《神经网络与深度学习》课后习题

神经网络层数、神经元数、梯度下降学习率和训练次数都会影响神经网络的效果

《神经网络与深度学习》一书说过，只在输⼊层和输出层之间存在⼀个中间层的情况下，不论我们想要计算什么样的函数，我们都确信存在⼀个神经⽹络可以计算它。但是不同层数和神经元数的神经网络的工作正确率并不一样。
Love, Day After Tomorrow·2023-01-02 07:08

视觉SLAM十四讲CH7课后习题10_2

转载于：在ceres中实现ICP优化（仅优化位姿）_luo870604851的博客-CSDN博客一.仅优化位姿构造类和代价函数：structICPCeres{ICPCeres(Point3fuvw,Point3fxyz):_uvw(uvw),_xyz(xyz){}//残差的计算template<typenameT>booloperator()(constT*constc...https
长沙有肥鱼·2023-01-01 17:27

《视觉SLAM十四讲 第二版》课后习题

本文为《视觉SLAM十四讲》(第二版)的课后习题解答，为本人学习时参考着网上的资源所写的答案，可能有所纰漏，希望大家指出。
鱼肖浓++·2023-01-01 17:55

SLAM十四讲课后习题解答

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019总：https://blog.csdn.net/jiahao62/article/details/80655542第一章参考：https://blog.csdn.net/w_p
TBYourHero·2023-01-01 17:25

【解决问题】【SLAM十四讲第7讲】【关于solvePnP()函数采用P3P方法解决报错的问题】

十四讲第7讲】【关于solvePnP函数采用P3P方法解决报错的问题】0错误提示1解决方案在尝试使用P3P方法解决solvePnP的问题时，如果你好奇是什么代码，可以参考我的文章：【slam十四讲第二版】【课后习题
踏破万里无云·2023-01-01 17:23

视觉SLAMch7 课后题

课后习题1.除了ORB特征点，还有哪些特征点？说说SIFT与SURF的原理，并对比它们与ORB之间的优势。
雨幕丶·2023-01-01 17:22

视觉SLAM十四讲笔记及课后习题 ch1 预备知识

有线性方程Ax=bAx=bAx=b，若已知A，bA，bA，b，需要求解xxx，该如何求解？这对A和bA和bA和b有哪些要求？提示：从AAA的维度和秩角度来分析。求解方法：QR分解LDLT高斯列主元法具体求解过程交给相关库吧，比如Eigen；对A、bA、bA、b有哪些要求？直观理解：当bbb是矩阵AAA各列向量的线性组合时，有解；参考MIT线性代数教程Lecture6向量空间与列向量；有解无解总结：
Go_do·2023-01-01 17:52

视觉SLAM十四讲第二版笔记及课后习题-第一讲

视觉SLAM十四讲笔记及课后习题-第一讲前言写这个博客主要是为了总结一下自己近期学习的一些知识，希望能够理顺一下，可能会包括笔记，代码实践，课后习题，这里面会有一些自己的理解以及从其他博客或者网站中了解到的相关知识
vegatable dog·2023-01-01 17:20

【slam十四讲第二版】【课后习题】【第七讲~视觉里程计Ⅰ】

【slam十四讲第二版】【课后习题】【第七讲~视觉里程计Ⅰ】0前言1课后习题1.1.除了本书介绍的ORB特征点外，你还能找到哪些其他的特征点？
踏破万里无云·2023-01-01 17:18

《神经网络与深度学习》-模型独立的学习方式

模型独立的学习方式1.集成学习1.1AdaBoost算法2.自训练和协同训练2.1自训练2.2协同训练3.多任务学习4.迁移学习4.1归纳迁移学习4.2转导迁移学习5.终身学习6.元学习6.1基于优化器的元学习6.2模型无关的元学习  本文介绍集成学习、协同学习、自训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、小样本学习、元学习等学习方式。这些学习方式不限于具体的模型，不管是前馈神经网络、RNN或其他模型
你电吴彦祖·2023-01-01 09:24

