在 SQL 中，可以使用子查询来获取满足特定条件的数据。子查询是嵌套在主查询中的查询语句，它返回一个结果集，可以用来过滤主查询的结果。...下面是使用子查询来获取满足特定条件的数据的一般步骤： 在主查询中使用子查询，将子查询的结果作为条件。 子查询可以在主查询中的 WHERE 子句、FROM 子句或 HAVING 子句中使用。...子查询可以返回单个值或多个值，具体取决于使用的运算符和子查询的语法。 以下是一些示例： 使用子查询在 WHERE 子句中过滤数据： SELECT column1, column2, ......FROM (SELECT column FROM table WHERE condition) AS temp_table; 使用子查询在 HAVING 子句中过滤数据： SELECT column1,...FROM table GROUP BY column1 HAVING column1 > (SELECT AVG(column1) FROM table); 请注意，子查询的性能可能会较低，因此在设计查询时应谨慎使用
在计算每一层的激活值时，我们要用到激活函数，之后才能确定这些激活值究竟是多少。根据每一层前面的激活、权重和偏置，我们要为下一层的每个激活计算一个值。...权重表示为 w_j，偏置为 b_j，成本函数为 C。节点、神经元或激活表示为圆圈。 Nielsen 使用了物理学上的常用表示方式 Δ 来描述某个值中的变化（这不同于梯度符号 ∇）。...举个例子，Δb_j 描述的是第 j 个偏置的值变化。 ? 我前一篇文章的核心是我们要衡量与成本函数有关的权重和偏置的变化率。先不考虑层，我们看看一个特定的偏置，即第一个偏置 b_1。...下面式子的论据和上面的偏导一样。即我们如何通过偏置的变化率来衡量成本函数的变化率？正如刚才介绍的那样，Nielsen 使用 Δ 来描述变化，因此我们可以说这个偏导能大致通过 Δ 来替代： ?...我没能找到该函数的导数，所以我使用了 WolframAlpha 来微分这个函数。结果如下： ? 和前面一样，这也是双曲函数的另一种组合形式。但它的图形看起来很有意思： ?
在本文中，我们将讨论卷积层中的两个重要概念。 如何计算参数的数量? 产出的形状是如何计算的?...计算卷积层中输出的参数个数和形状 示例1 输入: filter= 1 kernel_size = (3) input_shape =(10、10、1) 让我们计算Conv2D中的参数数量和输出形状。...如何计算卷积层中的参数个数? 权重：(3,3)= 3*3 =9的卷积核 偏置：1[每个卷积核将添加一个偏置。...由于只使用了一个卷积核，偏置=1*1] 一个大小为(3,3)的滤波器核的总参数= 9+1 =10 如何计算输出形状?...权重：(3,3)= 3 * 3 =9的卷积核 偏置：1 总参数= 9+1 =10 过滤器的总数= 5 卷积核的总参数= 10 * 5=50 如何计算输出形状?
每有一个输入神经元权重矩阵就有一行，神经层每有一个神经元权重矩阵就有一列； 偏置矢量b含有所有偏置神经元和人工神经元的连接权重。每有一个人工神经元就对应一个偏置项； 函数 ?...每个紧密层只负责自身的权重矩阵，权重矩阵是神经元与输入的所有连接权重。紧密层还要负责偏置项（每个神经元都有一个偏置项）矢量。...图10-13 正确分类的Fashion MNIST图片 到此为止，我们学会了如何使用Sequential API来搭建、训练、评估和使用分类MLP？如何来做回归呢？...提示：可以像常规层一样使用Keras模型，组合模型搭建任意复杂的架构。 学会了搭建和训练神经网络，接下来看看如何保存。...所有的神经元使用ReLU激活函数。回答以下问题： 输入矩阵X的形状是什么？ 隐藏层的权重矢量Wh和偏置项bh的形状是什么? 输出层的权重矢量Wo和偏置项bo的形状是什么? 输出矩阵Y的形状是什么？
问题描述 因工作需要导出Excel文件，使用技术为EasyPOI,EasyPOI是一个非常好的导出文件工具，官网提供非常详细的使用文档，在项目中使用EasyPOI的模板导出功能，官方提供的示例代码中，模板的路径都是本地...，我使用时也是把Excle模板文件放在本地，因为之前需要导出的地方，不是很多，模板文件放在本地也没有太大问题，但是由于现在需求变更，会有大量的模板需要导出，如果放在本地会造成项目容量变大。...现在想把导出的模板保存在远程的FTP服务中，EasyPOI读取FTP的中模板文件生成Excle文件。...[601849-20210725160050652-734949478.png] 总结 EasyPOI不提供读取远程模板文件，但是我们可以通过其它方法来实现，下次导出Excle有格式样式改变，我们可以直接调整...FTP中的模板文件就可以实现，不用重新部署项目。
