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概率深度学习：反向传播贝叶斯，Probabilistic Deep Learning_ Bayes by Backprop。

反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大 规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神 经网络(RNN)中都有它的实现版本。算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的 计算神经网络每一层参数的梯度值。算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层 临时输出值的梯度。反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误 差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层

Eclipse逆向工程插件ModelSpoon，由代码轻松生成UML图 安装到Eclipse： 点击Eclipse的Help->Install New Software,在Work With一栏点击Add,把下载的包添加进去，然后就出现了ModelGoon的可选安装包，一路Next，Accept，OK就安装成功了。 在Eclipse中使用： 在Package Explorer的工程目录里点击右键菜单->Other里会多出一项ModelGoon Diagrams，可以建立class diagram,interaction diagram,package dependencies diagram,建好一个diagram文件后，直接将.java文件拖到图内即可自动生成相关的关系图，每次拖拽新的.java文件进来，类之间有关联关系的自动关联上，很强大。 关于顺序图的生成，是在类图中的类方法名上点击右键，选择show sequence即可生成。

ILSpy 是一个开源的.NET反编译工具，简洁强大易用是它的特征。在绝大多数情况下，它都能很好的完成你对未知程序集内部代码的探索。通过此工具，可辅助分析Unity脚本中的内存分配

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