神经网络基础部件-BN层详解
深入理解神经网络基石：BN层详解
在探索神经网络的奇妙世界中，概率密度函数是描述随机变量概率分布的关键工具。随机变量有离散和连续两种形态，离散型通过概率质量函数（PMF）表述，而连续型则依赖于概率密度函数（PDF），如大名鼎鼎的正态分布。正态分布，以其μ（位置参数）和σ（尺度参数）的重要性，常被视为最简洁的连续分布，其标准形式记为 。正态分布的魅力在于其通过最大熵原理赋予数据最少的先验结构。使用Python库如NumPy，我们可以通过np.random.normal轻松生成正态分布的随机数并观察其曲线。
然而，深度学习训练中，Internal Covariate Shift（ICS）问题显得尤为重要，它源于网络参数的动态变化导致输入数据分布的改变。这种变化不仅减缓学习速度，还可能引发非线性模型的训练瓶颈。为此，人们尝试了白化和标准化等方法，但它们可能对数据表达能力造成影响。
这时，批量归一化（BN）作为一项强大的解决方案崭露头角。BN的核心在于其前向传播过程：对每个小批量数据进行标准化，通过缩放系数和偏置进行线性变换。训练时，BN会针对每个小批量数据实时标准化，而在测试阶段，BN使用训练阶段的平均值和方差进行无偏估计。
BN的工作原理如下：
- 前向传播：对输入数据进行标准化，确保层间输入分布的稳定性，从而加速训练过程。
- 参数计算：在训练时，每个小批量计算均值和方差，推理时则固定这些值，使用动量方法或保存的批次平均值来估计。
BN通过稳定输入分布和线性变换，显著提升了模型的收敛速度和学习率，同时减少了梯度问题。ImageNet上的实验验证了BN的卓越效果，它不仅优化了训练过程，还降低了对初始化敏感性。BN层的优势包括：输入分布的稳定、训练效率提升、作为正则化的手段以及减轻对初始化的依赖。
参考文献如Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift和Batch Norm Explained Visually，深入理解BN的魔力，你将更好地驾驭神经网络的内在动态，使之在复杂的数据海洋中游刃有余。
网络基础-传输层, 网络层数据链路层
数据链路层的数据(MTU)大小为不超过1500个字节,因此我们可以推断出传输层的数据段最大为不超过1460字节;(网络层的首部最小20个字节, 传输层首部最小20个字节, 因此传输层的数据段最大为1460); ping 的几个用法: 通过tracert, pathping ip地址的方式, 可以查看途径的路由器; TTL : Time To Live(生存时间) ...
计算机网络基础2-网络设备
路由器: 提供多个独立子网相互连接服务的一种存储转发设备。可以根据传输费用、网络拥塞、信息源与目的地的距离等不同情况，自动选择最佳的网络路径来完成数据的传送。路由器可用于互联不同类型的网络，在实际应用中通常作为局域网和广域网的连接设备。路由器工作于OSI模型的网络层。网关 网关: 又称网间连...
网络六大部件?
集线器（HUB）属于数据通信系统中的基础设备，它和双绞线等传输介质一样，是一种不需任何软件支持或只需很少管理软件管理的硬件设备。它被广泛应用到各种场合。集线器工作在局域网(LAN)环境，像网卡一样，应用于OSI参考模型第一层，因此又被称为物理层设备。集线器内部采用了电器互联，当维护LAN的环境是逻...
计算机网络基础?
根据给出的子网掩码，可以知道该网络的最后一个子网的主机地址是 192.168.114.127，而该网络的下一个子网的第一个主机地址是 192.168.114.128。因此，要与主机192.168.114.16进行通信，必须通过路由器或三层交换机。在给出的选项中，只有192.168.114.135位于下一个子网中，因此它是唯一需要通过...
网络基础
网络大致可以分为三大类：共七层：Tcp***报文结构 ：三次握手： 主机A发送SYN=1（控制字段） 主机B确认ACK=1（ACK也需要为1） 主机B同时需要将SYN也置为1 SYN=1 主机A再次确认SYN=1（控制字段）通过抓包工具获得三次握手的详细信息 配置\/etc\/hosts ARP***协议：建立***IP***地...
计算机网络基础
14.D 15.A 16.B 17.A 18 .A 19.B 20.B 双绞线、同轴电缆、光纤 语法 语义 同步 右下向上数是第4层 传输层 B类 LISTEN SYN-SENT SYN-RECEIVED（就是三次握手）RARP ARP 并行 串行 数据交换、分组交换（包交换）、电路交换 ...
