场景2:数据库SWITCHOVER切换之前,没有停止OGG CLASSIC EXTRACT进程且EXTARCT无延迟,完成SWITCHOVER后,OGG提示数据库角色发生变成.ERROR OGG-02803...以上2种情况都是因为database switchover后发生异常情况 OGG版本是11.2,DATABASE版本是11.2.0.3 RAC....【场景1】 1、数据库switchover后查看OGG进程状态--RBA不发生变化且不报错 GGSCI> info exiaoxu EXTRACT EXIAOXU Last Started 2019...No records yet processed. 5、只能手动跳过到正确SCN 备注(粗暴方式):如果能确认切换后无数据写入且已处理完成日志,alter extract xxx,begin now SCN...【场景2】 1、数据库switchover后查看OGG进程状态 GGSCI> info exiaoxu EXTRACT EXIAOXU Last Started 2019-04-15 01:19
OpenAI 的研究者们在人工神经网络 CLIP 上发现了「真」神经元，这种机制解释了 AI 模型对令人惊讶的视觉呈现进行分类时，为何拥有如此的准确性。...给出一组以语言形式表述的类别，CLIP 能够立即将一张图像与其中某个类别进行匹配，而且它不像标准神经网络那样需要针对这些类别的特定数据进行微调。...这些神经元似乎是「多面神经元」的极端示例，它们只在更高层次的抽象上对不同用例做出响应。 例如，对于夏季和冬季两个不同季节，文本、人脸、Logo、建筑物、室内、自然和姿态等表现出了不同的效果： ?...然而，OpenAI 对 CLIP 的研究发现了更多这类奇怪但绝妙的抽象，包括似乎能计数的神经元、对艺术风格做出响应的神经元，甚至对具有数字修改痕迹的图像做出响应的神经元。...「Spider-Man」神经元也表现为一个蜘蛛检测器，并在「谷仓蜘蛛」（barn spider）的分类中发挥重要作用。 ?
在 “基于递归神经网络的全分辨率图像压缩 ” 一文中，我们对以往使用神经网络进行数据压缩的研究进行了拓展，以探索机器学习是否能像在图像识别与文本摘要领域中的表现一样，提供更好的图像压缩效果。...为第一次迭代设置 i = 1。 第 i 次迭代以 R[i-1] 作为输入，并运行编码器和二进制化器将图像压缩成 B[i]。 第 i 次迭代运行 B[i] 上的解码器以生成重建的图像 P[i]。...它在第一次迭代中学习到了关于原始图像的一些东西，这些东西同 R[1] 一起用于从 B[2] 中生成更好的 P[2]。最后，通过从原始图像中减去 P[2] 就产生了新的残差 R[2]（右）。...我们可以看到收益是递减的，并且在某个时候，网络的所表现出来的能力就会被用尽。...4.png 虽然今天我们常用的编解码器依旧表现良好，但我们的工作已经表明，使用神经网络来压缩图像可以生成质量更高且数据量更小的压缩方案。
在任何情况下，这是一个神经网络训练运行时的部分打印输出。 打印内容显示了在每轮训练期后神经网络能正确识别测试图像的数量。...正如你所⻅到，在仅仅 一次迭代期后，达到了 10,000 中选中的 9,129 个。...或者我们没有进行足够的迭代期?或者可能对于具有这种结构的神经网 络，学习识别手写数字是不可能的?可能学习速率太低?或者可能学习速率太高?当你第一次 遇到问题，你不总是能有把握。...确实，这意味着 SVM 表现得几乎和神经网络一样好，只是差了一点而已。在后面 章节中我们会介绍新的技术，让我们能够改进我们的神经网络使得它们表现得比 SVM 更好。...考虑到 MNIST 数据集中这样的图像，神经网络能准确 识别 10, 000 幅测试图像中除了 21 幅之外的其它所有图像，这表现得相当卓越。
前言 这里是一些暑期培训第一次测试题的部分解释，经过这次测试的摧残，总结备录一下，方便日后回顾复习。 Feeling 经过几天的学习，7月22日下午，进行了第一次检测。...测试集是用于在完成神经网络训练过程后,为了客观评价模型在其未见过(未曾影响普通参数和超参数选择)的数据上的性能,而且测试集不能提出对参数或者超参数的修改意见,只能作为评价网络性能的一个指标。...传送门：） Test 2 批量梯度下降(Batch Gradient Descent)和随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)在应对鞍点时有何不同表现？ ...从迭代的次数上来看，随机梯度下降法迭代的次数较多，在解空间的搜索过程看起来很盲目。噪音很多，使得它并不是每次迭代都向着整体最优化方向。...Test 5 在CNN中梯度不稳定指的是什么？在神经网络训练过程中，为什么会出现梯度消失的问题？如何解决？ 神经网络中的梯度不稳定指的是梯度消失和梯度爆炸问题。
