小度写范文深度神经网络python【“智”二代降临,Sandy,Bridge正式版处理器深度测试】模板

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深度学习RNN循环神经网络ppt课件

L(t) t
时间步都有一个输入，一个输出，这种模型可以叫做Synced Seq2Seq。假设这里输出是预测单词
log
pmodel ( y(t )
| {x(1) ,..., x(t)})
或者字母，最直接的做法就是把输出当成多分类情况，使用softmax函数输出多个概率。
t
RNN—seq2vec
RNN—Attention Model
Encoder-Decoder的局限性是编解码的唯一联系就是一个固定长度的语义向量，也就是说，编码器需要将整个序列的信息压缩进一个固定长度的向量，但这样做有两个弊端。 1. 语义向量无法完全表示整个序列的信息。 2. 先输入的信息容易被之后的信息稀释。
所以有人在2015年提出了Attention模型，它将输入序列编码成一个向量序列，解码的时候会从这个向量序列里面挑选一个子集。向量序列是输入序列的不同区间产生的，所以包含了整个序列的信息，在解码时每个输出都会注意到不同的输入序列区间，也就是注意力模型。
每一个时间步计算都是用相同的激活函数和输入连接权以及循环连接权
RNN—Synced seq2seq
a(t) b Wh(t1) Ux(t) h(t) tanh(a(t) ) 2015-ReLU o(t) c Vh(t) y(t) soft max(o(t) )
L({x(1) ,..., x( )},{y(1) ,..., y( )}) 上图是隐藏神经元之间有循环连接，并且每一个

