揭秘:深度网络背后的数学奥秘
目前,我们可以使用像Keras、TensorFlow或PyTorch这些高级的、专业的库和框架而不需要一直担心权重矩阵的大小,也不需要记住决定使用的激活函数的导数公式。通常我们只需要构建一个神经网络,即使是一个结构非常复杂的神经网络,也只需要导入一些库和几行代码。这节省了我们找出bug的时间,并简化了工作。然而,如果了解神经网络内部发生的事情,对架构选择、超参数调优或优化等任务有很大帮助。本文源代码可以在我的GitHub上找到。
介绍
为了更多地了解神经网络的原理,我决定写一篇文章,一部分是为了我自己,一部分为了帮助其他人理解这些有时难以理解的概念。对于那些对代数和微积分不太熟悉的人,我会尽量详细一些,但正如标题所示,这是一篇涉及很多数学的文章。
例如,我们将解决如图1所示的数据集二分类问题,两种类别的点形成圆圈,这种排列对于许多传统的
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运维小哥的工作自述
光阴似箭,日月如梭!弹指间,回首想想,进公司的时间也不短了。在平凡的岗位上默默地耕耘着,似乎是那么不起眼~~但作为一颗螺丝钉,我要大声的告诉自己:螺丝钉也能有自己的价值体现! 于是乎,三省吾身! 几千号员工的上市企业,以总部和分部为个体划分,在个体中又以部门为单位划分,各部门的管理、财政、人事都实现独立。总而言之,一个独立的部门就像只小麻雀,五脏俱全!从新人入职的身份到看着新人入职,从环境的陌生到熟悉,从同事的初识到相处,一切的一切,似乎都是那么顺理成章的进行着~~ 现在总结来看,上份工作算是系统运维,上至集群的升级和扩容,下至机房的上架与拉线,还得拉个箱子满世界的跑~~而目前的运维类型能也就给归个应用运维的类吧,部门做的是医疗健康的app,在进公司之前总想着偌大个企业,在运维体制、系统架构、服务优化、技术规范、监控手段等方面应该高大上,肯定很多地方能大开眼界,但是事实却是并不是想象中的那么高B格,啊哦~ 公司的应用运维流程是开发在本地将代码调试好推送到Gitlab,通过Jenkins构建,实现将代码打成war包,提取包的md5值并传输到备份服务器,同时将包部署到Tomcat,...
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