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RSS订阅原创 深度学习入门（十二）：池化层、实践
最开始的层对简单的边缘有响应，接下来的层对纹理有响应，再后面的层对更加复杂的物体部件有响应。比如，在矩阵计算的库（线性代数库）等中，矩阵计算的实现已被高度最优化，可以高速地进行大矩阵的乘法运算。因此可以发现，滤波器1对垂直方向上的边缘有反应，滤波器2对水平方向上的边缘有反应。如图7-27所示，它有连续的卷积层和池化层（正确地讲，是只“抽选元素”的子采样层），最后经全连接层输出结果。第1层的神经元对边缘或斑块有响应，第3层对纹理有响应，第5层对物体部件有响应，最后的全连接层对物体的类别（狗或车）有响应。
2025-05-22 16:23:31
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原创 深度学习入门（十一）：卷积神经网络（1）卷积层
从这里开始，将介绍重中之重，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。CNN被用于图像识别、语音识别等各种场合，在图像识别的比赛中，基于深度学习的方法几乎都以CNN为基础。
2025-05-20 18:09:01
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原创 深度学习入门（十）：权重初始值、Batch Norm、超参数的验证
所谓逐渐缩小范围，是指一开始先大致设定一个范围，从这个范围中随机选出一个超参数（采样），用这个采样到的值进行识别精度的评估；然后，多次重复该操作，观察识别精度的结果，根据这个结果缩小超参数的“好值”的范围。然后，测试时，虽然会传递所有的神经元信号，但是对于各个神经元的输出，要乘上训练时的删除比例后再输出。换句话说，用测试数据确认超参数的值的“好坏”，就会导致超参数的值被调整为只拟合测试数据。于是，在超参数的最优化中，减少学习的epoch，缩短一次评估所需的时间是一个不错的办法。这说明过拟合受到了抑制。
2025-05-19 17:33:08
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原创 深度学习入门（九）：神经网络学习的技巧之更新方法
从这里开始，我们将介绍神经网络的学习中的一些重要观点，主题涉及寻找最优权重参数的最优化方法、权重参数的初始值、超参数的设定方法等。
2025-05-17 16:37:33
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原创 深度学习入门（七）：误差反向传播法
如果某个函数由复合函数表示，则该复合函数的导数可以用构成复合函数的各个函数的导数的乘积表示。如图所示，计算图的反向传播从右到左传播信号。反向传播的计算顺序是，先将节点的输入信号乘以节点的局部导数（偏导数），然后再传递给下一个节点。
2025-05-15 18:02:39
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原创 深度学习入门（六）：学习算法的实现
但是严格来说，减少的是“对训练数据的某个mini-batch的损失函数”的值。之所以要计算每一个epoch的识别精度，是因为如果在for语句的循环中一直计算识别精度，会花费太多时间。随着学习的进行，我们发现使用训练数据和测试数据评价的识别精度都提高了，并且，这两个识别精度基本上没有差异。因此，要评价神经网络的泛化能力，就必须使用不包含在训练数据中的数据。中，输入参数依次表示输入层的神经元数、隐藏层的神经元数、输出层的神经元数。神经网络的学习的实现使用的是mini-batch学习。
2025-05-14 17:23:30
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原创 深度学习入门（五）：神经网络的学习之数值微分和梯度
在神经网络的学习中，一般会一边改变学习率的值，一边确认学习是否正确进行了。需要注意的是，梯度表示的是各点处的函数值减小最多的方向。实际上，在复杂的函数中，梯度指示的方向基本上都不是函数值最小处。两处的“真的导数”分别为0.2和0.3，而计算差分值为0.19999和0.29999，虽然在严格意义上不相等，但是误差非常小，小到可以认为它们是相等的。梯度法就是指函数的取值从当前位置沿着梯度方向前进一定距离，然后重新求梯度，再沿着新梯度方向前进，如此反复，不断前进，可以做到函数值逐渐减小。梯度的计算方法不再赘述。
2025-05-13 21:05:10
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原创 深度学习入门（三）：输出层、softmax函数
神经网络只把输出值最大的神经元所对应的类别作为识别结果，并且即使使用softmax函数，输出值最大的神经元的位置也不会变。softmax函数的输出是0.0~1.0之间的实数，并且输出总和是1，这是softmax函数的一个重要性质。机器学习问题大致可以分为分类问题和回归问题，分类问题是数据属于哪一个类别的问题（识别），而回归问题是根据某个输入预测一个数值的问题（预测）。这个公式通过取对数的方式来防止溢出，在分子和分母上都乘上一个任意常数，而且因为是相同的常数，所以计算结果不变。的指数函数，分母是输入信号。
2025-05-12 17:51:19
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原创 深度学习入门（二）：神经网络组成、激活函数、数组运算
神经网络由输入层、输出层和夹在中间的中间层（也称隐藏层）构成。隐藏层的神经元肉眼看不见。fxsignw⋅xbwxbsign⋅signz1−1z≥0z0感知机的目标是通过调整w和b，使得对输入x的分类结果fx尽可能正确。
2025-05-10 16:47:48
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原创 深度学习入门（一）：感知机
