英国利物浦大学的科研团队最新的研究报告称，一种名为“变色龙”的病毒可以感染WiFi（无线）网络，而这种病毒在人口稠密地区的传播效率不亚于普通感冒病毒的人际传播。...据报道，这次演示实验发现，“变色龙”病毒的表现如同一种可以通过空气传播的病毒一样，它利用家庭和企业接入WiFi网络的接入点感染WiFi网络，不仅传播迅速，而且能够躲避检测，并确定哪个WiFi接入点的加密技术和密码最易攻破...人口较密集的地区往往拥有数量众多的WiFi网络接入点，而且这些接入点之间的距离更近，这意味着病毒能以更快的速度传播，而10米到50米半径范围内的WiFi网络尤其易受感染。...马歇尔说：“WiFi网络连接正逐渐成为电脑黑客们的攻击目标，因为其存在显而易见的安全漏洞，使得它很难检测和防御病毒。”...他表示：“虽然有假设认为不可能开发出能够攻击WiFi网络的病毒，但我们证明了这是可能的，而且它可以迅速传播。我们现在能够利用这项研究所产生的数据，开发出能掌握该病毒攻击时间的新技术。”
DNN中的反向传播 反向传播算法是神经网络的训练的基本算法组成之一，在训练神经网络时，训练分为两个步骤：计算梯度和更新权值。其中反向传播负责的是梯度的计算，而训练算法的区分主要在更新权值的方式上。...于是梯度的计算被分为反向传播链条上的几个部分，将复杂的求导分割为层内运算的求导，上一层的梯度可以由本层的梯度递归的求出。...卷积神经网络中的反向传播 卷积神经网络相比于多层感知机，增加了两种新的层次——卷积层与池化层。由于反向传播链的存在，要求出这两种层结构的梯度，仅需要解决输出对权值的梯度即可。...池化层的梯度 池化层用于削减数据量，在这一层上前向传播的数据会有损失，则在反向传播时，传播来的梯度也会有所损失。一般来说，池化层没有参数，于是仅需要计算梯度反向传播的结果。...反向传播梯度 理论分析 对于卷积网络，前向传播公式为： $$a^l= \sigma(z^l) = \sigma(a{l-1}*Wl +b^l) $$ 其中$*$为卷积运算（不为乘法运算），DNN的反向传播公式为
利用反向传播算法对神经网络进行训练。...与梯度下降算法相结合，对网络中所有权重（w，b）计算损失函数的梯度，并利用梯度值来更新权值以最小化损失函数。 前向传播是神经网络中用于计算预测输出的过程。...前向传播的目的是计算给定输入数据时网络的预测输出，以便在后续的训练过程中与实际目标值进行比较，并计算损失。 链式法则是微积分中一个重要的概念，用于计算复合函数的导数。...在神经网络中，链式法则用于反向传播算法（Backpropagation），该算法用于计算损失函数相对于网络权重的梯度。 反向传播算法是利用链式法则进行梯度求解及权重更新的。...具体来说，链式法则允许我们将损失函数相对于网络输出的导数分解为多个部分，每个部分对应于网络中的一层。其参数为权重 w、b。我们需要求关于 w 和 b 的偏导，然后应用梯度下降公式就可以更新参数。
以下是一些常见的特殊数据类型和它们的具体用法： 1：正则表达式（RegExp）：用于匹配和操作字符串的模式。...可以使用Set对象的方法进行添加、删除、查找和迭代值。...可以用作对象属性的键，确保属性名的唯一性。...可以使用Promise对象的方法进行处理异步操作的成功和失败情况，并进行链式调用。...}); 这些特殊数据类型在JavaScript中有特定的语法和方法来创建和操作
---- 反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。...，直至传播到输入层； 在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值；不断迭代上述过程，直至收敛。...其中，x表示输入的样本，y表示实际的分类，a^L表示预测的输出，L表示神经网络的最大层数。 3. 公式及其推导 本节将介绍反向传播算法用到的4个公式，并进行推导。...公式1（计算最后一层神经网络产生的错误）： ? 其中， ? 表示Hadamard乘积，用于矩阵或向量之间点对点的乘法运算。公式1的推导过程如下： ?...反向传播算法伪代码 输入训练集 对于训练集中的每个样本x，设置输入层（Input layer）对应的激活值 ? ： 前向传播： ? 计算输出层产生的错误： ? 反向传播错误： ?
