Shiro和JWT技术简介

最新推荐文章于 2025-04-19 17:05:47 发布
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文章标签： java spring boot spring
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卜大伟
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神经网络之网络基础第1关：神经网络概述
admin的博客
10-04 2766
本关任务：通过学习神经网络模型的基础概念知识，完成相应的选择题。相关知识。
机器学习 --- 神经网络
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07-04 1324
第1题C 一共有3x4+4x2=20个权重本关任务：用Python实现常用激活函数。 第3关：反向传播算法 本关任务：用sklearn构建神经网络模型，并通过鸢尾花数据集中鸢尾花的4种属性与种类对神经网络模型进行训练。我们会调用你训练好的神经网络模型，来对未知的鸢尾花进行分类。...
【头歌】机器学习 --- 神经网络
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卷积神经网络（CNN）详解
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zdx2585503940的博客
04-19 4193
卷积神经网络是多层感知机 (MLP)的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。CNN由纽约大学的Yann Lecun（杨立昆）于1998年提出(LeNet-5)，其本质是一个多层感知机，成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：一方面减少了权值的数量使得网络易于优化；另一方面降低了模型的复杂度、减小了过拟合 的风险。当网络的输入为图像时，这些优点将表现地更加明显。2006年，
机器学习--神经网络
11-21
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Pytorch 之神经网络
weixin_44196785的博客
05-06 3836
加载数据——Data Loader import torch import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms import os import sys path = os.path.split(os.path.abspath(os.path.realpath(sys.argv[0])))[0] + os.path.sep path = path[:-10] + '/data/' #/******
头歌——机器、深度学习——手写体识别
absths的博客
06-21 3756
第1关：神经网络基本概念 第2关：激活函数 第3关：反向传播算法 第4关：使用pytorch搭建卷积神经网络识别手写数字
头歌——机器、深度学习——RNN循环神经网络
absths的博客
06-13 1504
在计算能力有限的情况下，注意力机制（Attention Mechanism）作为一种资源分配方案，将有限的计算资源用来处理更加重要的信息，是解决信息超载问题的主要手段。当用神经网络来处理大量的输入信息时，也可以借鉴人脑的注意力机制，只选择一些关键的信息输入进行处理，来提高神经网络的效率。在目前的神经网络模型中，我们可以将最大汇聚（Max Pooling）、门控（Gating）机制近似地看作自上而下的基于显著性的注意力机制。除此之外，自上而下的聚焦式注意力也是一种有效的信息选择方式。
【头歌】神经网络学习之机器学习基础
qq_63142181的博客
11-28 7321
【头歌】神经网络学习之机器学习基础
机器学习算法-神经网络LSTM
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机器学习之神经网络
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08-25 708
先从回归(Regression)问题说起。我看到不少人提到如果想实现强AI，就必须让机器学会观察并总结规律的言论。具体地说，要让机器观察什么是圆的，什么是方的，区分各种颜色和形状，然后根据这些特征对某种事物进行分类或预测。其实这就是回归问题。如何解决回归问题？我们用眼睛看到某样东西，可以一下子看出它的一些基本特征。可是计算机呢？它看到的只是一堆数字而已，因此要让机器从事物的特征中找到规律，其实是一个
机器学习-卷积神经网络
05-05
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头歌——机器学习(神经网络)
m0_73879806的博客
11-01 3097
举个例子，如下图中图像是4行4列的，池化区域是2行2列的，所以最终池化后的特征图是2行2列的。(上图的特征图中值为4的位置所对应到的源图像子区域中像素值的分布与卷积核值的分布最为接近)这也就说明了卷积在提取特征时能够考虑到特征可能只占图像的一小部分，以及同样的特征可能出现在不同的图像中不同的位置这两个特点。sigmoid函数在x过大或过小时，函数变化非常小，即梯度非常接近0，随着神经网络的加深，在使用梯度下降方法的时候，由于梯度接近0，参数更新接近0，网络开始学不到东西，即梯度消失。