神经网络从 2012 年引起人们的广泛关注后，主要沿着两个方向发展。...其结果在准确率、参数、复杂度上的表现均有提升。 ?...相应的方法就是在每一层的输出通道上关联一个标量 λ 作为控制门，传递给下一层的输入是上一层输出结果乘以控制门λ_k 后的结果。...学习到的很强的 feature 在临门一脚的时候，我们却只取了一阶的信息，这本身很奇怪：为什么我们不用表达能力更强的表示呢？ ?...之所以出现 pre-normalization，是因为迭代本身并不是全局收敛，通过协方差矩阵除以矩阵的迹可以保证其收敛性；但是除以迹后改变了协方差的大小，因此在迭代之后通过 Post-compensation
当你下一步坏着，可能你错判了着后位置对未来的影响，或者你错误预测了对手的某个行动，所以你没有去想这种可能性。而这正是AlphaZero在游戏中学习训练的两个方面。...最强玩家拥有表现最优的神经网络，用来产生自我博弈的学习记忆。当前玩家在这些记忆的基础上重新训练它的神经网络，然后再与最强玩家进行比赛。...正常运行算法后将会从这个节点开始启动。 memory.py 内存类的一个实例，存储了之前的游戏记录，算法可以用它来训练当前玩家的神经网络。...显而易见，神经网络在预测每个游戏状态值和下一步可能动作方面表现越来越优异。为了展示它如何培养出一个逐步强大的玩家，我参加了17个玩家之间的一场联赛，逐步使用神经网络的第1次到49次迭代。...让我们观察一下算法的第1个版本和第30个版本之间的区别： 神经网络第一次迭代 神经网络第30次迭代 这是一个很好的策略，因为很多棋子相连成线都需要占有中心列——抢先占领它可以确保你的对手失去优势。
“ 神经网络形态的新思考 ” AI 科技评论按：深度神经网络中有许多连接权重，这些权重的值对网络表现有巨大影响；通过反向传播可以定向优化这些权重，提高网络的表现，这个过程被称作「训练...」；训练过程通常需要多轮迭代，需要大量的稠密矩阵运算；这些都是领域内的常识。...那么连接权重是影响神经网络表现的唯一因素吗？应该也不是。...某个搜索过程的图示：早期的网络搜索结果在各种参数取值下表现都不好；后来网络建立起一些输入量之间的联系后，在某些范围的参数取值下可以达到较好的表现 具体搜索过程请参见论文原文。...WANN 搜索到的网络的最佳表现最终还是比不上 CNN 的最佳表现，这并不奇怪，毕竟 CNN 本身也是带有很强的视觉偏倚的架构，而且经过了如此多年的持续优化改进。
所谓的「泛化能力好」，作者对此做出的简单解释是「那些在训练集上表现好的网络在测试集上也有良好的表现？」（与迁移学习不同的是，这涉及将训练过的网络应用于相关而又不相同的问题中）。...用训练数据训练网络，在训练集上达到零误差你肯定不会感到奇怪。这是一个很明显的过拟合训练示例，而不是学习真实的预测特征。...如果你用随机标签训练网络，然后看网络在测试集中的表现，这个表现显然不好，这是因为网络没有学习到数据集的正确信息。这一问题的一个奇怪描述是它具有高泛化误差。...这正是由于模型可以毫无变化，但是泛化能力的表现可以千差万别。 更奇怪的随机图像案例 如果我们不仅仅是弄乱标签，而且弄乱图像本身会发生什么？事实上，如果用随机噪声替换真实图像又会怎么样？...至于为什么会发生这种情况的假设是：随机像素比随机化标签的原始图像更容易区分，这是因为原始图像中属于同一个类别的图像在经过类别随机化后被学习为其他类别。
