Bias精品文章

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  python深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tensorflow卷積層范例實(shí)例教程

  ...last', 　　dilation_rate=(1,1), 　　activation=None, 　　use_bias=True, 　　kernel_initializer=None, 　　bias_initializer=tf.zeros_initializer(), 　　kernel_regularizer=None, 　　bias_regularizer=None, 　　act...

  89542767 2022-12-23 20:53 評(píng)論0 收藏0
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  從wait的源碼看撤銷偏向鎖的過程(revoke and rebias)

  ... void ObjectSynchronizer::wait(Handle obj, jlong millis, TRAPS) { if (UseBiasedLocking) { //如果是使用了偏向鎖，要撤銷偏向鎖 BiasedLocking::revoke_and_rebias(obj, false, THREAD); assert(!obj->mark()-...

  HmyBmny 2019-08-16 14:01 評(píng)論0 收藏0
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  PyTorch教程 參數(shù)訪問

  ...到輸出為：>>Sequential( (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=8, out_features=1, bias=True))我們可以通過前邊的序號(hào)得到想要的層。print(net[0])print(net[1])print(net[2...

  番茄西紅柿 2021-11-26 11:11 評(píng)論0 收藏2637
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  Stacked Autoencoder

  ...UT_1], minval = -w_model_one_init, maxval = w_model_one_init)) } model_one_bias = { hidden: tf.Variable(tf.random_uniform([N_HIDDEN_1], minval = -w_model_one_init, maxval = w_model_one_init)), ...

  張率功 2019-07-30 15:15 評(píng)論0 收藏0
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  浮點(diǎn)數(shù)那些事兒

  ...是 2 的冪，而是經(jīng)過計(jì)算的結(jié)果，這個(gè)計(jì)算公式就是 e - Bias，這里的 Bias 就是偏置值，而 e 就是階碼在浮點(diǎn)數(shù)中的二進(jìn)制表示。Bias 的值是 2^k-1 - 1（單精度是 127，雙精度是 1023），所以，e - Bias 的取值范圍就是 [-126, 127]（單精度...

  Honwhy 2019-06-28 13:50 評(píng)論0 收藏0
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  浮點(diǎn)數(shù)那些事兒

  ...是 2 的冪，而是經(jīng)過計(jì)算的結(jié)果，這個(gè)計(jì)算公式就是 e - Bias，這里的 Bias 就是偏置值，而 e 就是階碼在浮點(diǎn)數(shù)中的二進(jìn)制表示。Bias 的值是 2^k-1 - 1（單精度是 127，雙精度是 1023），所以，e - Bias 的取值范圍就是 [-126, 127]（單精度...

  YFan 2019-08-21 16:43 評(píng)論0 收藏0
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  詳解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  ...絡(luò)有784個(gè)輸入神經(jīng)元。然后我們訓(xùn)練這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的weights和biases來使得它可以正確的預(yù)測(cè)對(duì)應(yīng)的數(shù)字。我們之前設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作的很好：在MNIST手寫識(shí)別數(shù)據(jù)集上我們得到了超過98%的準(zhǔn)確率。但是仔細(xì)想一想的話，使用全連接的...

  ad6623 2019-04-25 18:08 評(píng)論0 收藏0
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  布局大殺器—ConstraintLayout

  ...，使用豎直比例需要指定上下關(guān)系) layout_constraintHorizontal_bias=0.4 layout_constraintVertical_bias=0.5 這里有人會(huì)問，按照設(shè)計(jì)圖的比例如何確定這個(gè)比例呢：這里有一個(gè)公式和描述是經(jīng)過驗(yàn)證的 1.bias值=子View左相關(guān)的長(zhǎng)度/(子View左相關(guān)...

  alphahans 2019-08-19 10:32 評(píng)論0 收藏0