问题描述 因工作需要导出Excel文件，使用技术为EasyPOI,EasyPOI是一个非常好的导出文件工具，官网提供非常详细的使用文档，在项目中使用EasyPOI的模板导出功能，官方提供的示例代码中，模板的路径都是本地...，我使用时也是把Excle模板文件放在本地，因为之前需要导出的地方，不是很多，模板文件放在本地也没有太大问题，但是由于现在需求变更，会有大量的模板需要导出，如果放在本地会造成项目容量变大。...现在想把导出的模板保存在远程的FTP服务中，EasyPOI读取FTP的中模板文件生成Excle文件。...4、需要根据模板导出的地方，使用上面的方法,如下 ? 5、运行代码，生成的文件如下 ?...总结 EasyPOI不提供读取远程模板文件，但是我们可以通过其它方法来实现，下次导出Excle有格式样式改变，我们可以直接调整FTP中的模板文件就可以实现，不用重新部署项目。
它的设计从头开始逐步采用，并与其他图书馆或现有项目完美集成。 这使它非常适合小型项目以及与其他工具和库一起使用的复杂单页应用程序。 API或应用程序编程接口是允许两个应用程序相互交谈的软件中介。...Vue.js非常适合使用这些类型的API。 在本教程中，您将创建一个使用Cryptocompare API的Vue应用程序来显示两个主要加密货币的当前价格：比特币和Etherium。...这些编辑器可在Windows，MacOS和Linux上使用。 熟悉使用HTML和JavaScript。 了解更多如何将JavaScript添加到HTML 。...熟悉JSON数据格式，您可以在JavaScript中了解如何使用JSON来了解更多信息。 熟悉向API发出请求。 有关使用API的综合教程，请参阅如何在Python3中使用Web API 。...这就是Vue如何让我们在UI中声明性地呈现数据。 我们来定义这些数据。
权重和偏置：输入数据与权重相乘后，偏置被添加到结果中。激活函数：加权求和的结果通过激活函数（如Sigmoid、ReLU、tanh等）传递给下一层。...反向传播的核心思想是通过计算误差并将其“反向”传递，从输出层到输入层，逐层调整网络的权重，使得预测误差最小化。反向传播的工作流程：反向传播算法主要包括两个步骤：前向传播和反向传播。...反向传播：通过链式法则计算每个参数（权重和偏置）对误差的贡献。然后，根据这个梯度信息，通过梯度下降法调整权重和偏置，最小化误差。更新参数：根据计算出的梯度更新每一层的权重和偏置。...反向传播的数学公式：反向传播的核心是链式法则，假设有一个损失函数 L ，网络中的某一层的权重为 W ，则反向传播计算梯度的公式为：通过计算梯度，网络可以更新每一层的权重和偏置。...在上述代码中，我们使用了TensorFlow框架来构建和训练一个简单的前馈神经网络。该网络包含了输入层、隐藏层和输出层，通过反向传播和梯度下降算法进行训练，以使模型能够分类MNIST手写数字数据集。
最近由于毕业设计的缘故，开始学习计算机领域最富有魅力的知识：深度学习 什么是深度学习？ 深度学习可以理解为“深度”和“学习”这两个名词的组合。...目前主流的深度学习框架有：TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch等。 深度学习和神经网络是什么关系？...神经网络中的参数主要分为两类： 普通参数（自动更新）：权重、偏置 超参数（人为设定）：学习率、batch大小、各层神经元数量、权值衰减系数等 什么是泛化能力？...过拟合是需要避免的，一般抑制过拟合有两种方法： 权值衰减 Dropout优化 什么是损失函数？ 神经网路的学习是指从训练数据中自动获取最优权重偏置参数的过程，而如何评价这个最优参数呢？...神经网络的学习主要是以下四大步骤： 步骤1（mini-batch）：从训练数据中随机选择一部分数据 步骤2（计算梯度）：使用误差反向传播法计算损失函数关于各个权重参数的梯度 步骤3（更新参数）：将权重参数沿梯度方向进行微小的更新
这个算法使用随机性为正在学习的数据中输入到输出的特定映射函数找到足够好的权重组合。这意味着每次运行训练算法时，特定训练数据的特定网络将拟合具有不同模型技能的不同网络。...每次我们训练网络时，我们都可以使用相同的权重组合。例如，可以对所有权重使用0.0的值。 在这种情况下，学习算法将无法对网络权重进行任何更改，模型会卡住。...需要注意的是，每个神经元的偏置权重默认设置为零，而不是一个小的随机值。 具体来说，在连接到相同输入的隐藏层中并排的节点必须有不同的权重，这样才能使学习算法更新权重。.../v9/glorot10a.html 没有单一的某种最佳方法来初始化神经网络的权重。...总结 在这篇文章中，你了解了为什么必须随机初始化神经网络权重。 具体来说，你学到了： 对于具有挑战性的问题的非确定性和随机算法的必要性。 在随机优化算法中初始化和搜索期间使用随机性。
