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ArrayList 和 LinkedList 都是不同步的，也就是不保證線程安全； 底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)： Arraylist 底層使用的是 Object 數(shù)組；LinkedList 底層使用的是 雙向鏈表 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（JDK1.6 之前為循環(huán)鏈表，JDK1.7 取消了循環(huán)。注意雙向鏈表和雙向循環(huán)鏈表的區(qū)別，下面有介紹到?。?/p>
將模型表示為給定輸入后，計(jì)算對應(yīng)輸出的流程圖，則可以將這張流程圖中的最長路徑視為模型的深度。正如兩個使用不同語言編寫的等價程序?qū)⒕哂胁煌拈L度；相同的函數(shù)可以被繪制為具有不同深度的流程圖，其深度取決于我們可以用來作為一個步驟的函數(shù)。圖1.3說明了語言的選擇如何給相同的架構(gòu)兩個不同的衡量。圖
系列內(nèi)容深度學(xué)習(xí)CNN 文章目錄 ADAS攝像頭成像需具備的兩大特點(diǎn)單目鏡頭的測距原理雙目鏡頭的測距原理 ADAS攝像頭成像需具備的兩大特點(diǎn) 是要看得足夠遠(yuǎn) 看的越遠(yuǎn)就能有更加充裕的時間做出判斷和反應(yīng)，從而 避免或者降低事故發(fā)生造成的損失。 是要求高動態(tài)
卷積操作就是filter矩陣跟filter覆蓋的圖片局部區(qū)域矩陣對應(yīng)的每個元素相乘后累加求和。
No dashboards are active for the current data set. 特地重新訓(xùn)練了，記下來日志目錄，都是創(chuàng)建TensorBoard還是錯誤，不知道怎么回事，求解
來，辛頓一直致力于深度學(xué)習(xí)的研究工作，由于缺乏數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，其有效性受到了限制，一直到2012年才取得成果。辛頓對這項(xiàng)技術(shù)的堅(jiān)定信念最終帶來了巨大的回報：在第四年的圖像網(wǎng)比賽（ImageNet competition）中，幾乎所有參賽隊(duì)都在使用深度學(xué)習(xí)，并獲得了神奇的準(zhǔn)確性。很
的輸出結(jié)果只能為1或-1，可用于簡單二元分類。DNN基本結(jié)構(gòu)在介紹深度學(xué)習(xí)的過程中其實(shí)小Mi已經(jīng)跟大家介紹過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的大致模型，分別由輸入層、隱藏層和輸出層，而DNN簡單來說就是擁有很多隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層與層是全連接的關(guān)系，即，第i層的任意神經(jīng)元一定與第i+
序列預(yù)測「NGS測序深度」的深度學(xué)習(xí)模型一種可以根據(jù) DNA 序列預(yù)測「NGS測序深度」的深度學(xué)習(xí)模型 萊斯大學(xué)的研究人員設(shè)計(jì)了一個深度學(xué)習(xí)模型，該模型可以根據(jù)DNA序列，預(yù)測Next-Generation Sequencing（NGS）的測序深度。 針對預(yù)測測序深度的有針對性的NG
另一種是在深度概率模型中使用的方法，它不是將計(jì)算圖的深度視為模型深度，而是將描述概念彼此如何關(guān)聯(lián)的圖的深度視為模型深度。在這種情況下，計(jì)算每個概念表示的計(jì)算流程圖的深度 可能比概念本身的圖更深。這是因?yàn)橄到y(tǒng)對較簡單概念的理解在給出更復(fù)雜概念的信息后可以進(jìn)一步精細(xì)化。
有與傳統(tǒng)Dropout方法完全相同的噪聲掩碼，但缺乏正則化效果。Dropout Boosting訓(xùn)練整個集成以最大化訓(xùn)練集上的似然。從傳統(tǒng)Dropout類似于Bagging的角度來看，這種方式類似于Boosting。如預(yù)期一樣，和單一模型訓(xùn)練整個網(wǎng)絡(luò)相比，Dropout Boos
有與傳統(tǒng)Dropout方法完全相同的噪聲掩碼，但缺乏正則化效果。Dropout Boosting訓(xùn)練整個集成以最大化訓(xùn)練集上的似然。從傳統(tǒng)Dropout類似于Bagging的角度來看，這種方式類似于Boosting。如預(yù)期一樣，和單一模型訓(xùn)練整個網(wǎng)絡(luò)相比，Dropout Boos
