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5.8 小结
5.8 小结 5.8 小结 本章我们介绍了将计算过程可视化的计算图，并使用计算图，介绍了神经网络中的误差反向传播法，并以层为单位实现了神经网络中的处理。我们学过的层有 ReLU 层、Softmax-with-Loss 层、Affine 层、Softmax 层等，这些层中实现了 forward 和 backward 方法，通过将数据正向和反向地传播，... -
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08 智能 每个物种的个体智力都会从愚笨逐渐发展到优秀，即使最高级的人类思维也本应从这个过程发展而来。我们可以通过多种视角来观察事物，我们拥有快速进行视角转换的方法、拥有高效学习的特殊方式、拥有获得相关知识的有效方式并可以不断扩大思维方式的范围、拥有表征事物的多种方式。正是这种多样性造就了人类思维的多功能。 -
07仿生数码新皮质
07仿生数码新皮质 07仿生数码新皮质 我们现在已经能模拟包含160万个视觉神经元的人脑视觉新皮质，模拟完整人类大脑的目标预计2023年就可实现。“矢量量化”方法既能高效利用计算机资源，又能保留重要的语言识别特征。隐马尔可夫模型让语音识别系统能同时完成识别和学习两项任务。 -
4.4.4 步骤5：以合适的格式，及时向决策者提出分析意见
4.4.4 步骤5：以合适的格式，及时向决策者提出分析意见 视觉描述比书面报告更高效，我们可以考虑3种格式方案。 ·比较方格图（见图4.2）：在由高/低自变量和因变量组成的x轴和y轴上绘出竞争对手的位置（绩效、能力、关键成功因素）。根据具体的应用，将公司的绩效或者行业平均值作为原点。比较方格图为两个竞争参数的相对表现提供了很好的快照。 图4.2 ... -
13.3 缺点
13.3 缺点 尽管VCA有很多优点，但是它的实用性遭到了信息技术带来的根本变革的挑战。一个不断成长的管理思想学派断言，围绕纵向联系的传统价值链无法以成功的战略执行所需要的速度不断发现价值，满足客户对响应能力的要求。 传统的VCA用于帮助理解物理资产和流程。它可能不适用于以知识资产和服务为基础的竞争。尽管如此，学术界中正在开发更新的概念。它们可以不断地... -
第1章 程序员小窝——搭建高效的开发环境
第1章 程序员小窝——搭建高效的开发环境 第1章 程序员小窝——搭建高效的开发环境 程序员的电脑、书桌就是程序员的小窝。在这块小天地里面，程序员要完成开发、学习的任务，那么一个高效、优雅的开发环境就显得尤为重要。古人云：居不可一日无竹。一个良好的环境是提高工作效率的保证。本章将向大家讲解如何做一名程序员中的雅士，在优雅的开发环境中完成自己的工作。 -
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8.7 创建类装饰器 和装饰一个函数类似，也可以写一个类装饰器，用来向类中添加功能。基本的原则都是一致的。装饰器是一个函数（或者一个可调用对象）。它接受一个类作为参数，返回一个类作为返回值。 在类定义中，我们的切入点很有限。大多数情况下，类装饰器会将额外的功能包裹进类中。从技术上来说，创建一个封装了原始类的类是可以的。但这种做法有一定的难度，因为包装类... -
5.3 如何实现发送接收的队列模式
5.3 如何实现发送接收的队列模式 5.3 如何实现发送接收的队列模式 我们可以将Domain视为MQ队列，每个node为一个队列消息，检查Domain的变化来获取队列消息。 ❏ Sender：是一个队列发送者，它发送消息的实现是在queue上创建一个匿名节点来存放消息 pl . create ( queue , ( Serializable ... -
3.7 小结
3.7 小结 3.7 小结 本章介绍了神经网络的前向传播。本章介绍的神经网络和上一章的感知机在信号的按层传递这一点上是相同的，但是，向下一个神经元发送信号时，改变信号的激活函数有很大差异。神经网络中使用的是平滑变化的 sigmoid 函数，而感知机中使用的是信号急剧变化的阶跃函数。这个差异对于神经网络的学习非常重要，我们将在下一章介绍。 本章所学的...