神经网络网络优化设计案例-神经网络网络优化设计案例分析
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AlphaGo的神奇全靠它,详解人工神经网络!
Alphago在不被看好的情况下，以4比1击败了围棋世界冠军李世石，令其名震天下。随着AlphaGo知名度的不断提高，人们不禁好奇，究竟是什么使得AlphaGo得以战胜人类大脑？AlphaGo的核心依托人工神经网络。
AlphaGo一般指阿尔法围棋 阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序。其主要工作原理是“深度学习”。阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。
深度神经网络训练 AlphaGo的核心是深度神经网络，它由两个部分组成：策略网络和价值网络。策略网络用来预测下一步棋的最佳位置，价值网络用来评估当前局面的胜率。AlphaGo通过大量的自我对弈来训练深度神经网络，不断优化网络的参数，使其能够更加准确地预测下一步棋的位置和当前局面的胜率。
神经网络中自适应的梯度下降优化算法(二)
Adagrad算法可以针对不同的参数自适应的***用不同的更新频率，对低频出现的特征***用低的更新率，对高频出现的特征***用高的更新率，因此，对于稀疏的数据它表现的很好，很好的提升了SGD的鲁棒性，在Google的通过Youtube***识别猫的神经网络训练中有很好的表现。
所以我们经常设置0.00001这样小的数字，好在很多机器学习程序都会适当的自动调整它（比如Tensorflow中的梯度下降优化GradientDescentOptimizer），实际上不会让它太慢。
事实上由于神经网络中参数（权重W和偏置b）通常较多，要想直接求解损失函数对这些参数的梯度，难度极大，所以在实际训练网络时，我们通常***用 反向误差传播，即BP算法 ，巧妙地利用预测值与标签值的残差，从输出层到输入层反向地求解出损失函数对各层网络参数的梯度。
通用矩阵乘(GEMM)优化与卷积计算
卷积计算的链接卷积计算与GEMM紧密相连，如im2col方法将卷积转换为矩阵乘，简化了优化。图十二展示了im2col操作如何将卷积转换为矩阵乘。选择正确的内存布局（NCHW或NHWC）对于1×1卷积的性能至关重要，特别是对于NHWC布局，其内存访问性能更优。
f（t） * g（t） = int_{-infty}^{+infty} f（au）g（t-au）dau 其中，* 表示卷积运算符。整个公式可以表示为：将f（t）沿着τ轴翻转，然后将其与g（t）在$t-au$时刻的值相乘，再将结果在全部τ范围内进行积分，得到卷积结果。卷积公式被广泛应用于信号处理、图像处理和机器学习领域。
矩阵中的星号，符号的含义根据上下文和数学领域的不同而有所变化。在矩阵乘法中，星号通常代表一个未知数，需要通过特定的矩阵运算规则来求解。它并非固定的数值，而是作为运算中的变量存在。在逐元素乘积运算中，星号明确指示了矩阵中两个对应位置元素的乘法操作，每一对元素都会进行独立的乘法运算。
现难点. NUFFT计算结果的理解，可逆性，和逆变换的计算问题。
conv（向量卷积运算）两个向量卷积，简单理解其实就是多项式乘法。
加减乘除是最基本的四则 运算。 友情的四则 运算 ：友情相加等于深厚的友情，友情想减等于友情的起点，友情相乘等于无限的友情，友情相除等于他唯一的忠诚！愿我们的友情杠杠滴！ 考虑工作交期可能带来的干扰，所设计的 运算 元在产生子代的过程中，将保持最关键的一段子排程。
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