广东佛山：网络传播新力量“行通济”传播正能量

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... 2024-02-26 22:10 .. 传播向上向善的慈善精神，汇聚网络宣传正能量，唱响新时代网络文明强音。
    该方阵由佛山市委网信办、市互联网行业党委牵头组建，发动自媒体创作者、网络大V、政务新媒体、网络社会组织、网络企业和“进村入户”网络信息员、网络文化传播员等代表参与，共建风清气正的网络生态，展现向上向前的现代化佛山新形象，为佛山高质量发展提供网信支撑。
    值得一提的是，活动还通过双城联动，特别邀请了广州、中山等湾区城市的自媒体创作者一起参与。
    现场，方阵代表们喊着“传播网络正能量共享城市新形象”的嘹亮口号，手举“网络传播新力量方阵”、“传播网络正能量精彩创作在佛山”、“E网同心E路同行”、“纷享佛山四季风网络文明齐践行”“拥有一台AED‘进村入户’来帮你”等手牌有序前行。
    方阵中的“进村入户”网络信息员和网络文化传播员，是推动正能量信息“飞入寻常百姓家”的中坚力量。
    去年，佛山网络正能量“进村入户”传播 .. UfqiNews ↓ 1

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... 10-11 15:17 , 217 , 221 ..
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络（Recurrent neural network）在前面讨论的卷积神经网络，无法利用历史数据的时间依赖关系，来分析数据特征，对于二维图像来讲，我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心，在另外一些与时间相关的问题中，输入的数据是基于时间的序列，卷积网络就无能为力了.
    这时候，核心问题是需要了解数据的时间序列关系，实际上，RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来，因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如，如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么？利用前面输入的一连串的历史信息：“天空飞过一只”，我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物，历史(时间信息)对于我们推测未来，是极有帮助的，不可轻易抛弃.
    而RNN的核心诉求之一，就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
    RNN模型有比较多的变种，一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -23: 第8季深度学习发展简史-4 ⟶

... 10-11 15:11 , 216 , 216 ..
4 卷积神经网络1980年，一位法国的大学生Yann LeCun通过《Perceptron》接触到了神经元模型，这种看起来具有智慧的机器让他十分着迷，可是他发现关于神经网络的资料简直少的可怜，实际上，就像我们前面所提到的那样，在60年代已经出现的一个关于多层神经网络如何训练这个重要问题，几乎没多少人研究，更别说解决问题了.
    那个时候，大多数关于神经网络的研究成果都是日本人做出来的，因为西方人已经几乎抛弃了这个领域了.
    在法国，由于Hopfield的振奋人心的作用，依然有一些人坚守这神经网路的研究阵地，Yann LeCun通过这些人的推荐，看到了Geoffrey Hinton 和 Terrence Sejnowski关于玻尔兹曼机的研究论文，这让他们的相遇几乎成为必然.
     在一次学术会议上，Yann LeCun结识了Terrence, Terrence立即告诉Hinton，一个法国的小孩也在做与他们几乎相同的研究.
    他们都意识到了求导（ ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -22: 第8季深度学习发展简史-3 ⟶

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