20、深度学习网络训练与推理相关技术解析

深度学习网络训练与推理相关技术解析

1 术语介绍

在深度学习领域，有几个关键的术语和概念需要了解：
- DLtrain ：深度学习模型训练平台，同时也能在给定的物联网边缘使用深度学习网络进行推理。
- Kanshi ：利用深度学习网络的网络安全审计软件名称。
- MQTT ：消息队列遥测传输，是物联网（IoT）的消息传递协议。
- XMPP ：可扩展消息与存在协议。

2 受限玻尔兹曼机训练

2.1 梯度下降最小化成本函数

在神经网络中，梯度下降技术用于最小化成本函数 (C)。以下是其工作原理的概述：
- 成本函数 ：定义成本函数 (C: [0, 1]^k \times [0, 1]^n \to [0, 1])，该函数接受两个向量，即神经网络的输入和我们期望的预定正确输出。它将输入运行通过整个网络，然后检查 (n) 个神经元的最终层与提供的正确输出之间的差异。简而言之，最小化此函数是我们优化问题的目标。
- 神经网络 ：神经网络整体是一个函数 (N: [0, 1]^k \to [0, 1]^n)，它有多个层 (N_1, N_2, \cdots, N_r)，其中每个层是一个函数 (N_i: [0, 1]^{k_{i - 1}} \to [0, 1]^{k_i})，且 (k_r = n)，(k_0 = k)。整个网络是这些层的组合 (N = N_r \circ N_{r -