一文看懂四种基本的神经网络架构
在RBM中,任意两个相连的神经元之间有一个权值w表示其连接强度,每个神经元自身有一个偏置系数b(对显层神经元)和c(对隐层神经元)来表示其自身权重。 具体的公式推导在这里就不展示了 DBN是一个概率生成模型,与传统的判别模型的神经网络相对,生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布,对P(Observation|Label...
计算机网络基础-ip子网划分
一.ip地址基本知识 1.1 ip地址的结构和分类 1.2 特殊ip地址 1.3 子网掩码 1.4 ip地址申请 二.子网划分 2.1 子网划分概念 2.2 c类子网划分初探 2.3 子网划分步骤 2.4 子网划分案例 2.5 划分子网注意事项 2.6 为何要子网划分及其优点 2.6.1 ...
网络基础
1.服务器-终端－各路由拉入节点-客户机，真实的网络连接模型太复杂了，有很多种连接方式组成各种各样的网络 2.物理层 ： O S I 模型的最低层或第一层，该层包括物理连网媒介，如电缆连线连接器。物理层的协议产生并检测电压以便发送和接收携带数据的信号。在你的桌面P C 上插入网络接口卡，你就...
(工商)专业知识与实务每日一练-2022中级经济师(2-17)
A.网络基础设施 B.公共政策 C.技术标准 D.网络安全 E.法律规范 「参考答案及解析」1、【参考答案】C。解析：考查移动支付的特点。移动支付的特点包括:(1)移动性(2)及时性(3)定制化(4)集成性。故选C。2、【参考答案】BCE。解析：考察企业实施电子商务的运作步骤。其中系统设计与开发阶段包括：功能...
恽蒲万托： 做对人类有危险的事情 智能机器人是人工智能中的最...环境发生的变化,完成交给的各种复杂、困难的任务,...② 能进行信息综合.通常存储对象的数目可能很大,...
丹凤县13081437082： 如何理解resnet中的deeper bottleneck architectures - ？
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恽蒲万托： 基本结构是三层,输入层,隐层,输出层,各层由神经元和神经元之间的权值组成.
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恽蒲万托： 人工神经网络由于其独特的模型结构和固有的非线性模拟能力,以及高度的自适应和容错特性等突出特征,在控制系统中获得了广泛的应用.其在各类控制器框架结构的基础上,加入了非线性自适应学习机制,从而使控制器具有更好的性能. 基本的控制结构有监督控制、直接逆模控制、模型参考控制、内模控制、预测控制、最优决策控制等.
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恽蒲万托： 神经网络(Neural Networks,NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习系统.神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理...
丹凤县13081437082： 神经网络中层次多少对神经网络有什么影响 - ？
恽蒲万托： 理论情况下,三层的神经网络能完成任意的n维到m维的映射. 输入层神经单元数确定方法:根据需要求解的问题和数据表示方式确定. 隐层的神经单元数确定方法:最佳的隐层单元数一定存在,但需要根据经验和多次试验确定. 经验公式如n2=2*n1+1等. 输出层神经单元数确定方法:有使用者要求来定,如bp网络用为分类器,一般有两种方式: 1,m; 2,log2(m). 层次太多增加了复杂度,并不一定能更好的识别.
丹凤县13081437082： 逃生2杰西卡电脑转身 - 逃生2杰西卡电脑过不去 ？
恽蒲万托： 逃生2杰西卡电脑过不去把汉化补丁卸载还原成英文就好了 过了这关之后再装上补丁 ... 因为那是他们就已经受信号塔影响,神经错乱了,其实布莱克的妻子自始至终就不是...
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恽蒲万托： 1.感知器 感知器(Perceptron),是神经网络中的一个概念,在1950s由Frank Rosenblatt第一次引入. 2.单层感知器 单层感知器(Single Layer Perceptron)是最简单的神经网络.它包含输入层和输出层,而输入层和输出层是直接相连的. ...
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恽蒲万托： 神经网络不仅是现在的思维模式,计算机的将来计算模式,还是简单的细胞的运算模式.他们没有真正的思考,而是计算.计算是机器也能够做到的,因此不管人是否理解或者机器是否知道,都可以从容应对.而不知道的事物如此之多,因此不必担心他们会自动的进入圈套.他们不仅是可以识别计策的,还是具有分辨计策的能力的,因此必须留心别进入他们的世界,以免变得面目全非.神经的联系来源于突触,但是这是复杂的,因此不要把他们变的简单化,因为这将把神经变的难以显现.没有这些就没有自己.神经不仅是可以从一点出发,到达任何一点的,还是可以从一个神经进入另一个神经的,因此必须小心不要到达不可及之地.那里是隐私的储藏地点.那里充满着机关算计以及绝杀的危险之地.