小度写范文电脑装机配置大师模板

【如果.购2011开学装机平台推荐】电脑装机配置大师

在上一期《如果购――2011新春装机专题》中，我们把消费者当前主流的应用划分为4大类，并在配置合理性，以及配置误区等方面进行了深入地分析，相信大家也已经了解到了装机的要点。那么在本期专题的下半部分中，我们又将针对这4大类应用，进行实际的配置推荐，希望能成为装机时的配置参考，让大家的装机过程变得更轻松愉快。游戏PC 这款配置采用了高端的Core i7 2600处理器，性能极为强悍，完全可以满足未来相当长一段时间的游戏需求。主板选择方面目前英特尔已经开始批量出货修复了BUG的B3版本6系列芯片组，玩家在购买的时候一定要询问清楚。显卡方面GTX460依旧是高端首选，这款显卡依靠高频率和做工优秀颇受玩家青睐，其颇具吸引力的外形和一键超频背板设计等玩家时尚因素全部齐备，是目前最热门的产品之一。其他配置方面，E-IPS面板、支持1080p的DELL UltraSharp U231 1H一直都以较低的价格和相当优秀的画质表现在市场上表现出色。另外，酷冷至尊650W电源搭配Razer键鼠套装，再加上惠威的桌面5.1音箱系统，满足一套高端游戏配置的所有因素，值得推荐。作为游戏玩家的主流配置，AMD AthlonⅡX3 440处理器颇受玩家喜爱，一方面是因为这款处理器在性能表现上相当出色，另一方面是它还可以通过开核破解，摇身一变比拼高端产品。与之搭配的映泰TA870+主板作为目前大板型AMD 870主板中性价比较高的产品，无论是超频性能还是开核能力都很不错。显卡方面千元级别性价比最高的昂达GTX 460 768MB也只需要999元，物超所值，也是流行的超值玩家之选。电源方面我们特别推荐了安泰克VP450P，这款电源几乎是目前同价位最强的产品，性价比相当高。对游戏玩家来说，英特尔Core i3系列处理器在实际游戏中的表现是令人相当满意的，目前最新Sandy Bridge核心的Core i3 2100的价格也到了800元左右，性价比逐渐提升。映泰TH61U3+作为此前H55芯片组主板的最佳换代产品，虽然是小版型，但麻雀虽小、五脏俱全，属于当下高性价比的精品选择。与之搭配的迪兰HD 5770恒金1G显卡是目前性价比最高的HD 5770显卡之一，凭借迪兰恒进一线大厂的风范和799元的超值价格，的确得到了很多玩家的青睐。这款显卡性能表现也很出色，功耗控制也很优秀，是高性能功耗比的产品，既想要高性能DirectX 11体验又想要低功耗的用户千万不要错过。普通上网PC 目前AMD三核心处理器的性价比依旧非常高，用于中端上网PC也相当合适。这类配置对性能要求远没有游戏电脑那样高，但一个不错的处理器还是相当重要的。主板方面虽然选择了上代AMD 770主板，虽然型号比较老，但胜在功能主流不落伍，价格也很实惠。此外，虽然显卡对上网PC要求并不高，但目前FLASH 以及高清电影等都需要显卡加速才能更流畅地处理，搭配一个超值的入门级独立显卡就很重要了，这款仅售399元的GeForce GT220功耗低，性能也很实在，值得选购。显示器方面AOC E2043F 是千元以下比较少见的LED背光屏幕，效果不错，值得推荐。AMD AthlonⅡX2 250在入门级双核处理器在市场上的点名率很高，在之前的游戏配置中我们就曾经推荐过它。对入门级网络用户来说，这款处理器完全可以满足日常使用需求，速度也很令人满意。另外，为了节约预算，这套配置并未搭配独立显卡，而是使用了AMD 880G芯片组以及集成的Radeon HD 4250，虽然性能难以抗衡入门级独立显卡，但满足用户基本需求已经绰绰有余。另外，虽然主板芯片组使用了SB710，但相比更贵的SB850仅仅缺少了对SATA 3的支持而已，这款主板胜在价格低廉，实用为主，是目前主流选择，值得推荐。硬盘方面我们推荐了一款1TB硬盘，价格便宜，性能表现也不错，适合喜欢下载的用户。综合来看本套配置价格便宜，但整体使用上会比较平衡。专业设计PC 这款配置采用了目前AMD系列最高端的六核心处理器PhenomⅡX6 1090T，性能顶峰能够带来急速享受，对于高端的设计用户来说，完全不用考虑系统的瓶颈。而且所选择的华硕M4A89TD PRO／USB3主板也拥有绝佳的扩展性能。显卡采用的是丽台Quadro 2000专业显卡，可以提供更高的专业级性能。硬盘方面选择了SSD+HDD的搭配，旨在提高工作站日常的使用效率，芝奇的40GB固态硬盘能提升整套配置在存储方面的性能，而西部数据的2TB硬盘则能储

rnn数理推导简单例子

RNN（循环神经网络）是一种用于处理序列数据的神经网络模型。它的核心思想是通过循环结构将输入序列中的每个元素与前一个元素进行关联，从而捕捉序列中的时间依赖性。下面我将通过一个简单的例子来解释RNN的数理推导过程。

假设我们有一个简单的RNN模型，用于预测序列中的下一个元素。输入序列是一个长度为n的整数序列，输出序列是一个长度为m的整数序列。

初始化

首先，我们需要初始化RNN的参数，包括权重矩阵W和偏差向量b。这些参数将在训练过程中进行优化。

前向传播

在前向传播阶段，RNN会遍历输入序列，计算每个时间步的输出。假设我们有一个长度为1的输入序列[x(t)]，其对应的输出为[y(t+1)]。

RNN的前向传播公式如下：

y(t+1) = activation(W * x(t) + b)

