摘要：
Pytorch 加载数据集的几种方法 总结 坑 方案1： 方案2： train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True 阅读全文
摘要：
如何理解梯度爆炸和梯度消失 何为梯度消失，产生的原因是什么？ 梯度消失的最核心原因是，选择的优化方法不能很好的应对多层结构。在利用链式法则，求导的过程中导致梯度逐层衰减，最后消失。反之如果每次求导之后，梯度的值大于1，通过累乘就会产生爆炸的结果，即梯度爆炸。 梯度消失带来的后果是：较深的神经元中的梯 阅读全文
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机器学习和深度学习之间的联系和区别 人工智能 > 机器学习 > 深度学习 ， 阅读全文
摘要：
7、Hopfield网络 特点： （1）是一个简单的单层全连接神经网络； （2）每个神经元和其他神经元是全连接的关系； （3）在更新网络权重时，有异步工作方式：每次只更新一个神经元的权重，其他权重保持不变；和同步工作方式：所有神经元同时调整状态； （4）Loss function是什么？（能量函数） 阅读全文
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Hopfield神经网络 特点： 特点： （1）是一个简单的单层全连接神经网络； （2）每个神经元和其他神经元是全连接的关系； （3）在更新网络权重时，有异步工作方式：每次只更新一个神经元的权重，其他权重保持不变；和同步工作方式：所有神经元同时调整状态； （4）Loss function是什么？（能 阅读全文
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Hopfield网络 能量函数定义的合理性是什么？ 暂时没有找到答案，以下是一些线索： 解释： 动力学系统中的 李亚诺夫函数、Ising模型； 参考资料： 1、深度学习 Hopfield神经网络详解_zsffuture的博客-CSDN博客_hopfield神经网络 2、 深度置信网络（一）：HopF 阅读全文