神经网络与深度学习---train_loss和val_loss(test_lost)分析

1.train_loss不断下降，val_loss(test_lost)不断下降说明网络训练正常，最好情况2.train_loss不断下降，val_loss(test_lost)趋于不变说明网络过拟合，可以添加dropout和最大池化maxpooling3.train_loss趋于不变，val_loss(test_lost)不断下降说明数据集有问题，建议重新选择4.train_loss趋于不变，v
小天才才·2023-01-01 01:59

《计算机组成原理》第五章指令系统 部分课后习题答案 清华大学出版_秦磊华_谭志虎

5.1指令：控制计算机执行某种操作(如加、减、传送、转移等操作)的命令。指令系统：一台计算机中所有指令的集合。操作码：指令中用于控制指令操作性质的字段。扩展地址码：将指令的操作码字段向不用的地址码字段扩展，从而在指令长度不变的情况下支持更多的指令。地址码：指令中用于参与指令操作的操作数的地址或偏移量地址的字段。寻址方式：寻找指令或操作数
白术_竹苓·2022-12-30 20:21

《计算机组成原理》第四章储存系统 部分课后习题答案 清华大学出版_秦磊华_谭志虎

4.1存取时间：又称为存储器的访问时间，是指启动一次存储器的操作(读或写分别对应存与取)到该操作完成所经历的时间。存取周期：连续启动两次访问操作之间的最短时间间隔。存储器带宽：单位时间内存储器所能传输的信息量，常用的单位包括位/秒或字节/秒。存储单元：保存数据的基本内存单元。根据保存内容的大小，一般可分位存储单元，字存储单元等。存储单元一般应具有存储数据和读写数据的功能，每个单元有一个地址，并按地
白术_竹苓·2022-12-30 20:50

《计算机组成原理》第二章数据信息的表示 部分课后习题答案 清华大学出版_秦磊华_谭志虎

2.1真值：正号和负号分别用“+”和“-”表示，数据位保持二进制值不变的数据表示方法。机器数（机器码）：数据在机器中的表示形式，是正负符号数码化后的二进制数据。原码：正数符号用0表示，负数符号用1表示，数值位保持不变反码：符号位与原码相同，真值为正数时，反码和原码相同；真值为负数时，反码数值位为真值数值位取反补码：真值为正数时，补码和原码相同；真值为负数时，对真值数据位从右到左顺序扫描，右起第一个
白术_竹苓·2022-12-30 20:20

《计算机组成原理》第三章运算方法与运算器 部分课后习题答案 清华大学出版_秦磊华_谭志虎

3.1全加器：三个输入两个输出，输入端分别为相加数Xi、Yi，低位进位输入Ci。输出端分别是和数Si、高位进位输出Ci+1半加器：相较于全加器，半加器没有进位输入，其内部逻辑只有一个异或门，用于产生和数一个与门，用于产生进位输出算术移位：分为算术左移和算术右移。其中算数左移n位相当于乘上2n,执行方法是把原来的数中每一位都向左移动n个位置，左面移出的高位丢弃不要，右面低位空出的位置上全部补0，当符
白术_竹苓·2022-12-30 20:20

统计学习方法 李航 课后习题答案 第二版 机器学习

李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版）【李航课后习题解答+书中疑点推导+算法代码实现+可私聊耐心解答(48小时内回复)，包会！！】
#苦行僧·2022-12-30 10:01

Pytorch深度学习实战——第3章课后习题

1.从list(range(9))list(range(9))list(range(9))中创建一个张量aaa并预测检查其大小、偏移量、步长。importtorcha=torch.tensor(list(range(9)))print(a.storage_offset())#偏移量print(a.stride())#步长print(a.size())#大小a)使用b=a.view(3,3)b=a.
看星河的兔子·2022-12-30 08:50