其中，W是权重矩阵，x(t)是输入序列中的第t个元素，b是偏差向量，activation是激活函数（如ReLU、Sigmoid等）。

在训练过程中，我们希望通过优化权重矩阵W和偏差向量b来最小化预测值y(t+1)与真实值之间的差距。

反向传播和优化

在反向传播阶段，我们根据损失函数计算每个时间步的误差项，然后使用梯度下降算法更新权重矩阵W和偏差向量b。

假设我们的损失函数是均方误差（MSE），则误差项e(t+1)为：

e(t+1) = (y(t+1) - y_true(t+1))^2

其中，y_true(t+1)是真实值。

使用链式法则，我们可以计算出误差项关于权重矩阵W和偏差向量b的梯度：

dW = Σ[e(t+1) * x(t)] * [x(t)']^T

神经网络中BP算法的原理与Python实现源码解析

神经⽹络中BP算法的原理与Python实现源码解析

最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记，因为能⼒有限，若有明显错误，还请指正。

什么是梯度下降和链式求导法则

假设我们有⼀个函数 J(w)，如下图所⽰。

梯度下降⽰意图

现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最⼩值。从图中我们知道最⼩值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最⼩，w的值需要减⼩。⽽初始位置的切线的斜率a > 0（也即该位置对应的导数⼤于0），w = w – a 就能够让 w 的值减⼩，循环求导更新w直到 J(w) 取得最⼩值。如果函数J(w)包含多个变量，那么就要分别对不同变量求偏导来更新不同变量的值。

所谓的链式求导法则，就是求复合函数的导数：

链式求导法则

放个例题，会更加明⽩⼀点：

链式求导的例⼦

神经⽹络的结构

神经⽹络由三部分组成，分别是最左边的输⼊层，隐藏层（实际应⽤中远远不⽌⼀层）和最右边的输出层。层与层之间⽤线连接在⼀起，每条连接线都有⼀个对应的权重值 w，除了输⼊层，⼀般来说每个神经元还有对应的偏置 b。

神经⽹络的结构图

除了输⼊层的神经元，每个神经元都会有加权求和得到的输⼊值 z 和将 z 通过 Sigmoid 函数（也即是激活函数）⾮线性转化后的输出值 a，他们之间的计算公式如下

神经元输出值 a 的计算公式

其中，公式⾥⾯的变量l和j表⽰的是第 l 层的第 j 个神经元，ij 则表⽰从第 i 个神经元到第 j 个神经元之间的连线，w 表⽰的是权重，b 表⽰的是偏置，后⾯这些符号的含义⼤体上与这⾥描述的相似，所以不会再说明。下⾯的 Gif 动图可以更加清楚每个神经元输⼊输出值的计算⽅式（注意，这⾥的动图并没有加上偏置，但使⽤中都会加上）

智能之门：神经网络与深度学习入门(基于Python的实现)课件CH15

ü 在损失函数历史数据图中，中间有一大段比较平坦的区域，梯度值很小，或者是随机梯度下降算法找不到合适的方向前进，只能慢慢搜索。而下侧的动量法，利用惯性，判断当前梯度与上次梯度的关系，如果方向相同，则会加速前进；如果不同，则会减速，并趋向平衡。所以很快地就达到了停止条件。
ü 当我们将一个小球从山上滚下来时，没有阻力的话，它的动量会越来越大，但是如果遇到了阻力，速度就会变小。加入的这一项，可以使得梯度方向不变的维度上速度变快，梯度方向有所改变的维度上的更新速度变慢，这样就可以加快收敛并减小震荡。
• RMSProp：与SGD的行为差不多，抖动大，得到loss值等于0.005迭代了130次。
• Adam：与Momentum一样，越过中心点，但后来的收敛很快，得到loss值等于0.005迭代了107次。
Ø 批量归一化
• 既然可以把原始训练样本做归一化，那么如果在深度神经网络的每一层，都可以有类似的手段，也就是说把层之间传递的数据移到0点附近，那么训练效果就应该会很理想。这就是批归一化BN的想法的来源。
• Momentum算法会观察历史梯度，若当前梯度的方向与历史梯度一致（表明当前样本不太可能为异常点），则会增强这个方向的梯度。若当前梯度与历史梯度方向不一致，则梯度会衰减。
• 实际效果比较
ü 普通SGD算法经过epoch=10000次未到达预定0.001 的损失值；动量算法经过2000个epoch迭代结束。

