摘要： 深度在神经网络中有及其重要的作用，但越深的网络越难训练。 随着深度的增加，从训练一开始，梯度消失或梯度爆炸就会阻止收敛，normalized initialization和intermediate normalization能够解决这个问题。但依旧会出现degradation problem：随着深 阅读全文

摘要： 从LeNet-5开始，cnn就有了标准的结构：stacked convolutional layers are followed by one or more fully-connected layers。对于Imagenet这种大的数据集，趋势是增加层数和层的大小，用dropout解决过拟合。 1 阅读全文

摘要： 1.深度学习本质就是找一个函数能够拟合某一个的问题。 2.如果没有非线性的激活函数，整个函数就只有线性，也就是说你只能去线性地分类问题，但很多问题都不是线性可分的。 3.人脑神经元的连接是稀疏的，因此研究者认为大型神经网络的合理的连接方式应该也是稀疏的。稀疏结构是非常适合神经网络的一种结构，尤其是对 阅读全文

摘要： 如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样 阅读全文

摘要： 错误代码： 正确代码： 正确代码只是比错误代码在reverse函数中增加了一个参数引用 错误代码使用的reverse函数并不能改变str这个实参，导致后面的翻转出错。增加参数引用后就能对参数str进行改变。 阅读全文

摘要： 删除~/.config目录下的SougouPY SogouPY.users sogou-qimpanel文件夹，然后重启搜狗输入法即可 阅读全文

摘要： #include<string> string s1 = "abcdefg"; string s2("abcdefg"); 阅读全文

摘要： c++中单引号表示一个字符，双引号表示字符串 python中单引号与双引号是一样的 阅读全文

摘要： 1.if和else if后面并没有要求一定要接else(即以else来结尾)，可以直接if语句然后接其他语句，也可以if语句之后加else if语句再接其他语句 阅读全文

摘要： 没有把队列的头部弹出，出现内存错误： 阅读全文