【神经网络与深度学习】笔记 ——邱锡鹏著

Neuralnetworksanddeeplearning第一部分机器学习基础一、绪论机器学习表示学习二、机器学习概述第二部分基础模型1/4卷积神经网络-CNN2/4循环神经网络-RNN3/4生成对抗网络-GANs4/4深度强化学习-RL第三部分进阶模型第一部分机器学习基础一、绪论机器学习使用机器学习模型包含的步骤：（传统机器学习处理流程）特征处理原始数据数据预处理特征提取特征转换预测结果表示学习
周祁安·2022-12-29 22:18

数学建模算法与应用 线性规划（cvxpy包）

数学建模算法与应用线性规划（使用cvxpy包）说明使用python中cvxpy库完成《数学建模算法与应用》中课后习题因为本人也是初学者，若代码有错误还请各位指出cvxpy库的使用这里以简单例子来使用cvxpy
羽星_s·2022-12-29 15:44

计算机网络：第三章数据链路层课后习题答案（精细版）

3-01数据链路(即逻辑链路)与链路(即物理链路)有何区别?“电路接通了”与”数据链路接通了”的区别何在?答：数据链路与链路的区别在于数据链路出链路外，还必须有一些必要的规程来控制数据的传输，因此，数据链路比链路多了实现通信规程所需要的硬件和软件。“电路接通了”表示链路两端的结点交换机已经开机，物理连接已经能够传送比特流了，但是，数据传输并不可靠，在物理连接基础上，再建立数据链路连接，才是“数据链
Yummyik·2022-12-28 15:31

神经网络与深度学习二：神经网络的基础编程

1二分分类当你要构建一个神经网络，有些技巧是相当重要的，例如m个样本的训练集，你可能习惯性地使用一个for循环来遍历这m个样本，但事实上，实现一个神经网络如果你要遍历整个训练集并不需要直接使用for循环。还有就是神经网络的计算过程中通常有一个正向过程或者叫正向传播步骤，接着会有一个反向步骤，也叫反向传播步骤，下面会介绍为什么神经网络的计算过程可以分为前向传播和反向传播两个分开的过程，接下来会用lo
开始King·2022-12-28 15:54

神经网络与深度学习系列 -反向传播算法

矩阵的在神经网络中的应用本系列的上一节介绍了梯度下降算法，本节将介绍反向传播算法。利用矩阵在神经网络中，可以大大简化公式的复杂性，同时矩阵运算在反向传播中使用起来极为方便。上图给出了神经网络中对权重的标注方式，wjklw_{jk}^lwjkl表示从(l−i)th{(l-i)}^{th}(l−i)th层的第kthk^{th}kth个神经元到lth{l}^{th}lth层的第jthj^{th}jth个
Mr2021·2022-12-28 12:07

《Python程序设计（第3版）》课后习题答案

配套教材：《Python程序设计（第3版）》，（ISBN：978-7-302-55083-9），清华大学出版社京东购买链接：https://item.jd.com/12668739.html天猫、当当均有销售，可以选择自己常用平台搜索“董付国”找到本书。配套资源：教学大纲、PPT课件、例题源码、习题答案、考试系统。《Python程序设计（第3版）》配套教学大纲2020年秋季学期Python教材推荐
dongfuguo·2022-12-28 10:30

GNSS原理与应用（四）——卫星运动基本知识

开普勒三大行星定律２.３开普勒轨道参数３、卫星的受摄运动４、GPS卫星星历（重点）４.１卫星星历的定义与分类４.１.１定义４.１.２分类５、卫星坐标计算（重点）５.１卫星计算步骤５.２计算公式与各参数６、课后习题
unbiliverbal·2022-12-28 08:26

计算方法实验 实验一

程序任务：1）依据课本18页图1-3编程实现拉格朗日插值算法，并完成54页课后习题6.注：分别以三个小题目中给出的条件画出插值函数，比较它们的不同。
AWP2020·2022-12-28 04:44