深度学习

深度学习的基本理论与方法
目录
概述与动机
深度学习具体模型
工具箱简介
总结与展望
特征表示
基本概念
浅层学习与深度学习
浅层学习是机器学习的第一次浪潮人工神经网络（BP算法） —虽被称作多层感知机，但实际是种只含有一层隐层节点的浅层模型 SVM、Boosting、最大熵方法（如LR，Logistic Regression） —带有一层隐层节点（如SVM、Boosting），或没有隐层节点（如LR）的浅层模型局限性：有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受限。
深度学习的具体模型与方法
• 受限玻尔兹曼机
定义联合组态（jointconfiguration）能量：
这样某个组态的联合概率分布可以通过Boltzmann 分布和这个组态的能量来确定：
深度学习的具体模型与方法
给定隐层h的基础上，可视层的概率确定：
（可视层节点之间是条件独立的）
给定可视层v的基础上，隐层的概率确定：
深度学习的具体模型与方法
• 卷积网络较一般神经网络在图像处理方面有如下优点： • a）输入图像和网络的拓扑结构能很好的吻合； • b）特征提取和模式分类同时进行，并同时在训练中产生； • c）权重共享可以减少网络的训练参数，使神经网络结构变得更简单，适应性更强

智能之门：神经网络与深度学习入门(基于Python的实现)课件CH5

影响北京通州房价的因素有很多，居住面积、地理位置、朝向、学区房、周边设施、建筑年份等等，其中，面积和地理位置是两个比较重要的因素。地理位置信息一般采用经纬度方式表示，但是经纬度是两个特征值，联合起来才有意义，因此，我们把它转换成了到通州区中心的距离。
Ø 求解方法
• 如果用传统的数学方法解决这个问题，我们可以使用正规方程法，从而可以得到数学解析解；然后再使用神经网络方式来求得近似解，从而比较两者的精度，再进一步调试神经网络的参数，达到学习的目的。
• 采用SGD，前 10 次迭代后损失函数值已经达到了 6.83e+66，而且越往后运行值越大，最后终于溢出了。下图所示的损失函数历史记录也表明了这一过程。
这可能就是传说中的梯度爆炸！数值太大，导致计算溢出了。不过不用担心，这是我们第一次遇到这个情况，但也相信这不会是最后一次，毕竟这种情况在神经网络中太常见了。
问题：在北京通州，距离通州区中心15公里的一套93平米的房子，大概是多少钱？
房价预测问题是机器学习的一个入门话题，著名的波士顿的房价数据及相关的比赛已经很多了，但是美国的房子都是独栋的，前院后院停车库游泳池等等参数非常多，初学者可能理解起来有困难。我们不妨用简化版的北京通州的房价来举例，感受一下房价预测的过程。
• 两种方法的对比如下：
定义如图所示的单层神经网络，该神经网络的特点如下：
ü 没有中间层，只有输入项和输出层（输入项不算一层）。 ü 输出层只有一个神经元。 ü 神经元有一个线性输出，不经过激活函数处理。 ü 可以同时接收多个输入，这是神经网络能够处理复杂逻辑的根

Python实现的深度学习迁移学习应用案例

MXNet：Apache基金会的开源深度学习框架，支持 Python。
Caffe：由加州大学伯克利分校开发的深度学习框架，支持Python。
Theano：由蒙特利尔大学开发的深度学习框架，支持 Python。
Python实现深度学习迁移学习的流程
数据预处理：对数据进行清洗、归一化等操作
Python实现的深度学习迁移学习应用案例
,a click to unlimited possibilities
汇报人：
目录
01 深度学习迁移学习概述
03 P y t h o n 实现的深度学习迁移学习案例
05 P y t h o n 实现深度学习迁移学习的实践建议
模型选择：选择适合语音识别任务的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等实验结果：在测试集上取得了较高的准确率和召回率，证明了深度学习迁移学习在语音识别任务中的有效性
案例四：推荐系统任务
任务背景：推荐系统是深度学习在电商、社交媒体等领域的重要应用
技术方案：使用Python实现深度学习迁移学习，将预训练模型应用于推荐系统
模型构建：选择合适的深度学习模型，如CNN、 RNN等
模型训练：使用训练数据对模型进行训练，调整参数以优化模型性能
模型评估：使用测试数据对模型进行评估，验证模型的泛化能力