參數(shù)VS超參數(shù)學(xué)習(xí)模型中一般有兩種參數(shù)，一種參數(shù)是可以從學(xué)習(xí)中得到，還有一種無法靠數(shù)據(jù)里面得到，只能靠人的經(jīng)驗(yàn)來設(shè)定，這類參數(shù)就叫做超參數(shù)。比如算法中的學(xué)習(xí)率、梯度下降法循環(huán)的數(shù)量、隱藏層數(shù)目、隱藏層單元數(shù)目、激活函數(shù)的選擇都需要你來設(shè)置，這些數(shù)字實(shí)際上控制了最后的參數(shù)和的值，所以它們被稱作超參數(shù)。
應(yīng)用于各類機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）算法的編程實(shí)現(xiàn)，其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法庫DistBelief 。Tensorflow擁有多層級結(jié)構(gòu)，可部署于各類服務(wù)器、PC終端和網(wǎng)頁并支持GPU和TPU高性能數(shù)值計(jì)算，被廣泛應(yīng)用于谷歌內(nèi)部的產(chǎn)品開發(fā)和各領(lǐng)域的科學(xué)研究
長短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的RNN，主要是為了解決長序列訓(xùn)練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡單來說，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長的序列中有更好的表現(xiàn)。
Python中的樹的最大深度和最小深度算法詳解 樹的最大深度和最小深度是樹結(jié)構(gòu)中的兩個關(guān)鍵指標(biāo)，它們分別表示樹的從根節(jié)點(diǎn)到最深葉子節(jié)點(diǎn)的最大路徑長度和最小路徑長度。在本文中，我們將深入討論如何計(jì)算樹的最大深度和最小深度，并提供Python代碼實(shí)現(xiàn)。我們將詳細(xì)說明算法的原理和步驟。 計(jì)算樹的最大深度
是一本”外行“也能看懂的深度學(xué)習(xí)書籍。本書首先介紹了什么是深度學(xué)習(xí)以及為什么我們需要深度學(xué)習(xí)。然后，介紹了有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的區(qū)別，具體地介紹了分類和聚類等主題。隨后，介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及如何逐層組合成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。最后，介紹了深度學(xué)習(xí)，包括計(jì)算機(jī)視覺中廣泛使用的
種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的新型深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過模型學(xué)習(xí)來估測其潛在分布并生成同分布的新樣本，被廣泛應(yīng)用于圖像和視覺、語音與語言、信息安全等領(lǐng)域，如今許多研究者試圖將其與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合進(jìn)行進(jìn)一步的研究。作為深度學(xué)習(xí)的重要理論基礎(chǔ)，未來統(tǒng)計(jì)學(xué)還有非常大的發(fā)展空間。因?yàn)?span id="2aaakmg" class='cur'>深度學(xué)習(xí)模型具有較好的非線性
1 統(tǒng)計(jì)學(xué)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)中重要的分支，因此與統(tǒng)計(jì)學(xué)同樣具有密不可分的關(guān)系。通?？梢詫⒔y(tǒng)計(jì)學(xué)分為兩大類，分別為用于組織、累加和描述數(shù)據(jù)中信息的描述統(tǒng)計(jì)學(xué)和使用抽樣數(shù)據(jù)來推斷總體的推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)。深度學(xué)習(xí)則是通過大量的樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)——總體規(guī)則的方法，可見深度學(xué)習(xí)是統(tǒng)計(jì)學(xué)
Some sources point out that Frank Rosenblatt developed and explored all of the basic ingredients of the deep learning systems of today
矩陣和向量相乘矩陣乘法是矩陣運(yùn)算中最重要的操作之一。兩個矩陣A和B的矩陣相乘是第三個矩陣C。為了使乘法可被定義，矩陣A的列數(shù)必須和矩陣B的行數(shù)相等。如果矩陣A的形狀是m x n，矩陣B的形狀是n x p，那么矩陣C的形狀是m x p。我們可以通過將兩個或多個矩陣并列放置以書寫矩陣乘法，列如
