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RSS订阅原创 神经网络基础
偏导数的求导较为复杂，但是在同一个层中的激活函数较为简单，我们可以利用复合函数链式求导法则，从输出层（右）向输入层（左），将每个变化的程度相乘即可得到最初变化量对结果的影响，以上操作简称为。拟合好的w和b是较好的参数，判断是否好的依据为损失函数L（w，b） = 1/N(x_point-x_line)^2，即均方误差MSE。w变化一点使得损失函数变化的多少就是损失函数对w的偏导数（偏导数分身指的是损失函数增长最快的方向），控制变化快慢的位位学习率。符号主义，一眼看出规律，找到精确的函数（线性函数）
2025-11-16 22:42:46
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原创 关于深度学习的个人见解
深度学习中的卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层（CONV）、池化层（Pool）、全连接层（FC）和输出层组成。卷积层通过滤波器（filter）提取特征，使用ReLU激活函数增加非线性，池化层（如MaxPool）用于降维。网络结构通常为[CONV+ReLU+CONV+ReLU+Pool]的循环，最后通过全连接层输出。经典网络如AlexNet和VGG展示了不同设计思路，但网络深度并非越深越好。卷积层参数包括步长（Stride）、填充（Pad）等，需合理设置以优化特征提取效果。
2025-07-28 11:44:30
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原创 数学建模笔记
1.变量完全为整数，称为纯整数规划：此时引进的松弛变量（大于等于0的数，解决小于等于0时的整数规划）和剩余变量（小于等于0的数，解决大于等于0的整数规划）可以不要求整数。多目标规划可以改为线性规划，此时只需要固定其中一个变量，比如在求解风险最小且收益最大时，可以通过引入变量a来判断当总和大于a是为最大或者当总和小于a时为最小。中、大样本的随机因素或周期特征的未来趋势未来预测：时间序列方法。模型：目标函数+决策变量（主要变量）+约束条件（约束公式）Matlab约束标准型：不等式约束、等式约束、决策变量约束。
2025-07-25 10:46:37
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原创 C#语言入门
在Windows系统下可以通过官网直接进行下载，对于MacOS，由于Visual Studio未对MacOS进行支持，目前之可以通过Visual Studio Code加装C#插件进行编写。特别注意在Install界面要假装所需的插件。对于Windows系统，若需要更改默认下载位置，请打开注册表，进入Local-Software--Microsoft-Visual Studio-Setup下更改公共下载路径选项或者直接删除该项。
2025-06-16 22:42:37
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原创 LLM笔记
大语言模型真正令我们震撼的地方是，它与小型预训练语言模型采用了相似的网络架构以及训练方法，但通过扩展模型参数规模、数据数量以及算力资源，却带来了令人意料之外的模型性能跃升。为了有效提升大模型的性能，研究人员需要深入了解大模型相关的工程技术，对于理论与实践的结合提出了更高的需求。此外，大语言模型对于产业应用带来了变革性的技术影响，将会催生一个基于大语言模型的应用生态系统。回顾以上历程可以看出，早期的语言模型主要面向自然语言的建模和生成任务，而最新的语言模型（如GPT-4）则侧重于复杂任务的求解。
2025-03-11 15:08:27
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空空如也
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