(b)在第一次迭代中，节点聚合的不同信息被映射到新的颜色标签中，然后这些新标签被重新分配给节点，并在分配后计算标签数量。...在第一次迭代后，G1和G2具有相同的颜色分布，以确定它们是否同构，并进行下一次迭代。(c)再次执行节点邻居聚合和颜色标签重新分配步骤，并获得G1和G2的不同颜色分布，此时可以确定它们不同构。...然而，在某些节点分类问题中，图增强多层感知器（MLP）的表现优于GNN。这表明仅使用每个节点的信息计算节点特征嵌入的MLP可以超越使用全局信息聚合邻居节点特征嵌入的GNN。...b)部分说明神经网络的表达能力指的是空间F和F'之间的差距。虽然神经网络具有表达能力（F'在F中密集），但基于神经网络的学习模型f'可能与f*存在显著差异，因为它们过度拟合了有限的观察数据。...这种能力使 GNN 能够在图的拓扑上传播和聚合信息，这对于节点分类、链接预测和图分类等任务至关重要。 GNN 在这些任务中表现出了显着的成功，这表明了其卓越的表达能力。
实际上很难在第一次设置的时候就选择到这些最佳的参数，而是需要通过不断地迭代更新来获得。...这个循环迭代的过程是这样的：我们先有个想法Idea，先选择初始的参数值，构建神经网络模型结构；然后通过代码Code的形式，实现这个神经网络；最后，通过实验Experiment验证这些参数对应的神经网络的表现性能...即使是最有经验的深度学习专家也很难第一次就找到最合适的参数。因此，应用深度学习是一个反复迭代的过程，需要通过反复多次的循环训练得到最优化参数。...对于m个样本，单次迭代训练时，随机删除掉隐藏层一定数量的神经元；然后，在删除后的剩下的神经元上正向和反向更新权重w和常数项b；接着，下一次迭代中，再恢复之前删除的神经元，重新随机删除一定数量的神经元，进行正向和反向更新...不断重复上述过程，直至迭代训练完成。 值得注意的是，使用dropout训练结束后，在测试和实际应用模型时，不需要进行dropout和随机删减神经元，所有的神经元都在工作。
实际上很难在第一次设置的时候就选择到这些最佳的参数，而是需要通过不断地迭代更新来获得。...这个循环迭代的过程是这样的：我们先有个想法Idea，先选择初始的参数值，构建神经网络模型结构；然后通过代码Code的形式，实现这个神经网络；最后，通过实验Experiment验证这些参数对应的神经网络的表现性能...即使是最有经验的深度学习专家也很难第一次就找到最合适的参数。因此，应用深度学习是一个反复迭代的过程，需要通过反复多次的循环训练得到最优化参数。...对于m个样本，单次迭代训练时，随机删除掉隐藏层一定数量的神经元；然后，在删除后的剩下的神经元上正向和反向更新权重w和常数项b；接着，下一次迭代中，再恢复之前删除的神经元，重新随机删除一定数量的神经元，进行正向和反向更新...不断重复上述过程，直至迭代训练完成。 值得注意的是，使用dropout训练结束后，在测试和实际应用模型时，不需要进行dropout和随机删减神经元，所有的神经元都在工作。 7.
利用所有能利用的 本文所述的成功经历是基于神经网络模型，但也有其它的模型正处于研究之中。在某些情况下，这些模型的最终表现是类似的，但排名靠前的却大不相同。...第一次尝试训练神经网络时，我们简单地将用于训练GBDT模型的所有特性都输入到神经网络中，但结果很差。 第一个改进来自于对特征标准化的应用（GDBT对精确的数值不是特别敏感，但神经网络是比较敏感的）。...调整模型 神经网络带来了巨大的超参数空间。而最后，simple在Airbnb的表现最好。...在尝试使用各种策略后，最适合Airbnb的是一个名为TopBot的自研发工具，一款自上而下的分析器。...早期的重点主要放在了特征工程上，但是在转向深度学习后，尝试通过对特征执行更好的数学计算已经失去了意义。这让我们可以在更高的层次上研究问题，比如，我们如何改进优化目标，是否准确地表示了所有的用户？
之前的文章介绍了，我可以只使用 Numpy 来创建神经网络。这项挑战性工作极大地加深了我对神经网络内部运行流程的理解，还使我意识到影响神经网表现的因素有很多。...具体过程见图 2，图中展示了不稳定的迭代过程。而选择合适步长后，模型几乎立即发现最小点。 ? 图 2. 大、小学习率条件下梯度下降过程的可视化。...这意味着，在每个 epoch 中我们都必须考虑所有样本，以确保执行下轮优化。对于只有几千个样本的训练集来说，这也许不是问题。但是，拥有数百万样本的神经网络才能表现最佳。...然而，这次我们没有直接使用计算梯度来更新神经网络参数，我们首先计算 VdW 和 Vdb 的中间值。然后在梯度下降中使用 VdW 和 Vdb。值得注意的是，实现该方法需要记录迭代过程中的指数加权平均值。...必须承认，在本篇文章的写作过程中，我有两次异常兴奋的时刻──本文所提及优化器的快速革新让我震惊不已。第一次是当我发现标准梯度下降和小批量梯度下降训练时间的差异。
