltaL:deltaL = frac{partial J(W,b)}{partial zL} = frac{partial J(W,b)}{partial aL}odot sigma{'}(zL)$$ 利用数学归纳法，用$$delta{l+1}$$的值一步步的向前求出第l层的$$deltal$$，表达式为：$$delta

我找到的最接近的答案是这样的。 但我想知道的是，Dockerfile卷命令会被Kubernetes完全忽略吗？或者数据将被持久化到两个地方？一个用于docker卷（在主机中哪个豆荚运行），另一个是Kubernetes的PV？ 之所以这样问，是因为我从docker hub部署了一些容器，其中包含VOLUME命令。同时，我也把PVC贴在我的豆荚上。我在考虑是否会在节点中创建本地卷（docker卷，而不

图像的卷积（Convolution）定义为 $$f(x) = act(\sum{i, j}^n \theta{(n - i)(n - j)} x_{ij}+b)$$ 其计算过程为 示例1 import tensorflow as tf import numpy as np sess = tf.InteractiveSession() input_batch = tf.constant([

组卷模板 什么是组卷模板，如何组卷？ 组卷模板可以实现自动从题库中抽取试题，组成试卷的任务。组卷模板跟试卷类似，但是不包含任何实际的试题，而是包含一组规则，定义了如何从题库中抽取试题。 使用组卷模板的前提是题库已经建立好，并且需要在题库里有足够可供选择的试题，题库里的试题越多，使用组卷形成的试卷的试题重复率就越低。 组卷的步骤和应用：首先需要创建组卷模版，编辑好模版结构，并添加好抽卷规则。 通过模

题型 易考支持的题型： 判断题 单选题 多选题 复合题（即综合分析题） 简答题 填空题 录音题 拖拽题 完形填空题 注：所有类型的试题均支持上传音频和图片。 其中简答、填空和录音题需要人工判分；判断、单选和多选题必须设置正确答案； 复合题增加下设小题请点击“+新增子试题”并选择需要的题型。 各种题型展示 试卷结构 一份普通试卷可包含多个单元，编辑试卷可编辑考生须知、添加单元、导入单元； 试卷限时

讲师可发布问卷，考察学员的学习情况。题干内容与选项均包含在问卷中。 讲师端 说明： 1)支持讲师新建问卷以及发布第三方问卷，第三方问卷需输入问卷地址链接 2)点击新建问卷，出现问卷配置页面，讲师可输入问卷标题、添加所需要的题型及内容、分数等功能 3)问卷创建后可进行发布、编辑、删除、预览等操作；可创建多个问卷，问卷可提前创建，在直播中随时发布 4)终止答题后讲师可查看学员的答题统计，其中问答题统计

我正在学习使用卷积神经网络，并为其编写了自己的框架。我被困在必须通过网络反向传播错误（delta）并计算梯度的部分。我知道CNN中的过滤器是3D的，所以我们有一些过滤器的宽度、高度和深度。前馈很好。让我们看看前馈步骤中计算某一层输出的公式： 为了进行卷积，层l中滤波器的深度应与前一层l-1的输出z的输出通道数（深度）相同。在这里，在这个公式中，我们将前一层的输出和当前层的权重进行卷积，因为第三坐标

卷积神经网络有一个批量过滤器, 持续不断的在图片上滚动收集图片里的信息,每一次收集的时候都只是收集一小块像素区域, 然后把收集来的信息进行整理, 这时候整理出来的信息有了一些实际上的呈现, 比如这时的神经网络能看到一些边缘的图片信息, 然后在以同样的步骤, 用类似的批量过滤器扫过产生的这些边缘信息, 神经网络从这些边缘信息里面总结出更高层的信息结构,比如说总结的边缘能够画出眼睛,鼻子等等. 再经过

Ruby是一种简便快捷的面向对象编程的脚本语言.Ruby可以(像Perl一样)进行文本处理及系统管理,其功能十分丰富.同时,Ruby简单易懂,便于扩充. 若您正在寻找一种简单的面向对象语言,或者觉得Perl不够简便,又或者虽然喜欢Lisp的思想却讨厌到处都是括号的话,Ruby正是您不二的选择. Ruby有下列优点. 解释器 Ruby是解释型语言,因此执行程序时无需编译. 变量无类型(动态地确定类型

Convolution1D层 keras.layers.convolutional.Convolution1D(nb_filter, filter_length, init='uniform', activation='linear', weights=None, border_mode='valid', subsample_length=1, W_regularizer=None, b_regu

Conv1D层 keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zero