光端机700-CF310E

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 Fanuc Keyboard A02B-0236-C231 + A20B-8002-0020/?04B 
Siemens Simodrive Stromversorgung 6RB2000-0GA00
Kl?ckner Moeller Programmierger??t PRG22 
Lenze Servomotor ID 15033426 MCS12H35-RS0B0-?A19N-ST5S00
Siemens Teleperm M Zentralprozesso?r 6DS1111-8AC
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Siemens Simovert Spannungsbegren?zung 6SC6100-0AA80
Siemens Simodrive Stromversorgung 6SC6100-0GA00 
EMG Servoventil SV1-10 /48/315/6 
Simatic S7-300 CPU313C-2 DP 6ES7 313-6CF03-0AB0
Danfoss dv/dt filter IP00 Type 130B2388 
Danfoss / Schaffner Sinuswellen-Fil?ter IP20 Type 130B24
StockerYale COBRA Slim Linescan Illuminator CIL-370-100
StockerYale COBRA Slim Linescan Illuminator CIL1000370R
StockerYale COBRA Slim Linescan Illuminator CIL03700100
BBC Baugruppe 88FT01 GJR2332200R0001 
BBC Baugruppe 88VA01E GJR2312300R1000 
GEFRAN Leistungsstelle?r GTF-150-600-1-1?-1-0 
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Telemecanique Frequenzumricht?er ALTIVAR 5 ATV452U55
BBC Baugruppe 88EB02 GJR2349000R1000 
Simatic S5 Speicherbaugrup?pe 6ES5 513-3LB11 
ABB Baugruppe 88VU01E 88VU01A-E GJR2326500R1011 
Schunk Hydrodehn Spannfutter F25/17 20029878 

 浅层CNN网络的训练

这里我们以正文图9-上所示浅层C-CNN网络的训练为例，说明如何使用BP算法进行深度网络参数的训练。该网络仅含有一个卷积——Pooling层，Pooling采用Max方式并使用Rectier非线性映射函数，后是Softmax分类器，不加全连接隐含层。重新梳理一些正向计算的过程，文本原始表示不再叙述，这里以一个样本的处理为例，也就是已经得到了文本的矩阵表示S∈R^I*d，I是文本词语数目，d是词语向量维度。

记kⁱ∈Rn*d为第i个卷积核，cⁱ∈R^I-n+1为第i个卷积核与句子卷积的结果，imax∈R^m记录Max-Pooling的大值下标，r∈R^m为Pooling后的结果，W∈R^m*o为非线性映射的结果，也是Softmax分类器的输入，b∈R^o为权值，b∈R^o为偏值，y∈R^m*o为输出。其中，n为卷积核大小，是超参数，i∈{1,2，...，m}，为卷积核个数，o是超参数，是分类类别个数，由问题本身确定。

至此，前向计算过程已经完成，对于整个C-CNN模型，需要学习的参数记为θ，是所有的词语向量,k表示所有的卷积核。对于词语向量，我们是先通过word2vec方法预先训练好的，如果在CNN模型训练过程中保持词语向量一直不变，则ν不作为网络参数，这种做法我们记为静态词语向量方法，记为static-vector。

对于分类问题的求解，我们可以小化均方误差，也可以小化交叉熵，事实上对于softmax分类器，两种目标函数是等价的。这里我们给出交叉熵形式的损失函数：

其中，N为全部训练样本个数，I{.}为指示函数，若内部表达式成立则取值为1，否则取值为0。Ω（θ ）表示对于模型参数的正则项，主要是基于能量角度，对参数的元素值进行惩罚：

对模型的训练就是求得使(A-6)式小化的参数值θ，一般使用基于随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent , SGD）的反向传播（Back-Propagation, BP）算法进行求解，求出L(θ)关于各参数的梯度，然后通过式(A-8)进行迭代计算，直到参数θ达到收敛。

其中η表示学习率，一般使η为迭代周期t的非增函数，也就是随着迭代次数的增加，学习率逐渐减小。式(A-6)中的目标函数，前面一部分是交叉熵，记为E，后面一部分是正则项。对于各参数梯度的求解，我们可以分为两部分进行，并且仅考虑一个样本的情况：