---- CNN的这三个特点是其对输入数据在空间（主要针对图像数据）上和时间（主要针对时间序列数据，参考TDNN）上的扭曲有很强的鲁棒性。...下面是一个卷积神经网络的示例： ?...这就是卷积神经网络的基本思想，但具体实现有很多种版本，本次参考了Matlab的Deep Learning工具箱DeepLearn Toolbox，这里实现的CNN与其他最大的差别是采样层没有权重和偏置，...还有需要注意的是，卷积层的map个数是在网络初始化指定的，而卷积层的map的大小是由卷积核和上一层输入map的大小决定的，假设上一层的map大小是n*n、卷积核的大小是k*k，则该层的map大小是(n-k...每日一学——卷积神经网络 ? 采样层（subsampling,Pooling）：采样层是对上一层map的一个采样处理。
版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！...必备基础知识 卷积以及卷积的运算过程 微分相关知识，包括求偏导及链式法则 1. 卷积运算的前向传播 数学符号定义： 输入： ? 卷积核： ? 输出： ? 卷积运算： ? ?...定义损失函数，将损失函数定义为输出的和，这样方便反向传播计算的演示： ? 从X -> Y -> L的过程是卷积运算的前向传播过程，为了简化这个过程，这里忽略了偏置项b以及卷积之后的激活函数。 2....卷积运算的反向传播 计算损失函数L对输出Y的梯度 ? 计算输入X的梯度 ? 计算其中每一项的梯度： ? 计算卷积核W的梯度 ? 计算其中每一项的梯度： ?
反向传播不仅显著提高了神经网络的训练效率，还使得深度学习在各种复杂任务中取得了卓越的表现。本文将深入探讨反向传播的原理、重要性及其应用。 什么是反向传播？...反向传播的工作原理 反向传播的过程可以分为以下几个步骤： 前向传播（Forward Propagation）： 输入数据经过神经网络的各层，计算出预测输出。...反向传播的重要性 反向传播的出现解决了神经网络训练中的许多问题，包括： 高效训练：反向传播显著提高了神经网络的训练效率，使得训练复杂模型成为可能。...深度学习的基础：反向传播为深度神经网络（多层网络）的训练提供了可行的方法，是深度学习发展的基石。 通用性：反向传播适用于各种类型的神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。...结论 反向传播作为神经网络训练的核心算法，为现代深度学习的成功奠定了基础。通过理解反向传播的原理和应用，我们可以更好地构建和优化神经网络，以解决各种复杂的实际问题。
虽然不太为人所知，但网络传播是计算生物学中用于网络学习的主要方法。在这篇文章中，我们将深入研究网络传播背后的理论和直觉，我们也将看到网络传播是图卷积的一种特殊情况。...网络传播是计算生物学中基于内疚关联原理的一种流行方法。 两种不同的网络传播观点:随机游走和扩散，以HotNet2为例。 网络传播是图卷积的一种特例。...与上面介绍的扩散类似，HotNet2算法迭代更新初始“heat”分布p0波浪线如下。 其中beta值从0到1，是将“热量”带回其源头的“重启概率”。包含这个重启概率的原因有几个(有些相关)。...自连接的作用类似于重新启动概率，以保留当前迭代的一些信息。 通过下面的替换，我们可以完全重建标签传播作为图卷积的一种特殊情况。...现在你知道了，网络传播是图卷积的一种特殊情况! 总结 基于关联原理，网络传播由于细胞组织的模块化，在计算生物学中被广泛应用于疾病基因预测等各种任务。
Bleeping Computer 网站披露，俄罗斯电信监管机构 Roskomnadzor 已对谷歌处以 6800 万卢布（约合120 万美元）的罚款，原因是谷歌传播关于俄乌战争的“不可靠”信息，以及未能从其平台上删除这些信息...俄罗斯电信监管机构表示，谷歌 YouTube 在线视频共享平台“有目的地帮助”传播俄乌战争相关的不准确信息，从而诽谤俄罗斯军队。...值得一提的是，由于一再未能限制对俄罗斯禁止信息材料的访问，谷歌还面临高达其在俄罗斯年营业额 10% 收入的罚款。...早在今年 3 月，Roskomnadzor 已经禁止了 Alphabet 的新闻聚合服务 Google News，并阻止访问其 news.google.com 域名，原因是它提供了关于俄乌战争的“不可靠的信息...据悉，这一决定是在俄罗斯总统普京签署新法案后做出的，该法律规定传播有关俄乌战争的 “故意假新闻 ”是非法的，并规定最高可判处 15 年的监禁。
