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深度学习笔记6:神经网络优化算法之从SGD到Adam

1 从前面的学习中,笔者带大家一起学会了如何手动搭建神经网络,以及神经网络的正则化等实用层面的内容。这些都使得我们能够更深入的理解神经网络的机制,而并不是初次接触深度学习就上手框架,虽然对外宣称神经网络是个黑箱机制,但是作为学习者我们极度有必要搞清楚算法在每个环节到底都干了些什么。 今天笔者需要讲的是深度学习的一个大的主题——优化算法。采用何种方式对损失函数进行迭代优化,这是机器学习的一大主题之一,当一个机器学习问题有了具体的模型和评估策略,所有的机器学习问题都可以形式化为一个最优化问题。这也是为什么我们说优化理论和凸优化算法等学科是机器学习一大支柱的原因所在。从纯数学的角度来看,所有的数学模型尽管形式不一,各有头面,但到最后几乎到可以归约为最优化问题。所以,有志于奋战在机器学习和深度学习领域的各位,学好最优化,责无旁贷啊。 要说机器学

C# 日期格式化常用

常用日期帮助使用 C# DateTime日期格式化 C# DateTime与时间戳转换 不同运行环境日期统一 1、CultureInfo的InvariantCulture的作用 (1)、CultureInfo使整个.NET Framework更加人性化,因为这可以使同一个数据适应不同地区和文化,这样当然满足处于不同地区和文化的用户。但前提是数据给“人”看,如果这些数据用于计算机之间的传输,即给“机器”看,这样的多文化处理反而不妥,造成同一个数据的不同展现形式,尤其是读写两方的文化地区不同时,数据可能根本无法被正常读取或者产生潜在bug,因此这里,正是InvariantCulture的用武之地。 (2)、当进行数字,日期时间,字符串匹配时,都会进行CultureInfo的操作,也就是不同的CultureInfo下,这些操作的结果可能会不一样。这里要介绍一下非常容易被忽视InvariantCulture。 2、使用场景 你编写一个程序,要向数据中心服务器传递一些时间数据,你会怎么写?直接DateTime.ToString()?那你就大错特错了,下面用代码,举个非常形象的例子。在一个控制台里...

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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。

Rocky Linux

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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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