基本思路是获取数十亿张图片，起个标题，然后逐步调整神经网络的参数，使其在接收到相应图片时能够再现这些标题。...在实践中，这种方法是从随机像素阵列开始，然后迭代形成想要的图片： 我们不知道人类大脑中的心理图像是如何形成的。但可以想象的是，这个过程并没有太大的不同。...是的，如果我们愿意，我们还可以继续超越猫--很快事情就会变得相当奇怪： 我们在来看看通过标准猫的特定二维平面上会发生什么： 标准猫处于中间位置。当我们远离标准猫的位置时，奇怪的事情就会发生。...事实上，有一些重复出现的图案可能就是神经网络底层结构特征的反映。 例如，明暗交替的「颗粒状」外观可能是神经网络卷积部分动态变化的结果，类似于在一定有效像素范围内迭代模糊和锐化的结果。...具体来说，我们可以利用一直在使用的神经网络，对其进行更改，看看这对它产生的图像有什么影响。
神经网络的训练过程在于找到能使函数在训练数据集上表现最佳的参数，假设如果函数在训练数据上表现良好，那么在其他数据上也会表现良好。...在训练过程中，参数会使用一种称为反向传播的算法进行小幅度的迭代调整，这个算法涉及大量数学运算，所以本文不会详细讨论。每次调整后，神经网络的预测结果会略有改善。...参数更新后，网络会再次根据训练数据集进行评估，评估结果用于指导下一轮调整。这个过程会持续进行，直到函数在训练数据集上表现出良好的下一个 Token 预测为止。...以现有硬件条件训练这种规模的神经网络需要很长时间，通常是数周或数月。 有意思的是，由于参数众多，都是在没有人为干预的情况下通过漫长的迭代过程计算出来的，因此很难理解模型的工作原理。...一个神经网络被配置为执行一系列操作，每个操作称为一个 “层”。第一层接收输入，并进行某种转换。转换后的输入进入下一层，再次被转换。
因此谷歌的这篇通过二维循环特性来进行有效的通用图像识别建模的论文获得今年ICML2016的最佳论文奖也不奇怪了。...但是在结果上表现的没有Google的算法好，因此没能获奖。 ?...百度表示，除了算法的设计，这项研究的进展还要归功于对HPC（超级计算机）的恰当应用，这极大的增加了百度对算法迭代的速度。推进了研究的进程。 ?...梯度弥散指的是在神经网络层数过多的时候，算法后向传播的途中卷积核的输入落入了函数的饱和区，因此得到的梯度很小，最终可能导致在算法正常发挥的情况下结果偏离正确值。...算法在德州扑克中与 SmooCT 对战的表现。
在经过很长一段时间之后，我现在终于开始接触一个将数学和生物学结合在一起的领域：受生物神经网络启发而诞生的人工神经网络（ANN）。虽然你可能会觉得这样说很奇怪，但这就是我对人工神经网络的定义。...所以，这篇博文是我与人工智能的第一次互动。 本文对人工智能的解释没有办法做到面面俱到，但是我希望它能给你带来启发。...即使在0.1秒内切换如此多的神经元之后，大脑的表现也是相当快的。令人惊讶，对吧？目前的推测是神经元在人脑中可以并行工作。新的神经网络算法正在被改进为可以并行。...在本系列的之后的博文中，我们将使用Scala和Akka，这将使我们有更多的能力实现并行化。希望你和我一样对此感到兴奋!...我们还比较了生物神经网络和人工神经网络。最后，我们讨论了人类大脑如何快速做出复杂的决定。在我的下一篇博客中，我们将通过Scala中的神经网络的例子，深入探讨人工神经网络。
2.早期神经网络 神经网络早期的迭代方法已经完全被现代方法所取代，但仍有助于我们了解深度学习的起源。...虽然人们早在20 世纪50 年代就将神经网络作为玩具模型，并对其核心思想进行研究，但这一方法在数十年后才被人们所使用。在很长一段时间内，一直没有训练大型神经网络的有效方法。...贝尔实验室于1989 年第一次成功实现了神经网络的实践应用，当时Yann LeCun 将卷积神经网络的早期思想与反向传播算法相结合，并将其应用于手写数字分类问题，由此得到名为LeNet 的网络，在20...3.核方法 上节所述神经网络取得了第一次成功，并在20 世纪90 年代开始在研究人员中受到一定的重视，但一种新的机器学习方法在这时声名鹊起，很快就使人们将神经网络抛诸脑后。...SVM 刚刚出现时，在简单的分类问题上表现出了最好的性能。当时只有少数机器学习方法得到大量的理论支持，并且适合用于严肃的数学分析，因而非常易于理解和解释，SVM 就是其中之一。
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