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辅酶Q10又遭疯抢囤货!阳康后,这一药物真的能预防心肌炎吗?

新冠感染转阴后的不适症状一直受到关注。

近期,一些新冠后心肌炎的案例引起了恐慌,辅酶Q10也一跃成为新的囤药热门,不仅药价水涨船高,更有很多人因为找不到买药渠道而焦虑。但是,我们真的需要囤辅酶Q10吗?它对预防和治疗新冠后的心肌炎有帮助吗?这是个值得商榷的问题。

01

新冠病毒能直接引起

病毒性心肌炎?

机器学习100天-Day2302 深层神经网络DNN(Elu)

说明:本文依据《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》完成,所有版权和解释权均归作者和翻译成员所有,我只是搬运和做注解。

进入第二部分深度学习

第十一章训练深层神经网络

在第十章以及之前tf练习中,训练的深度神经网络都只是简单的demo,如果增大数据量或是面对更多的特征,遇到的问题就会棘手起来。

  • 梯度消失(梯度爆炸),这会影响深度神经网络,并使较低层难以训练

一文搞懂tensorflow2.0(5)(一文搞懂如何选债券基金)

优化算法

tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.05) SGD算法

tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.004,momentum=0.9) 动量法

深度学习--近似推断(近似推理算法)

深度学习将推断视为优化问题的解释是指,通过调整模型的参数,使得模型对输入数据的预测结果与真实结果之间的差距最小化。这个过程可以被看作是在一个参数空间中搜索最优解的过程,即通过优化算法来寻找最佳的参数组合。

用 TensorFlow2.0 实现 Softmax 多分类

我们知道线性回归一般都用来解决回归类问题,例如房价预测,气温预测等。实际上,加上 Softmax 这样的技术,我们还可以使用线性回归来解决多分类问题。Softmax 是对网络结构中输出层的改造,其示意图如下:



Softmax 技术细节

上图中,x1、x2 和 x3 是输入层,它们分别通过两个线性回归模型来产生 y1 和 y2:

接着,把 y1 和 y2 输入到 Softmax 模块中,输出 y1' 和 y2',经过 Softmax 处理后的结果,是一个离散概率分布,即 y1' + y2' = 1。于是,我们可以用 y1' 和 y2' 来表示不同分类的预测概率。

谷歌推出开源 Python 库“Tangent”,支持前向模式自动微分

雷锋网 AI科技评论消息,日前,Google Research Blog 推出开源 Python 库“Tangent”。据介绍,这个库与现有的机器学习库相比,存在诸多优势,可以大大改善了用户的使用体验。

雷锋网 AI科技评论编译整理如下:

Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库,可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比,Tangent属于源到源(source-to-source)系统,可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数,计算出 f 的梯度。对用户来说,这大大改善了梯度计算的可见性,更易于编辑和调试。当调试和设计机器学习模型时,Tangent 增加了许多新功能:

任天堂Switch不仅使用卡带,还能支持Micro SDXC内存卡

任天堂1月13日终于发布了新一代Switch游戏机,虽然硬件配置不高,但是集合了家用主机以及掌机的设计,可以根据不同使用场合切换Switch形态。而且Switch是继任天堂N64后,再次于家用机(二合一也算是家用机)上使用名为Game Card卡带作为游戏载体,并且支持Micro SDXC内存卡拓展,未来或通过USB将支持硬盘。

零基础玩转3D打印机,创想三维ender-3 使用体验

前言

大家好,俺又来了!

GAN 并不是你所需要的全部:从AE到VAE的自编码器全面总结

说到计算机生成的图像肯定就会想到deep fake:将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。 在图像生成方面GAN似乎成为了主流,但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功,但他们的缺陷也是十分明显的,而且并不是生成图像的全部。 自编码器(autoencoder)作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展,所以不要忘掉自编码器!

8个深度学习中常用的激活函数(激活函数有什么用?常见的激活函数的区别是什么?)

激活函数,又称转换函数,是设计神经网络的关键。激活函数在某种意义上是重要的,因为它被用来确定神经网络的输出。它将结果值映射为0到1或-1到1等(取决于函数)。激活函数还有另一个名称,称为Squashing函数,当限制了激活函数的范围时使用这个名称。激活函数应用于神经网络的每个节点,并决定该神经元是否应该被“触发”/“激活”。

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