小度写范文暴风雨前的宁静模板

暴风雨前的宁静

受新春放假的影响，每年第一季度的DIY市场都相对平淡。今年的情况也不例外，不过两大处理器巨头频繁的产品，市场调整动作，和Intel新平台遭遇芯片组BUG(可能导致SATA设备工作失常)的事件却为今年第一季度的处理器市场增添了不少关注点，更为接下来的市场竞争添加了不少的未知数。同时，移动互联平台的快速发展，也在进一步催促着桌面平台的能耗改进。巨头们都在筹划着自己的下一张王牌，当前市场暂时的平静当真可以形容为“暴风雨前的宁静”。和平淡的市场端不同，第一季度处理器两巨头都是动作频频。首先是Intel为高端PC市场带来了性能强劲的Sandy Bridge处理器；接着AMD又为低功耗、移动市场丢下了APU这颗重磅炸弹。相对遗憾的是Sandy Bridge 平台遇到了SATA接口的BUG困扰，引起了不小的市场骚乱。但AMD新发布的“Ontario、Zacate”系列APU没有让大家失望，最高18w，最低只有4w的满载功耗让大家对未来的迷你主机充满了遐想。不过，就主流的桌面平台来说，两巨头都没能为我们提供什么“新鲜血液”，还是以旧有型号的降价为主，来吸引玩家购买。不同的是，由于市场策略的不同导致了两家产品的供货情况和市场点名率区别明显。Intel：好马无鞍，旧产品缺货Intel第一季度相对比较郁闷，本来基于全新的SandyB ridge核心的处理器和6系列主板已经量产并上市。其强劲的性能和优秀的能耗比表现得到了大家的一致认可，想必Intel 也对sandy Bridge平台的实力十分自信，所以早早的开始减少Nehalem架构老Core i系列处理器的供货。而且_上市，就将Sandy Bridge架构的Core i系列处理器的价格定在和旧有Core i系列产品差不多甚至还更低的价格区间。大有迅速代替老产品的趋势，也欲抢在“推土机”上市之前获得市场先机。可就在这个节

智能之门：神经网络与深度学习入门(基于Python的实现)课件CH17

Ø 卷积编程模型
• 输入 Input Channel • 卷积核组 Weights,Bias • 过滤器 Filter • 卷积核 Kernel • 输出 Feature Map
Ø 步长 Stride
• 下图的卷积操作中，卷积核每次向右或向下移动两个单元，即 stride = 2。在后续的步骤中，由于每次移动两格，所以最终得到一个 2×2 的图片。
ü 对于三个通道，每个通道都使用一个卷积核，分别处理红绿蓝三种颜色的信息
• 显然第2种方法可以从图中学习到更多的特征，于是出现了三维卷积，即有三个卷积核分别对应三个通道，三个子核的尺寸是一样的。
• 对三个通道各自做卷积后，得到右侧的三张特征图，然后再按照原始值不加权地相加在一起，得到最右侧的白色特征图。
卷积神经网络是神经网络的类型之一，在图像识别和分类领域中取得了非常好的效果，比如识别人脸、物体、交通标识等，这就为机器人、自动驾驶等应用提供了坚实的技术基础。
卷积神经网络可以识别出上面两张图中的物体和场景。当然，识别物体和给出简要的场景描述是两套系统配合才能完成的任务，第一个系统只负责识别，第二个系统可以根据第一个系统的输出形成摘要文字。
Ø 池化 pooling
• 池化又称为下采样，downstream sampling or sub-sampling。池化方法分为两种，一种是最大值池化 Max Pooling，一种是平均值池化 Mean/Average Pooling。

神经网络使用方法及步骤详解

随着人工智能的快速发展，神经网络成为了一个热门的研究方向。神经网络是

一种模拟人脑神经元相互连接的计算模型，它可以用来解决各种复杂的问题。本文将详细介绍神经网络的使用方法及步骤。

一、神经网络的基本原理

神经网络由多个神经元组成，这些神经元之间通过连接进行信息传递。每个神

经元都有一个权重，用来调整信号的传递强度。神经网络通过不断调整权重，从而学习到输入和输出之间的映射关系。这个过程称为训练。

二、神经网络的训练步骤

1. 数据准备：首先，需要准备一组有标签的训练数据。标签是指输入和输出之

间的对应关系。例如，如果要训练一个神经网络来识别手写数字，那么输入就是一张手写数字的图片，输出就是对应的数字。

2. 网络结构设计：接下来，需要设计神经网络的结构。神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收输入数据，隐藏层用来提取特征，输出层用来产生结果。

