本節我們將神經網路的知識總結，串起來講，是我們有乙個整體的影響，搞明白神經網路的過程：
首先訓練神經網路架構的選取：
訓練神經網路的實現過程：
1）隨機初始化權重，是它們都接近0
2）實現前向傳播演算法，使得每乙個輸入x都得出結果y
3）計算出代價函式j(θ)
4）實現反向傳播演算法計算出偏導數
5）使用梯度檢測來比較已經計算出來的偏導數項，把用反向傳播演算法得到的偏導數值與用數值數值方法得到的估計值進行比較，因此，通過進行梯度檢測來確保兩種方法得到基本接近的兩個值。最後要停用梯度檢測。
6）使用乙個最優化演算法，比如說梯度下降演算法，或者更加高階的優化演算法，與反向傳播演算法結合計算出這些偏導數項的值，最小化代價函式j。
09 組合在一起
從我們的 hello world 程式開始，我們已經取得了很大進展！稍微發揮一點想象力並作一些調整，我們的程式將會成為一件十分有用的東西。讓我們加快推進開發，讓我們把這個程式變為乙個更有用的公司目錄程式。我們已經對前面的示例作了如下調整 l 調整了第二個tab選項卡以使它包含公司的關於資訊。l 在資...
《精通Nginx》一1 6 組合在一起
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邊緣計算和雲計算如何結合在一起
行業專家對網路延遲 一致性 安全性 成本等問題進行了分析，並對一些邊緣用例進行了 儘管雲計算和邊緣關係的實際架構仍在不斷湧現和發展，但無疑存在互補關係。其中的一種基本模式是，在混合雲或核心雲平台與運營環境的最外邊緣之間存在 基礎設施邊緣 基礎設施邊緣可以處理資料 路由流量或執行對延遲敏感的任務，同時...