文章目录一、贝叶斯网络是什么二、朴素贝叶斯三、贝叶斯网络的建立一、贝叶斯网络是什么贝叶斯网络的思考：原本的问题：给定一组样本D，求得在这些样本中出现某个结论A1,A2,...,AnA_1,A_2,...

关于感知机感知机（Perceptron）和神经网络（NeuralNetwork）之间有一定的关系，可以说感知机是神经网络的一个基本组成单元。感知机：感知机是一种简单的二分类线性分类器。它接受多个输入，对每个输入施加权重，然后将它们相加。这个总和会经过一个激活函数（通常是阶跃函数）得到输出。如果输出超过某个阈值，它将被分类为一类，否则分类为另一类。感知机可以用于解决线性可分的问题，但不能解决线性不可

一大堆研究人员前仆后继的往这个坑里跳，也相继的产出了很多惊艳的研究成果，今天我们一起了解下语义分割中很重要的一…https://zhuanlan.zhihu.com/p/357082897关于全卷积神经网络的思考

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自：深度学习这件小图像本身可以被理解成一种二维平面上的分布。更广泛的说，就是二维多分量函数（考虑通道，通道就是分量），这些分布或者函数本身也可以被划分成不同的函数族，直观的说，前景是猫和前景是狗的图像可以被看成是两族函数，这种划分不是唯一的，是由task决定的。cnn可以被理解为作用在其上的泛函，把这样函数空间映射到另一族

近日，一段名为《回村三天，二舅治好了我的精神内耗》的短视频刷屏全网，持续发酵。作者通过文学性的旁白与画面，记录下自己二舅苦难而饱满的一生。二舅的故事在B站发出后，目前播放量已接近4千万，在微博、微信、今日头条等平台也刷屏热传。除了自媒体，很多官媒发表了评论，基本上都是赞扬之声。有人称，这是视频版的《活着》；还有人说，看完视频仿佛读了一篇短篇小说，二舅就是小说的主人公。简主同意发布者自己说的“让二舅

昆明梁艳分享331天。网络中级五期。2018.04.16这几天家里的WIFI到期，没顾上续费，所以除了手机的移动4G外，没有敞开用的网络流量。以往手机的包月流量用不完，所以就没有考虑包月流量会用完，所以这几天看了些重要的不太长的视频，发了些照片和视频，结果今天手机提示“您没有可连接的网络。”看到这儿，心里有些慌，因为还没有读书打卡，没有发分享。急也没用，想办法解决是关键。于是联系移动营业厅装宽带，

然后是关于复杂网络的思考著作。复杂只是简单的堆叠。随着简单的增多，网络会突然涌现出有趣的模式，仿佛是基于特定的预设规则。从最微小的粒

它们可以生成前所未见的用于描绘卷积神经网络的思考甚至梦境中的图形模式。

对于ResNet残差网络的思考——残差网络可以解决梯度消失的原因导言：1.问题：2.计算图：2.1求导链式法则的图形化表示2.2全链接网络反向传播计算图2.2全链接网络正向传播计算图3.relu和ResNet

实用价值：可以对大型神经网络进行瘦身以便部署到用户端；理论价值：引发对深度网络的思考：一个网络的表达能力与什么有关（

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实用价值：可以对大型神经网络进行瘦身以便部署到用户端；理论价值：引发对深度网络的思考：一个网络的表达能力与什么有关（

今天下午在学校听了一个讲座，是关于下一代互联网的，讲演者是来自新加坡南洋理工大学的一个副教授，因为自己对网络比较感兴趣，去听了一下，呵呵，这个或许是我硕士研究生生涯最后一个讲座。这位副教授来头不少，在没有开始正式讲演之前，主持人念了很长一段头衔，不过还好，报告还是如期举行。报告是以ppt形式出现的，不过我个人认为他的ppt做的并不好，让人感觉不是很“Professional”。内容主要分为3个方面

该笔记是笔者学习计算机网络的思考记录，总结（满更）：概述1.网络层提供主机到主机的通信服务，是一种尽力而为的通信服务。

图片发自App不知道从什么时候开始，在朋友圈为好友点赞成了我们每天必须完成的任务，我们也乐此不疲，仿佛这是与人交往的必要程序。可是，为什么呀？我们为什么点赞呀？我们真的认真看了吗？真的很欣赏吗？我相信很多人点赞之前可能看都不看，我也不清楚这到底是一种什么样的心理，我们为什么会陷在微信朋友圈、微博的泥潭里，每天关心的就是别人吃什么，别人玩什么，别人去哪儿玩，别人有多厉害，别人秀恩爱，秀车，秀优越……

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最近在思考线上社交和线下社交的问题。在美国使用过流行的meetup网站，觉得这是一种很好的社交形式。虽然meetup出现的时间比facebook还早，但是从商业的角度看，远远不如facebook成功。但是，我认为，从社会价值方面考量，很难说meetup比facebook差，某种程度，我认为，meetup提供的社会价值高于facebook。所以，我在想，如果我们能够在中国提供类似的平台帮助人们更多的

神经网络已经被证明它能够拟合任意的函数，所以它的用途十分广泛。任意的输入X，只要它与Y输出有一个对应关系F，即Y=F(X)时，F即是我们要拟合的目标函数。特别是这种对应关系十分复杂时，神经网络就显示出它的强大来。比如语音信号，经过采样之后只是一维的数据，很难直接找到这种从声音到文字的对应关系。如果这种对应关系根本不存在的话，神经网络也没有办法找出一种对应关系。比如输入一张人脸，预测它犯罪的可能性，

Python神经网络编程.pdf链接:https://pan.baidu.com/s/1RkNfeNgT3Qtt_sEqRhw5Bg提取码:98ma第一章神经网络如何工作神经网络的思考模式，误差值的形象比喻直线

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那么结合前篇的《社交网络的思考》中的部分内容，来分析下三者出现的规律。 QQ是在网络上最早一批的联络工具。最早的吸引点是可以为网络上互不相识的人提供交流的工具。我相信很大部分人都经历过

QQ刚开始的时候，大家都一个劲的加陌生人（异性），而越到现在，大家的好友列表里反而都是熟悉的常用联系人。并且即使有其他IM软件出现，也很少人会去转换阵地，最主要的还是周边的人也在用QQ。  从QQ刚开始的疯狂加异性朋友到现在的谨慎对待陌生人，可以看到，传统的模式去认识一个新的朋友代价太高了。第一，没有准确的目的性，比如你随便加一个人，你根本不知道对方是干什么的。第二，每次都要进行