CNN结构示意图 从上图可以看出，要理顺CNN的前向传播算法，重点是输入层的前向传播，卷积层的前向传播以及池化层的前向传播。...而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的前向传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。 CNN输入层到卷积层的前向传播 输入层的前向传播是CNN前向传播算法的第一步。...为了简化我们的描述，本文后面如果没有特殊说明，我们都默认输入是3维的张量，即用RBG可以表示的彩色图片。...4）步幅stride（以下简称S），即在卷积过程中每次移动的像素距离大小。 CNN隐层到卷积层的前向传播 现在再来看普通隐藏层前向传播到卷积层时的前向传播算法。...c)如果第l层是全连接层,则输出为 4)对于输出层第L层: 以上就是CNN前向传播算法的过程总结。有了CNN前向传播算法的基础，后面再来理解CNN的反向传播算法就简单多了。
希望大佬带带） 该文章收录专栏 [✨— 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 —✨] 反向传播算法 反向传播算法是一种用于训练神经网络的常用优化算法。...它通过计算损失函数对每个参数的梯度，然后根据这些梯度更新参数值，以使得神经网络能够逐步调整和改进其预测结果。 下面是一个详细解释反向传播算法的步骤： 前向传播：从输入开始，通过神经网络进行前向传播。...反向传播：从输出层开始，计算每个节点对于最终预测结果的贡献程度，并将该信息沿着网络进行反向传播（在最后一层输出开始，以计算损失函数）。 这里我们以三个全连接神经元为例。...到这里，你就弄懂神经网络重要的部分，反向传播 如果你希望进一步了解反向传播算法及其相关细节，推荐以下资源： 视频教程: Backpropagation in Neural Networks (https...，参数更新） 下一章我们将会讲解梯度消失和爆炸，通过了解反向传播，我们可以更加清楚其原理
上一小节讲了神经网络的代价函数，这一小节讲解一个让代价函数最小化的算法：反向传播算法。 算法目标 找到合适的参数，让代价函数最小。那我们要怎么做呢？ ?...前向传播 假设我们有一组训练样本（x，y），神经网络如何计算得出输出结果的呢？如下图，它是从最左边的输入层一层一层的算到输出层，然后给出一组结果的。 ? 这样的运算过程，我们叫做前向传播。...前向传播的含义，就是从输入层向前逐层向前运算最后得到输出。 反向传播 反向传播，直观上我们是想要算出“真实值和神经网络的计算值之间的差”。 ?...我们从神经网络的外面当然是只能看到输出层上，实际值和计算值之间的差值。但是，我们也知道最后输出上计算值和实际值之间的差值，是由前面从输入层到每个隐藏层慢慢地把这个误差给积累下来的。...我们学了那么久，这一小节是第一次真正的挑战，因为在反向传播那个地方，这里跳过了很多的中间过程。不明白的同学，可以找一些BP网络原理的资料来看看。
现在数据和网络结构都有了，接下来就是开始训练/测试的过程了，这个过程主要调用的是network的前向传播和反向传播函数，而network的前向传播和反向传播又可以细分为每一个layer的前向传播和反向传播...，今天我们来看一下网络的前向传播和反向传播以及layer是如何定义的。...网络的前向传播和反向传播 网络的前向传播函数在src/network.c中实现，代码如下： /* ** 前向计算网络net每一层的输出 ** state用来标记当前网络的状态， ** 遍历net的每一层网络...，我理解的输入层就是指输入的图像数据， // 严格来说，输入层不算一层网络，因为输入层没有训练参数，也没有激活函数），这个时候，不需要else中的赋值，1）对于第1层来说，其前面已经没有网络层了...） l.backward(l, state); } } layer的解释 在将具体某个层如卷积层的前向传播和反向传播之前，需要先来看一下layer是怎么定义的，因为网络的前向传播和反向传播实际上就是各个网络层