机器学习----神经网络技术详解
qq_42538588的博客
08-01 4188
机器学习（Machine Learning, ML）是一种人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术，它使计算机能够通过经验自动改进性能，而不需要明确编程。机器学习的核心在于从数据中提取模式和知识，从而使系统能够做出预测或决策。机器学习的方法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种主要类型。监督学习：在监督学习中，模型通过一组带标签的训练数据进行训练。训练过程的目标是使模型能够根据输入数据预测正确的标签。例如，分类问题和回归问题都是监督学习的典型应用。
【头歌】神经网络学习之前馈神经网络
qq_63142181的博客
11-28 5688
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人工智能——机器学习——神经网络（深度学习）
xiao77224li的博客
06-12 4649
人工智能是让机器获得像人类一样具有思考和推理机制的智能技术，这一概念最早出现在 1956 年召开的达特茅斯会议上。其中深度学习可以理解为神经网络。刚开始只有神经网络的概念，随着神经网络的层数增加，就逐渐将神经网络叫做深度学习。神经网络的发展历程大致分为浅层神经网络阶段和深度学习阶段。
机器学习 绪论 头歌
weixin_57270536的博客
09-13 1736
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头歌工程实训答案-机器学习篇之神经网络
m0_71537260的博客
06-23 3439
然后，将该模型的softmax层之前的输出视为另一小模型的软目标。利用软目标传递来提高小模型的泛化能力，从而提高其性能。以上描述的是哪一种模型压缩方法（D）x = torch.linspace(-5, 5, 200) # 构造一段连续的数据。在模型优化过程中，Dropout层的作用是（A）
机器学习——神经网络
weixin_46028497的博客
07-13 880
【转】机器学习入门——浅谈神经网络 本文转自：http://tieba.baidu.com/p/3013551686?pid=49703036815&see_lz=1# 个人觉得很全，特别适合接触神经网络的新手。 先从回归(Regression)问题说起。我在本吧已经看到不少人提到如果想实现强AI，就必须让机器学会观察并总结规律的言论。具体地说，要让机器观察什么是圆的，什么是方的，区分各种颜色和形状，然后根据这些特征对某种事物进行分类或预测。其实这就是回归问题。 如何解...
第1关：多层神经网络模型基本使用方法
03-18
### 多层神经网络模型的基本构建与训练 多层神经网络（Multilayer Perceptron, MLP）是一种常见的前馈人工神经网络结构，通常由输入层、隐藏层和输出层组成。其基本使用方法涉及以下几个方面： #### 1. 数据准备 在构建神经网络之前，需要准备好用于训练的数据集。这些数据应分为特征矩阵 \(X\) 和目标向量 \(Y\)。对于回归问题，\(Y\) 是连续值；而对于分类问题，则可能是离散标签。 为了提高模型性能，建议对数据进行预处理，例如标准化或归一化[^1]： ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) ``` #### 2. 构建神经网络架构 可以利用 MATLAB 工具箱中的 NeuroSolutions 集成模块来设计自定义的神经网络，并将其导入到 MATLAB 中进一步开发。如果是在 Python 或其他编程环境中实现 BP 网络，则可以通过如下代码完成基础框架搭建[^3]: ```python import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), # 输入层 -> 第一层隐藏层 Dense(32, activation='relu'), # 第二层隐藏层 Dense(output_dim, activation='linear') # 输出层 (线性激活函数适用于回归任务) ]) ``` 此处 `input_dim` 表示输入维度大小，而 `output_dim` 则取决于具体应用场景下的预测变量数量。 #### 3. 定义损失函数与优化器 选择合适的损失函数以及梯度下降法变种作为优化策略至关重要。针对回归类别的题目推荐均方误差(MSE)，同时 Adam Optimizer 被广泛应用于实际项目当中因为它的高效性和稳定性[^2]: ```python model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') ``` #### 4. 训练过程控制 设定好批次大小(batch size) 及迭代次数(epoch number), 开始执行 fit 方法让机器自动寻找最佳参数组合直至满足停止准则为止: ```python history = model.fit(X_train_scaled, Y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2) ``` 上述代码片段展示了如何基于 Keras 库快速建立并运行一个多层感知机实例。当然，在真实世界里还需要考虑更多细节比如正则项加入防止过拟合现象发生等问题。 --- ###
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