近期，由郑州市工业和信息化局组织开展的2021年郑州市认定企业技术中心申报结果正式公布。凭借持续创新的研发实力和行业领先的网络空间地图测绘技术被认定为“郑州市企业技术中心”。郑州埃文计算机科技有限公司成立于2012年，是一家领先的网络空间地图大数据服务提供商，致力于研究网络空间、地理空间和社会空间的相互映射关系，聚焦多层神经网络的IP地址定位技术，结合大数据

除了前面介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。方法与原理为了确保测试模型的确定性，丢弃法的使用只发生在训练模型时，并非测试模型时。当神经网络中的某一层使用丢弃法时，该层的神经元将有一定概率被丢弃掉。设丢弃概率为$p$。具体来说，该层任一神经元在应用激活函数后，有$p$的概率自乘0，有

卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？1\.一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，

前言上一篇写了推荐系统最古老的的一种算法叫协同过滤，古老并不是不好用，其实还是很好用的一种算法，随着时代的进步，出现了神经网络和因子分解等更优秀的算法解决不同的问题。这里主要说一下逻辑回归，逻辑回归主要用于打分的预估。我这里没有打分的数据所以用性别代替。这里的例子就是用歌曲列表预判用户性别。什么是逻辑回归逻辑回归的资料比

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！Abstract:我们提出了一种新的方法，通过端到端的训练策略来学习深度架构中的可压缩表征。我们的方法是基于量化和熵的软（连续）松弛，我们在整个训练过程中对它们的离散对应体进行了退火。我们在两个具有挑战性的应用中展示了这种方法：图像压缩和神经网络压缩。虽然这些任务通常是用不同的方法来处理的

一：适用范围：tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层二：原理：　　dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留

1介绍由于在自动驾驶领域需要对传感器的数据作大量的基于深度内神经网络的复杂运算，GPU和FPGA被不约而同地用来作为对CPU的一种加速器被使用。这样做不仅可以提高计算性能，并且可以大幅度地降低能耗。FPGACPU架构的自动驾驶平台凭借其灵活性，高效率，低能耗等特点，正越来越多地被一大批拥有技术实力的公司使用，比如Waymo,百度，福特，通用等。在这里本文

PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数，我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子：在上面这个例子中，输入是包含两个正值、两个负值的张量，对其调用ReLU函数，负值将取为0，正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节，我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。

PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数，我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子：在上面这个例子中，输入是包含两个正值、两个负值的张量，对其调用ReLU函数，负值将取为0，正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节，我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。

1.深入了解神经网络的组成、训练和实现，掌握深度空间特征分布等关键概念；2.掌握迁移学习的思想与基本形式，了解传统迁移学习的基本方法，对比各种方法的优缺点；3.握深度迁移学习的思想与组成模块，学习深度迁移学习的各种方法；4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法，了解迁移学习在PDA、SourceFreeDA上的应用；5.掌握深度迁移学习在