它接收多个输入信号，根据设定的权重和偏置计算加权和，如果结果达到或超过某个阈值（条件），就输出响应（通常是1或0）。偏置的作用可以理解为在公式或模型中引入一个基础值，使得模型能够更好地适应数据。线性和非线性，感知机无法解决非线性问题，因为它说到底是凭借线性公式进行操作（单层）。感知机的核心思想就是通过学习调整权重和偏置，使模型能够对特定条件做出正确响应。通过不同感知机结合，来获得一个可以实现复杂判定的新感知机。权重代表着对应信号的重要程度，权重越高，这个信号对于感知机的影响越大。
2025-05-08 19:29:18
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原创 新手程序员做梦都在写Shader（一）
废物程序员做梦都在写Shader（一）学习用，编者死废物一个文章目录废物程序员做梦都在写Shader（一）一、渲染1.渲染流水线2.渲染状态3.Draw Call4.GPU流水线5.顶点着色器6.裁剪和屏幕映射二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结一、渲染1.渲染流水线渲染流水线从CPU开始，大致可分为3个阶段：（1）把数据加载到显存中（2）设置渲染状态（3）调用Draw Call2.渲染状态定义渲染方式3.Draw CallDraw Call是一个由CPU发起的命令，由GPU
2021-10-31 16:34:03
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原创 如何实现一个简单的对话系统
文章目录前言一、为什么需要对话二、创建对话框1.创建Canvas2.创建Panel3.创建Text和Image4.Text介绍5.Image介绍三、对话的实现（脚本）四、实际效果总结前言本文主要是对如何完成简单的游戏类对话做一个学习总结，新手菜勿喷一、为什么需要对话游戏需要剧情，对话能推动剧情发展，这在RPG或其他有故事情节的游戏十分重要，而对话框是实现对话的最基本方法。二、创建对话框1.创建Canvas在U3D中，我们可以在场景内创建canvas来进行对UI界面的编写2.创建P..
2021-04-24 13:57:44
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原创 另类的PR——Unity Timeline学习经历(2)
前言：经过前面的学习，我们能简单创建Timeline窗口，并为物体（对象）录制了关键帧，这次我们来分析A ctivation Track和Audio Track。Activation Track:Activation轨道就是可激活轨道，我们在玩RPG类游戏（原神）时常见到玩家视角在不同角色间进行切换，这有助于对剧情的叙述，而Activation轨道可以做到这种效果。摄像头分身术首先我们创建一个Activation轨道首先可以很清楚看到添加物品，我们把主摄像头放上可以看到轨道上有Active字
2021-04-04 11:24:47
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原创 另类的PR——Unity Timeline学习经历(1)
前言：何为Timeline：Timeline是Unity中控制动画过场等情况时所需要用到的工具。Timeline的本质：对多个物体的Animator的一种整合起步：1、创建Timeline 在Unity的菜单中找到Window选项，如图所示即可2、 必须的操作步骤简单的创建了一些基础物体，这些物体将是Timeline操作的对象。Timeline窗口创建出来后就是这样，但是它必须要基于一个或多个对象选中对象后再打开Timeline窗口，就会有提示创建，创建的文件名会基于所创建的对象
2021-03-13 10:20:43
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原创 新手第一次Unity实战总结
前言本次总结针对我的第一个Unity实战项目（TOWER DEFENSE），在创作过程中的一些分析和感悟以及对部分机制的探讨。序曲一个塔防游戏，重要的对象应该是防御塔和敌人，而机制无一例外都是基于消灭敌人防止其进入key point。敌人敌人因有的属性如下：1.属于自己的基础血量，伤害值（不一定），移动速度，特殊能力（不一定）等。2.一定的行动轨迹。3.对key point造成影响防御塔防御塔有以下属性：1.建造所需的价格，场地。2.攻击范围，攻击方式，攻击伤害。3.特殊能力经过
2021-02-07 20:40:03
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原创 新手入土实战：尝试用C++复刻部分C语言例题
这里写自定义目录标题前言基础顺序结构题选择结构基础题后语前言学习了C++一段时间后，尝试开始解题（白给）。基础顺序结构题1.老规矩开局先来个hello world#include <iostream>using namespace std;int main(){ cout<<"hello world!"<<endl; system("pause");}2.编写程序完成温度转换。要求程序运行时从键盘输入任意的华氏温度值(浮点型)，将其转换成摄氏
2021-01-29 21:48:03
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原创 新手初见感悟：C语言和C++的横向比较
ss新手初见感悟：C语言和C++的横向比较前言总体来说，C语言和C++具有相似点与相同点。相似点**C语言和C++在部分关键字和基础结构上仍然相同1. 主体结构在主体结构上仍然是以预编译+主函数+其余函数（结构体）的格式体现2. 关键字如同for，switch等关键字句的格式依旧不变不同点...
2021-01-22 23:30:05
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空空如也
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