1COMP627–Assignment1Note:RefertoEq.2.11inthetextbookforweightupdate.Bothweights,w1andb,needtobeadjusted.AccordingtoEq.2.11,forinputx1,errorE=t-yandlearningrateβ:w1_new=w1_old+βEx1;bnew=bold+βECOMP627Neural

目录下载和安装软件运行本文首发于：【HZHY-AI300G智能盒试用连载体验】+智能工业互联网网关-北京合众恒跃科技有限公司-电子技术论坛-广受欢迎的专业电子论坛!为了能够将RS485等接口设备转换为MQTT设备，我使用了Neuron工业协议网关软件。Neuron是EMQ（杭州映云科技有

说明最近需要测试一个工业互联网网关的项目，在网上找到了工业协议网关软件Neuron，决定从它开始自己的工作。今天先介绍一下如何在x86平台上编译Neuron。Neuron简介Neuron是EMQ（杭州映云科技有限公司）出品的，它在物联网和工业互联网领域算是个领先厂商。我以前上课用的MQTTX客户

SpikingNeuralNetworkAlgorithmSpikingNeuralNetworks(SNNs)areatypeofneuralnetworkthataimtomorecloselymimicthebehaviorofbiologicalneuronscomparedtotraditionalartificialneuralnetworks.ThekeydifferenceisthatSNNsusespike-ba

线性神经元线性神经元（LinearNeuron）是一种基本的人工神经元模型，特点是其输出是输入的线性组合。线性神经元是神经网络中最简单的一种形式，适用于处理线性关系的问题。数学模型如下，y=

神经网络是深度学习的基础，正是深度学习的兴起，让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。其实神经网络的理论由来已久，灵感来自仿生智能计算，只是以前限于硬件的计算能力，没有突出的表现，直至谷歌的AlphaGO的出现，才让大家再次看到神经网络相较于传统机器学习的优异表现。本文主要

例如一只鸟，要辨别是不是一只鸟，可以分为几个neuron，每个neuron辨别一个部位，而又一个图像是X*X*3的三维tensor，其中3为channel，即RGB其中receptivefield的分布如下 其中最经典的分布：因为要看全部的channel，所以不用管深度，将高和宽称为kernelsize，一般3x3够用了，一般一个receptivef

backpropagation(反向传播)在计算gradient的vector时可以有效率地把vector计算出来我们先考虑一个neuron考虑链式法则，现计算$\frac{\partialz}{\partialw}$，计算较为简单，规律发现就是input以上步骤就叫forwardpass，接下来介绍backwardpass，即计算$\frac{\partialC}{\parti

Abstract本文:DeepGaugeTask:providemulti-granularitytestingcriteriaforDLsystemsMethod:multi-granularitytestingcriteriaforDLsystems:1.k-multisectionNeuronCoverage2.NeuronBoundaryCoverage3.StrongNeuronActivationCoverage4.Top-kN

Abstract背景：现有的深度学习测试在很⼤程度上依赖于⼿动标记的数据，因此通常⽆法暴露罕⻅输⼊的错误⾏为。本文：DeepXploreTask:awhite-boxframeworktotestDLModels方法：neuroncoveragedifferentialtestingwithmultipleDLsystems(models)joint-optimizationpro