3. 权重初始化：在训练之前，需要对神经网络的权重进行初始化。通常可以使

用随机数来初始化权重。

4. 前向传播：在训练过程中，需要将输入数据通过神经网络进行前向传播。前

向传播是指将输入数据从输入层经过隐藏层传递到输出层的过程。在每个神经元中，输入数据将与权重相乘，并经过激活函数处理，得到输出。

5. 计算损失：在前向传播之后，需要计算神经网络的输出与标签之间的差距，

这个差距称为损失。常用的损失函数有均方误差和交叉熵等。

6. 反向传播：反向传播是指根据损失来调整神经网络的权重，使得损失最小化。反向传播通过计算损失对权重的导数，然后根据导数来更新权重。

深度神经网络算法原理

深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）是一种基

于人工神经网络的机器学习算法。该算法的原理是通过构建具有多个隐藏层的神经网络模型，从而实现对复杂任务的高效学习和预测。

深度神经网络的原理可以概括为以下几个步骤：

1. 初始化神经网络：首先，会初始化神经网络的参数，包括权重和偏置。这些参数是随机初始化的，以便网络可以从头开始学习。

2. 前向传播：在这一步骤中，输入数据会通过网络的每一层，并产生输出。每一层的输出将作为下一层的输入，并在每一层中进行加权和激活函数操作。

3. 计算损失函数：通过比较网络的输出和实际标签，可以计算出一个损失函数。损失函数表示了网络预测的准确程度，我们的目标是最小化损失函数。

4. 反向传播：这是深度神经网络的关键步骤。通过使用梯度下降算法，网络会根据损失函数的导数来更新网络中的权重和偏置。梯度下降算法通过沿着损失函数的最陡坡度方向更新参数，逐渐降低损失函数的值。

5. 重复训练：通过反复进行前向传播和反向传播步骤，直到达到一定的停止准则（如达到一定的训练轮数或达到所需的精

度），或者网络的性能满足要求。

总之，深度神经网络通过多个隐藏层的组合，可以对复杂的任务进行建模和学习。它通过不断调整网络参数，使得网络能够逐渐提高预测准确度，并在训练数据集之外进行泛化。这使得深度神经网络成为了许多机器学习和人工智能领域的核心算法。

《机器学习Python实战》10神经网络

神经网络原理
2．激活函数神经网络能解决复杂问题的能力主要取决于网络所采用的激活函数。激活函数决定该神经元接收输入与偏差信号以何种方式输出，输入通过激活函数转换为输出。常用的3种激活函数比较如图所示。
第三节神经网络的决策过程
神经网络的决策过程
下面举一个例子来说明神经网络的决策过程。假设小芳正在考虑要不要去看一场演唱会。思考：（1）影响小芳是否去看演唱会的重要决策因素有哪些呢？（2）这些决策因素中哪些可以起决定性作用呢？ 1．看演唱会的决策因素日常生活中，影响小芳是否去看演唱会的重要决策因素有3个，分别是：今天的工作能否按时完成，不需要额外加班；自己的男朋友是否一起去；该演唱会的口碑是否很好。
神经网络
目录 content
第一节第二节第三节
神经网络的起源神经网络的原理神经网络的决策过程
第一节神经网络的起源
神经网络的起源
神经网络技术起源于20世纪50年代到20世纪60年代，经过许多科学家的努力，人脑神经元的这种处理信息模式最终演化为神经元模型，当时叫感知机（perceptron），它是一种多输入、单输出的非线性阈值器件，包含输入层、输出层和一个隐藏层。在一个神经网络中，神经元是构成神经网络的最小单元，如果一个神经元的输出等于n个输入的加权和，则网络模型是一个线性输出。在每个神经元加权求和后经过一个激活函数（Activation Function），则引入了非线性因素，这样神经网络可以应用到任意非线性模型中。图10-1展示了加入偏置项和激活函数后的神经元结构。

