动听寒风

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利用Theano理解深度学习——Auto Encoder一、自编码器(Autoencoders)的原理二、Autoencoder的损失函数三、利用Theano实现Autoencoder四、关于隐含层节点个数的几点论述参考文献

注:本系列是基于参考文献中的内容,并对其进行整理,注释形成的一系列关于深度学习的基本理论与实践的材料,基本内容与参考文献保持一致,并对这个专题起名为“利用Theano理解深度学习”系列,若文中有任何问题欢迎咨询。本文提供PDF版本,欢迎索取。“利用Theano理解深度学习”系列分为44个部分,这是第二部分,在第一部分中的算法主要是监督学习算法,在这部分中主要是无监督学习算法和半监督学习算法,主要包括

分布式架构原理解析

1. 分布式术语1.1. 异常服务器宕机内存错误、服务器停电等都会导致服务器宕机,此时节点无法正常工作,称为不可用。服务器宕机会导致节点失去所有内存信息,因此需要将内存信息保存到持久化介质上。网络异常有一种特殊的网络异常称为——网络分区 ,即集群的所有节点被划分为多个区域,每个区域内部可以通信,但是区域之间无法通信。磁盘故障磁盘故障是一种发生概率很高的异常。使用冗余机制,将数据存储到多台服务器。1.2. 超时在分布式系统中,一个请求除了成功和失败两种状态,还存在着

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初始化封装您可以在 Mask Editor 的 Initialization 窗格中添加 MATLAB® 代码以初始化封装模块。Simulink® 将执行这些初始化命令以便在关键时刻(如模型加载和仿真开始运行)初始化封装子系统。有关详细信息,请参阅 执行初始化命令。您可以针对以下情况添加封装初始化代码:指定封装参数的初始值。例如,要指定参数 a 的初始值,请在 Initialization 窗格中...

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