在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数：第一个参数logits：就是神经网络最初一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_classes]，单样本的话，大小就是num_classes第二个参数lab
2022/11/6 0:04:08
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python言语编写简单三层神经网络做二分类问题，隐含层激活函数为tanh函数，输出层为sigmoid函数，可视化loss/accuracy随迭代次数的变化以及散点图。
2019/9/6 8:28:04
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神经元节点的个数，隐藏层的个数，都是可以调理的，Optimer优化器有'SGD','mSGD','nSGD','AdaGrad','RMSProp','nRMSProp','Adam'，激活函数有relu和sigmoid
2018/7/25 3:29:44
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本文来自36kr，本文介绍了R-CNN基本结构和原理，YOLO的基本原理，推理过程，计算loss以及具体实用过程等。
知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术，在不断发展中外延也一度扩大。
盘点目前知识图谱的发展，其已经助力了很多抢手的人工智能场景的应用，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。
当前的人工智能其实可以简单划分为感知智能（主要集中在对于图片、视频以及语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等），知识图谱就是认知智能领域中主要的技术之一。
从使用的范围来讲，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。
通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。
通用知识图谱强
知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术，在不断发展中外延也一度扩大。
盘点目前知识图谱的发展，其已经助力了很多抢手的人工智能场景的应用，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。
当前的人工智能其实可以简单划分为感知智能（主要集中在对于图片、视频以及语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等），知识图谱就是认知智能领域中主要的技术之一。
从使用的范围来讲，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。
通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。
通用知识图谱强
2016/5/8 15:33:01
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2.用高阶多项式函数拟合曲线3.用解析解求解两种loss的最优解（无正则项和有正则项）4.优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）5.用你获得的实验
2022/9/25 14:09:51
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循环神经网络代码RNN-超全注释#inputst时辰序列，也就是相当于输入#targetst+1时辰序列，也就是相当于输出#hprevt-1时辰的隐藏层神经元激活值deflossFun(inputs,targets,hprev):xs,hs,ys,ps={},{},{},{}hs[-1]=np.copy(hprev)print('hs=',hs)loss=0#前向传导inputs6xnfortinrange(len(inputs)):
2022/9/8 11:38:06
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cnn+rnn+attention以及CTC-loss融合的文字识别代码，基于tensorflow实现，要的拿去不客气，样本使用自我合成的数据，可本人添加，有些人傻的，上来就说不能直接运行，大爷的说了要添加训练样本，傻吗。
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2022/9/3 21:26:23
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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