rnn文本分类例子代码python实现

一、引言

在自然语言处理领域，文本分类是一个重要的研究方向，其应用涵盖

了新闻分类、情感分析、垃圾邮件过滤等多个领域。在深度学习领域，RNN（循环神经网络）是用于处理序列数据的重要工具，其在文本分

类任务中也有广泛的应用。本文将介绍如何使用Python实现RNN文本分类的例子代码，帮助读者了解RNN在文本分类中的应用。

二、数据准备

在进行文本分类任务之前，首先需要准备文本数据。我们可以使用已

有的文本语料库，也可以自行收集数据。在本例中，我们使用了一个

名为IMDB的电影评论数据集作为示例。该数据集包含了大量的电影

评论文本以及其对应的情感标签（正面评价或负面评价），是一个典

型的文本分类数据集。

三、数据预处理

在将文本数据输入到RNN模型之前，需要进行数据预处理工作。这包括文本分词、构建词典、将文本转换成序列数据等步骤。在Python 中，可以使用NLTK、Spacy等库来完成这些工作。还可以使用词嵌入（Word Embedding）技术将文本数据转换成密集向量表示，以便更好地输入到神经网络中进行训练。

四、模型构建

在数据准备和预处理完成之后，就可以开始构建RNN文本分类模型了。

在Python中，可以使用Tensorflow、Pytorch等深度学习框架来实

现RNN模型。在构建模型时，需要考虑RNN的结构、超参数的选择、损失函数的定义等方面。通常来说，可以选择LSTM（长短期记忆网络）或GRU（门控循环单元）作为RNN的变种来完成文本分类任务。