【考研】操作系统复习冲刺（2023年408）

可搭配以下链接一起学习：【考研复习】《操作系统原理》孟庆昌等编著课后习题+答案——第四章【考研复习】《操作系统原理》孟庆昌等编著课后习题+答案——第二章（第一章至第七章的博文已完成，点上面链接进去即可跳转
住在阳光的心里·2022-12-28 02:15

语文老师，您坐稳了

主讲如何用课后习题，研读语文教材。其中，关于利用课后习题设计教学的思路很让与会老师受用，因为简单易行。加之岳老师后又慷慨地将课件及有关教学设计与大家分享，所以被参会老师一致好评。
多嬲·2022-12-27 22:32

深度学习 学习笔记总结

文章目录前言一、神经网络与深度学习二、神经网络的过拟合与正则化三、深度学习的优化算法四、卷积神经网络五、循环神经网络从第五章开始重点就将在NLP领域了六、长短期记忆网络七、自然语言处理与词向量八、word2vec
欢桑·2022-12-27 20:21

matlab求解erfc方程

课后习题需要求解erfc方程，想到用matlab来解用solve（）来解显示得不到解析解，去网上找解法，很多人说用反函数法来解，太麻烦，不实用去翻了官方文档，发现了这个函数erfcinv(),非常方便的解决这个问题例
wang7301·2022-12-27 18:49

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
RYP_S·2022-12-27 15:16

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
暁樱·2022-12-27 09:27

神经网络与深度学习day09-卷积神经网络2：基础算子

神经网络与深度学习day09-卷积神经网络2：基础算子5.2卷积神经网络的基础算子5.2.1卷积算子5.2.1.1多通道卷积5.2.1.2多通道卷积层算子5.2.1.3卷积算子的参数量和计算量5.2.2
小鬼缠身、·2022-12-27 06:26

反向传播算法及其实现

理清反向传播算法---背景---定义全连接网络---前向运算---链式求导---反向传播算法代码一（较粗糙，代码二会改进），预测sin(x)曲线代码二：添加Batch训练,替换激活函数—背景去年看了《神经网络与深度学习
李奥去哪了·2022-12-26 22:12

《机器学习》周志华课后习题答案——第五章（1-7已完结）

第五章课后习题答案文章目录第五章课后习题答案一、试述将线性函数f(x)=wTx用作神经元激活函数的缺陷？
Messor2020·2022-12-26 16:26

《机器学习》周志华课后习题答案——第四章 (1-5已完结)

《机器学习》周志华课后习题答案——第四章(1-5已完结)文章目录《机器学习》周志华课后习题答案——第四章(1-5已完结)一、试证明对于不含冲突数据(即特征向量完全相同但标记不同)的训练集,必存在与训练集一致
Messor2020·2022-12-26 16:26

机器学习——课后习题解答

文章目录机器学习课后习题解答第一章绪论1.表1.1中若只包含编号为1和4的两个样例，是给出相应的版本空间。
大墅哥哥·2022-12-26 15:49

R语言课后习题

第一章绪论1、正确的数据思维观包括数学思维、统计思维、逻辑思维。2、技能是容易掌握的，但是思维却是很难培养的。3、数学思维有两个特征是方向性和客观性。4、常用统计计量包括中位数、求和、最大值、平均值。5、从思维科学角度看统计思维可归类为描述、概括、和分析。6、把大脑中所描述的对象中的某些指标抽离出来并形成一种认识称为概括。7、把事务分解分析称为下钻思维。8、显微镜原理属于下钻思维。9、当一堆数据摆
晁晁我呀最讨厌期末了·2022-12-26 15:44

机器学习实战课后习题（一）

机器学习实战课后习题第一章答案课本：handson-ml21.如何定义机器学习？机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学。2.机器学习在哪些问题上表现突出？是否能提出四种类型？
小生叫安辰·2022-12-26 15:09

