① 4G網路參數設置
我司4G手機參數：APN（接入點、訪問點）：3gwap/3GWAP，代理伺服器地址：10.0.0.172，埠：80。您點擊手機設置＞數據連接＞移動網路設置＞網路模式＞LTE(首選 )/WCDMA/GSM，即可打開HTC手機4G網路設置。
使用聯通4G網路需要三個條件：使用開通聯通4G功能的USIM卡、手持支持聯通4G網路終端、在有聯通4G網路的覆蓋下。建議您通過以上條件進行排障。
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② 深度神經網路dnn怎麼調節參數
深度神經網路（DNN）目前是許多現代AI應用的基礎。
自從DNN在語音識別和圖像識別任務中展現出突破性的成果，使用DNN的應用數量呈爆炸式增加。這些DNN方法被大量應用在無人駕駛汽車，癌症檢測，游戲AI等方面。
在許多領域中，DNN目前的准確性已經超過人類。與早期的專家手動提取特徵或制定規則不同，DNN的優越性能來自於在大量數據上使用統計學習方法，從原始數據中提取高級特徵的能力，從而對輸入空間進行有效的表示。
然而，DNN超高的准確性是以超高的計算復雜度為代價的。
通常意義下的計算引擎，尤其是GPU，是DNN的基礎。因此，能夠在不犧牲准確性和增加硬體成本的前提下，提高深度神經網路的能量效率和吞吐量的方法，對於DNN在AI系統中更廣泛的應用是至關重要的。研究人員目前已經更多的將關注點放在針對DNN計算開發專用的加速方法。
鑒於篇幅，本文主要針對論文中的如下幾部分詳細介紹：
DNN的背景，歷史和應用
DNN的組成部分，以及常見的DNN模型
簡介如何使用硬體加速DNN運算
DNN的背景
人工智慧與深度神經網路
深度神經網路，也被稱為深度學習，是人工智慧領域的重要分支，根據麥卡錫（人工智慧之父）的定義，人工智慧是創造像人一樣的智能機械的科學工程。深度學習與人工智慧的關系如圖1所示：
圖1：深度神經網路與人工智慧的關系
人工智慧領域內，一個大的子領域是機器學習，由Arthur Samuel在1959年定義為：讓計算機擁有不需要明確編程即可學習的能力。
這意味著創建一個程序，這個程序可以被訓練去學習如何去做一些智能的行為，然後這個程序就可以自己完成任務。而傳統的人工啟發式方法，需要對每個新問題重新設計程序。
高效的機器學習演算法的優點是顯而易見的。一個機器學習演算法，只需通過訓練，就可以解決某一領域中每一個新問題，而不是對每個新問題特定地進行編程。
在機器學習領域，有一個部分被稱作brain-inspired computation。因為人類大腦是目前學習和解決問題最好的「機器」，很自然的，人們會從中尋找機器學習的方法。
盡管科學家們仍在探索大腦工作的細節，但是有一點被公認的是：神經元是大腦的主要計算單元。
人類大腦平均有860億個神經元。神經元相互連接，通過樹突接受其他神經元的信號，對這些信號進行計算之後，通過軸突將信號傳遞給下一個神經元。一個神經元的軸突分支出來並連接到許多其他神經元的樹突上，軸突分支和樹突之間的連接被稱為突觸。據估計，人類大腦平均有1014-1015個突觸。
突觸的一個關鍵特性是它可以縮放通過它的信號大小。這個比例因子可以被稱為權重（weight），普遍認為，大腦學習的方式是通過改變突觸的權重實現的。因此，不同的權重導致對輸入產生不同的響應。注意，學習過程是學習刺激導致的權重調整，而大腦組織（可以被認為是程序）並不改變。
大腦的這個特徵對機器學習演算法有很好的啟示。
神經網路與深度神經網路
神經元的計算是輸入值的加權和這個概念啟發了神經網路的研究。這些加權和對應於突觸的縮放值以及神經元所接收的值的組合。此外，神經元並不僅僅是輸入信號的加權和，如果是這樣的話，級聯的神經元的計算將是一種簡單的線性代數運算。
相反的是，神經元組合輸入的操作似乎是一種非線性函數，只有輸入達到某個閾值的時候，神經元才會生成輸出。因此，通過類比，我們可以知道神經網路在輸入值的加權和的基礎上應用了非線性函數。
圖2（a）展示了計算神經網路的示意圖，圖的最左邊是接受數值的「輸入層」。這些值被傳播到中間層神經元，通常也叫做網路的「隱藏層」。通過一個或更多隱藏層的加權和最終被傳播到「輸出層」，將神經網路的最終結果輸出給用戶。
圖2：神經網路示意圖
在神經網路領域，一個子領域被稱為深度學習。最初的神經網路通常只有幾層的網路。而深度網路通常有更多的層數，今天的網路一般在五層以上，甚至達到一千多層。
目前在視覺應用中使用深度神經網路的解釋是：將圖像所有像素輸入到網路的第一層之後，該層的加權和可以被解釋為表示圖像不同的低階特徵。隨著層數的加深，這些特徵被組合，從而代表更高階的圖像特徵。