五、模型训练

在模型构建完成之后，就可以使用准备好的文本数据集对模型进行训

小度写范文智能计算开启崭新生活序幕-从地下城开始的崭新生活模板

智能计算开启崭新生活序幕|从地下城开始的崭新生活

计算能力，一直伴随着社会的不断前行而发展，并且逐渐成为影响社会发展非常重要的决定力量。早期的计算是冰冷的，能够清脆歌唱的算盘终究不过是被操控的棋子；电子管时代的计算是孱弱的，庞大的身躯掩盖不了内心的单薄；晶体管时代的计算是孤独的，不断增强的能力到头来也只能孤芳自赏。而当计算插上互联的翅膀，有生命的计算终于出现。智能计算的概念智能计算(Intelligence computing)，是个非常广泛的概念，任何与智能扯上关系的词，都是从人工智能这个大概念下衍生出来的，即让机器具有人一样的思考能力。智能是个体有目的的行为、合理的思维，以及有效的适应环境的综合性能力。人工智能是相对于人的自然智能而言，用人工方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能。理论上的智能计算，是以连接主义的思想为主，并与模糊数学和叠代函数系统等数学方法相交叉，形成了众多的发展方向。人工神经网络(ANN)、遗传算法、演化计算、人工生命、生态计算、免疫信息处理、多主体系统等都可以包括在智能计算中。连接主义，或智能计算与分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence, DAI)是密不可分的。人们在研究人类智能行为中发现，大部分人类活动都涉及多个人构成的社会团体，大型复杂问题的求解需要多个专业人员或组织协作完成。“协作”是人类智能行为的主要表现形式之一，分布式人工智能正是为适应这种需要而兴起的。尤其是随着计算机网络、计算机通信和并发程序设计的发展，分布式人工智能逐渐成为人工智能领域的一个新的研究热点，作为人工智能的一个分支，DAI主要研究在逻辑上或物理上分散的智能动作者如何协调其行为，即协调协调它们的知识、技能和规划，求解单目标或多目标问题，为设计和建立大型复杂的智能系统或计算机支持协同工作提供有效途径。分布式系统的本质决定了它是复杂的、非线性的、通过各子系统间的协同达到更高有序态的系统。智能计算的各领域用不同方式实现了连接主义的计算，即：研究简单个体如何在简单交互规则指导下，构成具有复杂智能行为的高层系统。由此带来各种算法的统一特点，如社会性、并行性、单元的智能性、开放性等。换个通俗点的说法，智能计算就是一个基于连接的开放式计算系统。在本文中，我们将主要讨论的是智能计算其中的一种，即基于互联的嵌入式系统计算技术带给整个生活的变革以及对技术的需求。关于这种智能计算的模型，并无一个明确的公论。从另一个角度，我们审视IBM提出的“智慧的计算”的模型，也可以大致规划出这样类似的模型。“智慧的运算”(Smarter Computing)是综合IT基础架构领域内诸多先进技术和最新发展趋势而得到的综合技术体系，具有自动、整合、安全的特点。它包含大规模数据整合、优化的系统，以及云计算等新兴服务交付模式。“智慧的运算”包含大规模数据整合，开启全新洞察；优化的系统，满足特定工作负载的独特需求以及云计算模式，高效实现服务交付转型、创造全新业务模式。以此嵌套我们今天的智能计算模型，大体的结构包括：终端的嵌入式处理平台在一定指令控制下工作；各种有线/无线或者板级的传输方式用以传输数据信息及返回指令；数据中心进行数据收集、数据整理及挖掘，并最终将带有一定智能分析之后的指令传回终端。嵌入式系统到智能系统的转变伴随着连接技术的繁荣，现在业界一个重要的趋势就是从原有的计算机向计算能力的转变，亦即现在不再拘泥于某个设备，而是更加强调计算能力的存在。这一趋势从各个方面都影响着我们的生活，并由此趋势诞生了各种各样新的产品，例如数字标牌、信息亭以及一些基础设施相互连网的设备。最关键的是不同设备，它本身具备计算能力，另外一方面，它们是相互连接在一起的，给我们提供了新的机遇和新的需求。嵌入式系统已经广泛应用于整个电子产业中，涉及从控制到计算等各种处理应用，嵌入式系统加上连接能力，就组成一个小型的智能系统。所谓智能系统，是指那些安全的、连网的可以进行远程管理控制的系统。根据这样一个定义，目前全球有超过18亿个智能系统，占主要电子系统设备出货量的19%。随着智能系统市场的高速发展，它在2015年将超过所有出货系

深度神经网络

1. 自联想神经网络与深度网络

自联想神经网络是很古老的神经网络模型,简单的说,它就是三层BP网络,只不过它的输出等于输入;很多时候我们并不要求输出精确的等于输入,而是允许一定的误差存在;所以,我们说,输出是对输入的一种重构;其网络结构可以很简单的表示如下：

如果我们在上述网络中不使用sigmoid函数,而使用线性函数,这就是PCA模型;中间网络节点个数就是PCA模型中的主分量个数;不用担心学习算法会收敛到局部最优,因为线性BP网络有唯一的极小值;

在深度学习的术语中,上述结构被称作自编码神经网络;从历史的角度看,自编码神经网络是几十年前的事情,没有什么新奇的地方;

既然自联想神经网络能够实现对输入数据的重构,如果这个网络结构已经训练好了,那么其中间层,就可以看过是对原始输入数据的某种特征表示;如果我们把它的第三层去掉,这样就是一个两层的网络;如果,我们把这个学习到特征再用同样的方法创建一个自联想的三层BP网络,如上图所示;换言之,第二次创建的三层自联想网络的输入是上一个网络的中间层的输出;用同样的训练算法,对第二个自联想网络进行学习;那么,第二个自联想网络的中间层是对其输入的某种特征表示;如果我们按照这种方法,依次创建很多这样的由自联想网络组成的网络结构,这就是深度神经网络,如下图所示：

注意,上图中组成深度网络的最后一层是级联了一个softmax分类器;

深度神经网络在每一层是对最原始输入数据在不同概念的粒度表示,也就是不同级别的特征描述;

这种层叠多个自联想网络的方法,最早被Hinton想到了;