layers（图层），以下展示如何将一些最流行的图层添加到模型中： 卷积层 model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) 最大池化层 model.add...keras中的Sequential模型构建也包含这些步骤。 首先，网络的第一层是输入层，读取训练数据。...它实际上封装了输入值x乘以权重w，加上偏置(bias)b，然后进行线性激活以产生输出。...我们可以查看默认初始化的权重和偏置值： weights = model.layers[0].get_weights() w_init = weights[0][0][0] b_init = weights...训练模型 model.fit(trX, trY, nb_epoch=200, verbose=1) 训练完毕之后，我们可以再看看权重值和偏置值 weights = model.layers[0].get_weights
本文旨在为这些视频的做“code-along”的补充（完整的Tensorflow和Keras脚本文末提供）。目的是演示如何在Tensorflow中定义和执行神经网络，例如如何能够识别如上所示的数字。...我们创建一个由一个输入层，两个隐藏层和一个输出层组成的四层网络。请注意，来自一个层的输出是如何输入到下一层的。就神经网络而言，这个模型非常简单，它由密集或完连接层组成，但是仍然非常强大。...这个标量值被用来计算输入加偏置的权重和（本质上是y1 ~ wX + b），创建一个线性（或者说仿射）变换。 在Tensorflow中，你必须明确定义组成该层的权重和偏置的变量。...我们通过将它们包装在tf.Variable函数中来实现，因为参数将随着模型学习最能表示数据中的关系的权重和偏置而更新,所以这些函数要被包装为变量。...我们使用方差非常低的随机值来实例化权重，并用零填充偏置变量。然后我们定义在层中发生的矩阵乘法。
该list应含有一个形如（input_dim,output_dim）的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。...该list应含有一个形如（input_dim,output_dim）的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。...若设为‘cpu’，则RNN将使用较少、较大的矩阵乘法来实现，从而在CPU上会运行更快，但会更消耗内存。...要启用状态RNN，请在实例化层对象时指定参数stateful=True，并指定模型使用固定大小的batch：通过在模型的第一层传入batch_input_shape=(...)来实现。...：浮点数，alpha的初始值 beta_init：浮点数，beta的初始值 weights：初始化权重，为含有两个numpy array的list 输入shape 任意，当使用该层为模型首层时需指定input_shape
MLP通过多层节点（神经元）之间的连接和权重调整，能够学习到输入数据与输出标签之间的复杂映射关系。本文将详细介绍如何构建和训练一个简单的MLP模型，并附带相关示例。...定义模型结构：确定输入层、隐藏层和输出层的节点数，以及隐藏层的层数和激活函数。初始化权重和偏置：通常使用随机小数初始化各层之间的权重和偏置。前向传播：根据输入数据和权重矩阵，计算每一层的输出。...损失函数计算：根据输出层的预测结果和真实标签，计算损失函数值。反向传播：根据损失函数梯度，逐层计算权重和偏置的梯度，并进行更新。...MLP模型包含两个隐藏层，分别具有16个和8个神经元。...在实际应用中，可以根据数据集大小和复杂度调整隐藏层的层数和神经元数量。激活函数：ReLU激活函数在隐藏层中广泛使用，因为它能够有效缓解梯度消失问题。
该list应含有一个形如（input_dim,output_dim）的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。...该list应含有一个形如（input_dim,output_dim）的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。...该list应含有一个形如（input_dim,output_dim）的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。...该list应含有一个形如（input_dim,output_dim）的权重矩阵和一个形如(output_dim,)的偏置向量。...直观来说，可分离卷积可以看做讲一个卷积核分解为两个小的卷积核，或看作Inception模块的一种极端情况。 当使用该层作为第一层时，应提供input_shape参数。