例如，線可以被組合成形狀，再進一步，可以被組合成一系列形狀的集合。最後，再訓練好這些信息之後，針對各個圖像類別，網路給出由這些高階特徵組成各個對象的概率，即分類結果。
推理（Inference）與訓練（Training）
既然DNN是機器學習演算法中的一員，那麼它的基本編程思想仍然是學習。DNN的學習即確定網路的權重值。通常，學習過程被稱為訓練網路（training）。一旦訓練完成，程序可以使用由訓練確定的權值進行計算，這個使用網路完成任務的操作被被稱為推斷（inference）。
接下來，如圖3所示，我們用圖像分類作為例子來展示如何訓練一個深度神經網路。當我們使用一個DNN的時候，我們輸入一幅圖片，DNN輸出一個得分向量，每一個分數對應一個物體分類；得到最高分數的分類意味著這幅圖片最有可能屬於這個分類。
訓練DNN的首要目標就是確定如何設置權重，使得正確分類的得分最高（圖片所對應的正確分類在訓練數據集中標出），而使其他不正確分類的得分盡可能低。理想的正確分類得分與目前的權重所計算出的得分之間的差距被稱為損失函數（loss）。
因此訓練DNN的目標即找到一組權重，使得對一個較大規模數據集的loss最小。
圖3：圖像分類
權重（weight）的優化過程類似爬山的過程，這種方法被稱為梯度下降（gradient decent）。損失函數對每個權值的梯度，即損失函數對每個權值求偏導數，被用來更新權值（例：第t到t+1次迭代：，其中α被稱為學習率（Learning rate）。梯度值表明權值應該如何變化以減小loss。這個減小loss值的過程是重復迭代進行的。
梯度可以通過反向傳播（Back-Propagation）過程很高效地進行計算，loss的影響反向通過網路來計算loss是如何被每個權重影響的。
訓練權重有很多種方法。前面提到的是最常見的方法，被稱為監督學習，其中所有的訓練樣本是有標簽的。
無監督學習是另一種方法，其中所有訓練樣本都沒有標簽，最終目標是在數據中查找結構或聚類。半監督學習結合了兩種方法，只有訓練數據的一小部分被標記（例如，使用未標記的數據來定義集群邊界，並使用少量的標記數據來標記集群）。
最後，強化學習可以用來訓練一個DNN作為一個策略網路，對策略網路給出一個輸入，它可以做出一個決定，使得下一步的行動得到相應的獎勵;訓練這個網路的過程是使網路能夠做出使獎勵（即獎勵函數）最大化的決策，並且訓練過程必須平衡嘗試新行為（Exploration）和使用已知能給予高回報的行為（Exploitation）兩種方法。
用於確定權重的另一種常用方法是fine-tune，使用預先訓練好的模型的權重用作初始化，然後針對新的數據集（例如，傳遞學習）或新的約束（例如，降低的精度）調整權重。與從隨機初始化開始相比，能夠更快的訓練，並且有時會有更好的准確性。
③ iPhone手機的網路參數如何設置
iPhone手機的網路設置方法如下：1.設置-飛行模式-關閉；2.設置-wifi-打開或關閉皆可；3.設置-VPN-關閉；4.設置-運營商-搜索後可自行查找到CHN-CUGSM；5.設置-推送-打開，獲取可任意選擇，通常選手動；6.設置-通用-網路-啟用3G-打開。
④ 深度神經網路dnn怎麼調節參數
這兩個概念實際上是互相交叉的，例如，卷積神經網路（Convolutionalneuralnetworks，簡稱CNNs）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（DeepBeliefNets，簡稱DBNs）就是一種無監督學習下的機器學習模型。深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。深度學習的概念由Hinton等人於2006年提出。基於深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。
⑤ 深度神經網路超參
模型的參數：就是模型可以根據數據可以自動學習出的變數，應該就是參數。比如，深度學習的權重，偏差等
超參數：就是用來確定模型的一些參數，超參數不同，模型是不同的(這個模型不同的意思就是有微小的區別，比如假設都是CNN模型，如果層數不同，模型不一樣，雖然都是CNN模型哈。)，超參數一般就是根據經驗確定的變數。在深度學習中，超參數有：學習速率、迭代次數，層數，每層神經元的個數等等
⑥ 深度學習中的神經網路參數怎麼調整
根據前一次運行的情況做調整，例如出現梯度爆炸則要調低學習速率，出現過擬合則要調高正則化參數的系數。
⑦ iPhone手機的網路參數如何設置
iPhone手機的網路設置方法如下：
〖1〗「設置」＞「飛行模式」＞「關閉」；
〖2〗「設置」＞「wifi」＞「打開」或「關閉」皆可；
〖3〗「設置」＞「VPN」＞「關閉」；
〖4〗「設置」＞「運營商」＞搜索後可自行查找到「CHN-CUGSM」；
