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详解神经网络中反向传播和梯度下降

摘要:反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。 本文分享自华为云社区《反向传播与梯度下降详解》,作者:嵌入式视觉 。 一,前向传播与反向传播 1.1,神经网络训练过程 神经网络训练过程是: 先通过随机参数“猜“一个结果(模型前向传播过程),这里称为预测结果a; 然后计算a与样本标签值 y 的差距(即损失函数的计算过程); 随后通过反向传播算法更新神经元参数,使用新的参数再试一次,这一次就不是“猜”了,而是有依据地向正确的方向靠近,毕竟参数的调整是有策略的(基于梯度下降策略)。 以上步骤如此反复多次,一直到预测结果和真实结果之间相差无几,亦即 ∣a−y∣→0,则训练结束。 1.2,前向传播 前向传播(forward propagation 或 forward pass)指的是: 按顺序(从输入层到输出层)计算和存储神经网络中每层的结果。 为了更深入理解前向传播的计算过程,我们可以根据网络结构绘制网络的前向传播计算图。下图是简单网络与对应的计算图示例: 其中正方形表示变量,圆圈表示操作符。数据流的方向是从左到右依次计算。 1.3,反向传播 反向传播(backward propagatio...

新增 IEC61850、Profinet 驱动

2 月,Neuron 团队主要侧重于开发新的驱动,新增了南向 IEC61850 驱动、南向 Allen-Bradley DF1 驱动、Profinet 驱动支持以及静态点位等功能,这些新驱动和新功能将在 2.4 版本中正式发布。 IEC61850 驱动 IEC61850 标准是电力系统自动化领域的通用标准。Neuron IEC61850 驱动实现了该标准中 MMS 协议的连接和读写操作。MMS 中的多种数据类型也已经映射到 Neuron 类型中,现在可以通过指定 IED(智能电子设备)中的 DA(对象属性)地址和类型,完成数据的获取和修改操作。 Allen-Bradley DF1 驱动 DF1 协议是 AB 公司可编程控制器系统广泛支持的数据链路层通信协议,各系列可编程控制器及装有 RSLinx 通信软件的计算机均支持 DF1 协议。它的物理层建立在 RS232 和 RS485 等电气标准之上,针对不同的设备建立不同的应用层命令。综合物理层、数据链路层和应用层后能够完成基于 DF1 协议的通信。 目前 Neuron 已实现半双工通信方式的部分应用层指令,使用 CRC 校验方式。Neur...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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