= 10 # 输出层神经元个数（10个类别）# 初始化权重和偏置W1 = init_weights([n_input, n_hidden]) # 输入层到隐藏层的权重矩阵b1 = np.zeros(n_hidden...) # 隐藏层的偏置向量W2 = init_weights([n_hidden, n_output]) # 隐藏层到输出层的权重矩阵b2 = np.zeros(n_output) # 输出层的偏置向量#...z1 = x_batch @ W1 + b1 # 隐藏层的线性组合 a1 = np.tanh(z1) # 隐藏层的激活值，使用双曲正切函数作为激活函数 z2 = a1 @ W2 +...b2 # 输出层的线性组合 a2 = np.exp(z2) / np.sum(np.exp(z2), axis=1, keepdims=True) # 输出层的激活值，使用softmax函数作为激活函数...# 隐藏层的误差项，使用双曲正切函数的导数作为激活函数的导数 W2 -= learning_rate * (a1.T @ delta2) / batch_size # 更新隐藏层到输出层的权重矩阵
本文旨在为这些视频的做“code-along”的补充（完整的Tensorflow和Keras脚本文末提供）。目的是演示如何在Tensorflow中定义和执行神经网络，例如如何能够识别如上所示的数字。...我们创建一个由一个输入层，两个隐藏层和一个输出层组成的四层网络。请注意，来自一个层的输出是如何输入到下一层的。就神经网络而言，这个模型非常简单，它由密集或完连接层组成，但是仍然非常强大。 ?...这个标量值被用来计算输入加偏置的权重和（本质上是y1 ~ wX + b），创建一个线性（或者说仿射）变换。 在Tensorflow中，你必须明确定义组成该层的权重和偏置的变量。...我们通过将它们包装在tf.Variable函数中来实现，因为参数将随着模型学习最能表示数据中的关系的权重和偏置而更新,所以这些函数要被包装为变量。...我们使用方差非常低的随机值来实例化权重，并用零填充偏置变量。然后我们定义在层中发生的矩阵乘法。
我们会谈到隐藏层、weight（权重）、biase（偏置）、隐藏层神经元、损失函数、反向传播算法和随机梯度下降。...记住，我们现在提取的这些简单特征之后会在网络中合并起来来检测更复杂的图案。 那我们该如何选择过滤器权重了？ 我们并不基于已有数据集主流知识来计算过滤器权重。...每个epoch中，会有20000张独特扩增照片以每批32张的方式流入网络，做正向传播和反向传播，用SGD来调整权重。使用多个epoch也是为了防止过度拟合。...使用预训练网络吧！ 我们还能做什么？ 如果你对改善特定卷积神经网络很感兴趣： 给数据集引入更多的数据扩增 使用网络超参数：卷积层数目、过滤器数目、过滤器尺寸。用验证数据集来测试每种组合。...这也是一个上手指南，指导如何在AWS上搭建深度学习专门环境，如何从零开始建造端对端模型和基于预训练的增强模型。 使用python来做深度学习研究非常有趣。Keras让预处理数据和建层变得更加容易。
找权重这个过程其实就是训练神经网络。 对神经网络有个初步认识之后，接下来的任务就是用 Keras 来实现它。...在 Keras 如果不给 activation 指定值，那么就不需要做任何非线性转换。加上激活函数这个概念，我们给出一个完整的图： 我们的目标就是求出上图中的参数，权重 w 和偏置 b。...虽然这只是一个用于预测的判别模型，但当我们创建生成模型时，本节介绍的内容 (比如层、激活函数和优化器等) 仍然适用。 下一步来看看如何用卷积神经网络来改进模型。 ---- 3....卷积层本质上就是一组滤波器，下例中个数是 2 个，而滤波器中的元素值称为权重 (weights)，是通过训练 CNN 学到的。 在 Keras 中用 layers.Conv2D() 来创建卷积层。...为了“还原”数据，我们需要“学习”两个参数，放缩参数 γ 和平移参数 β。 批量归一的算法如下： Keras 中用 BatchNormalization() 来实现批量归一层。
文章目录： 一.为什么要使用Keras 二.安装Keras和兼容Backend 1.如何安装Keras 2.兼容Backend 三.白话神经网络 四.Keras搭建回归神经网络 五.总结 代码下载地址...强推大家学习莫烦老师AI教程： https://morvanzhou.github.io/tutorials 二.安装Keras和兼容Backend 1.如何安装Keras 首先需要确保已经安装了以下两个包...---- 2.兼容Backend Backend是指Keras基于某个框架来做运算，包括基于TensorFlow或Theano，上面的那段代码就是使用TensorFlow来运算的。...后面要讲解的神经网络也是基于TensorFlow或Theano来搭建的。 如何查看Backend呢？...当我们导入Keras扩展包时，它就会有相应的提示，比如下图使用的就是Theano来搭建底层的神经网络。 如果想要改成TensorFlow，怎么办呢？
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