文章描述采用反向传播算法训练多层神经网络的学习过程。为了说明这个过程，使用了具有两个输入和一个输出的三层神经网络，如下图所示： 每个神经元由两部分组成。第一部分是输入信号和权重系数的加权和。...下图显示了信号如何通过网络传播，符号w(xm) 表示网络输入x_m和神经元n之间的连接权重。符号y_n 表示神经元n的输出信号。 隐藏层信号传播。...符号w_mn表示神经元m的输出和后一层神经元n的输入之间的连接权重 。 输出层信号传播： 在下一个算法步骤中，将网络y的输出信号与训练数据集中的输出值（目标）进行比较。...用于传播误差的权重系数w_mn等于前向计算使用的权重系数，只是数据流的方向改变（信号从输出到输入一个接一个地传播）。该技术用于所有网络层。...具体的推导过程参考我的前一篇文章：《误差反向传播算法浅解》。原理是一样的，影响权重的三个因素体现在下面的公式中。）。 其中系数η影响网络训练速度（译者：训练步长）。有几种技术来选择此参数。
为了对万能近似函数的每个参数求偏导，我们需要使用反向传播作为方法。 所谓反向传播，与之相对的就是正向传播。...神经网络执行是从前到后的，这是正向传播，而为神经网络的各个节点求导，则需要从最后一个输出节点向前推导，因为顺序是从后往前的，所以成为反向传播。 我们先看一个例子。...然后我们可以发现，所有节点计算用到的参数，都存储在当前节点上，而上一个节点仅提供其节点值。 接下来我们看看如何计算各节点参数针对计算结果的偏导数。...假设 loss function 采用均方差的逻辑，那么其函数定义如下： x 表示输出节点实际输出的值。 t 表示 training，即训练资料的预期输出值。...其他节点的参数偏导 在输出节点的偏导计算中，我们抓住了 loss function 定义，根据其公式的偏导，以及函数表达式结合链式法则，总算得到了各参数的偏导，但再往神经网络深处反向传播时，应该怎么办呢
#include <math.h> #include "mex.h" /* Input Arguments */ #define maxiter_IN ...
神经网络用这些来调整权系数，其目的使培训中的目标与其分类相匹配。更确切地说，这是有指导的培训，与之相反的是无指导的培训。...因为误差是依据那些培训向量来说明的，delta 规则是一种获取一个特殊的权系数集以及一个特殊的向量的算法。而改变权系数将会使神经网络的误差最小化。...---- 反向传播 反向传播这一算法把支持 delta 规则的分析扩展到了带有隐藏节点的神经网络。...图 3：“代码识别”反向传播的神经网络 反向传播算法同样来源于梯度降落原理，在权系数调整分析中的唯一不同是涉及到 t(p,n) 与y(p,n) 的差分。...通常把第 1 步到第3 步称为正向传播，把第4 步到第7 步称为反向传播。反向传播的名字由此而来。 识别成功 在掌握了反向传播算法后，可以来看我们的识别源代码样本语言的难题。
paste ' test.fa获得所有>开头的行，也就是FASTA文件的名字行。...sed 's/^>//g'替换开头的>为空，第一个和第二个/之间的为被替换的内容，第二个和第三个/之间的为要被替换成的内容。 注意：grep '>' file和grep > file的区别。...可以看看朴实无华的4条致命命令！还有什么。 `: 反引号，键盘左上角ESC下的按键。`ls`表示运行ls命令并捕获其输出。 $(ls): 等同于`ls`，表示运行ls命令并捕获其输出。...\\: 通常是转义符，把特殊变量转义为普通字符，如{HOME}表示获取家目录，\{HOME}就是一个字符串 a="a value": 等号用于bash中变量赋值时，前后都不能有空格。
paste <(ls *_1.fq.gz) <(ls *_2.fq.gz)把两个ls命令的输出传递给paste作为其输入。 ^: 用于正则表达式中表示以什么开头。...grep '^>' test.fa获得所有>开头的行，也就是FASTA文件的名字行。...sed 's/^>//g'替换开头的>为空，第一个和第二个/之间的为被替换的内容，第二个和第三个/之间的为要被替换成的内容。 注意：grep '>' file和grep > file的区别。...可以看看朴实无华的4条致命命令！还有什么。 `: 反引号，键盘左上角ESC下的按键。`ls`表示运行ls命令并捕获其输出。 $(ls): 等同于`ls`，表示运行ls命令并捕获其输出。...&: 把程序放到后台运行 \\: 通常是转义符，把特殊变量转义为普通字符，如{HOME}表示获取家目录，\{HOME}就是一个字符串 a="a value": 等号用于bash中变量赋值时，前后都不能有空格
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