〖5〗「設置」＞「推送」＞「打開」，獲取可任意選擇，通常選「手動」；
〖6〗「設置」＞「蜂窩移動網路」＞「蜂窩移動數據」＞「選擇2G/3G/4G」。
⑧ 聯通寬頻網路參數如何設置
具體連接方法你可以參考說明書，也可以按照下面說明操作：一、首先請你將入戶主網線連接到路由器後面的WAN口上，從路由器剩餘的任意LAN口中，連接網線到你電腦的網卡介面中。二、然後你需要設置電腦網卡參數。如果你的系統為XP系統可按照以下說明操作：1.右鍵單擊桌面上的「網上鄰居」圖標，選擇屬性；2.在打開的「網路連接」頁面中，右鍵單擊「本地連接」，選擇「屬性」；3.雙擊「Internet協議（TCP/IP）」，選擇「自動獲得IP地址」、「自動獲得DNS伺服器地址」，單擊「確定」即可。如果你的系統為WIN7/WIN8系統，可以按照以下說明操作：1.右鍵單擊桌面上的「網路」圖標，左鍵選擇「屬性」；2.在打開的「網路連接」頁面中，點擊左上角的「更改適配器設置」；3.右擊「本地連接」，左鍵點擊「屬性」；4.雙擊「Internet協議版本4（TCP/IPv4）」，選擇「自動獲得IP地址」、「自動獲得DNS伺服器地址」，單擊「確定」即可。三、打開你的瀏覽器,在地址欄輸入192.168.1.1或者192.168.0.1,賬號、密碼輸入admin、admin，登錄路由器管理界面。（注意：路由器底部會有一個標簽，上面有你路由器默認的管理地址，如192.168.1.1或者為192.168.0.1以及登陸路由器管理界面的用戶名、密碼，一般默認為：admin、admin）。登陸路由器的管理界面後，可以點擊「設置向導」，選擇「PPPoE（ADSL虛擬撥號）」，然後在「上網賬號」、「上網口令」界面中，將你的寬頻用戶名、密碼輸入，然後根據向導提示點擊「下一步」（如果為無線路由器，會要求你設置無線密碼）。設置完成後，路由器會保存設置，提示重新啟動。
⑨ 30分鍾講清楚深度神經網路
這兩年神經網路各種火。但對很多人而言，只是聽著覺得各種高大上，究其本質，還是聽不懂。下面我們花三十分鍾把這個事情講清楚。
神經網路演算法是最早來源於某神經生理學家和某數學家聯合發表的一篇論文，他們對人類神經運行規律的提出了一個猜想，並嘗試給出一個建模來模擬人類神經元的運行規律。
神經網路一開始由於求解問題的不穩定，以及范圍有限被拋棄。後面又在各個大神的努力下，對遇到的問題一個個解決，加上因為游戲帶來的計算能力的提升獲得了一個爆發式的增長。
下面我們講講神經網路是啥以及遇到的問題和探索出來的解決方案，最終我們給出一個深度神經網路的默認的最優配置項。
建立M個隱藏層，按順序建立輸入層跟隱藏層的聯結，最後建立隱藏層跟輸出層的聯結。為每個隱藏層的每個節點選擇激活函數。求解每個聯結的權重和每個節點自帶的bias值。參見下圖。
所謂激活函數就是對各個路徑的輸入求和之後進一步增強的函數 。
典型的有如下幾個：
下面這個圖裡面，是已知的各個聯結線的權值，求y1, y2
這個練習可以測試對神經網路的理解。
所謂神經網路問題的訓練本質，就是已知 y1,y2....yn， 已知x1, x2....xm，求解每個連接的權值和每個神經元上的偏差值。對單層的激活函數為RELU的神經網路而言就是， y = max(sum(w * x)+b, 0)，已知y和x，求解w和b。
對於以上求解w和b的值，科學家們發現可以通過反向傳播和梯度下降相結合來求解。就是一開始用隨機數初始化我們每個聯結的權值，然後通過神經網路計算出來的y值跟真實的y值做比對。如果這個值相差比較大，則修改當前層的聯結的權重。當發現這個值相差不大時，則修改更低一層的權重。這個步驟一直重復，逐步傳遞到第一層的權值 。
三大問題：
針對這三個問題，大拿們開始了一場探索之旅。
神經網路的求解是通過反向傳播的技術來解決的。通過梯度下降法。問題是，反向傳播從輸出層開始一步一步傳到Layer 1時，越到低層，聯結的權值變化越小，直到沒變化。這種叫梯度消失。還有一些呢？則是越到第一層，變化越來越大。這種叫梯度爆炸。常見於RNN。
解決方案探索如下：
目前來說，通常用1+2 多於 3 多於 4。就是現在一般使用He initialization跟ReLU的演進版本作為作為激活函數來解決梯度消失和爆炸的問題，其次才使用Batch Normalization，最後使用Gradient Clipping。
通常來說，我們很難獲得足夠的標記好的訓練數據。常用解決方案如下：
對於大規模數據的訓練，很多時候速度很慢。除了解決梯度消失或爆炸的問題之外，還有使用AdamOptimizer替代GradientDescentOptimizer會大大加快收斂速度 。
我們後面會教大家用tensorflow構造出一個神經網路並求解。