HBU_神经网络与深度学习 实验2 pytorch入门

目录写在前面的一些内容一、张量与算子的概念二、张量的操作1.创建张量（1）指定数据创建张量（2）指定形状创建张量（3）指定区间创建张量2.张量的属性（1）张量的形状（2）形状的改变（3）张量的数据类型（4）张量的设备位置3.张量与Numpy数组转换（1）张量转化为numpy数组（2）numpy数组转化为张量4.张量的访问（1）索引和切片（2）访问张量（3）修改张量5.张量的运算（1）数学运算（2）
ZodiAc7·2022-12-25 10:44

工程伦理--2.5 工程伦理的作用

2022–学习通工程伦理课后习题1【单选题】下列哪项不是工程伦理的作用A、禁止性B、预防性C、激励性D、强制性我的答案：D2【多选题】以下哪些属于激励性伦理的范畴?
一只小小的Wu·2022-12-24 15:36

吴恩达AI机器学习-01神经网络与深度学习week2中-神经网络基础

‼️博客为作者学习回顾知识点所用，并非商用，如有侵权，请联系作者删除‼️目录2.11向量化什么是向量化vectorization？loop循环向量化2.12向量化的更多例子2.13向量化Logistic回归2.14向量化Logistic回归的梯度输出2.15python中的广播2.11向量化什么是向量化vectorization？importnumpyasnpa=np.array[1,2,3,4]
SuzyBaiiyy:)·2022-12-24 13:41

斯坦福大学(吴恩达) 机器学习课后习题详解 第八周 编程题 k-means and PCA

编程作业下载地址：https://download.csdn.net/download/wwangfabei1989/103181651.PCA.mfunction[U,S]=pca(X)%PCARunprincipalcomponentanalysisonthedatasetX%[U,S,X]=pca(X)computeseigenvectorsofthecovariancematrixofX%
王发北·2022-12-24 13:00

机器学习十天学习计划四—神经网络与深度学习

神经元模型M-P神经元模型：一个神经元接收到其他n个神经元传递过来的输入信号，这些信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”（一般是sig(x)阶跃函数或者Sigmoid函数）进行处理以产生神经元的输出感知机模型：感知机是一个有若干输入和一个输出的模型，通过一些二进制的输入，x1,x2……，然后产生一个二进制的输出。神经元的输出要么是0要么是
北海星·2022-12-24 10:34

工程伦理--14.1 中国工程“走出去”的现实挑战

2022–工程伦理课后习题总结1【单选题】2000年10月,在党的十五届五中全会上,首次明确提出()战略,并把它作为四大新战略之一。
一只小小的Wu·2022-12-24 10:43

神经网络与深度学习笔记——梯度下降算法是什么？

神经网络与深度学习笔记系列一共有五个专题，分别是第一章使用神经网络识别手写数字——梯度下降算法是什么。主要介绍了神经网络的基础例如感知器激活函数等概念，最主要介绍了梯度下降算法。
刘爱然·2022-12-23 22:55

R语言（第一版）前六章课后习题及答案(刘鹏 程显毅)

第一章绪论1、正确的数据思维观包括数学思维、统计思维、逻辑思维。2、技能是容易掌握的，但是思维却是很难培养的。3、数学思维有两个特征是方向性和客观性。4、常用统计计量包括中位数、求和、最大值、平均值。5、从思维科学角度看统计思维可归类为描述、概括、和分析。6、把大脑中所描述的对象中的某些指标抽离出来并形成一种认识称为概括。7、把事务分解分析称为下钻思维。8、显微镜原理属于下钻思维。9、当一堆数据摆
小博睡不醒·2022-12-23 22:24

【神经网络与深度学习】各种激活函数+前馈神经网络理论 ① S型激活函数 ② ReLU函数 ③ Swish函数 ④ GELU函数 ⑤ Maxout单元

文章目录一、常见的三种网络结构二、激活函数（1）S型激活函数logistic函数和Tanh函数：hard-logistic函数和hard-Tanh函数：（2）ReLU函数带泄露的ReLU【leakyReLU】带参数的ReLU【ParametricReLU或者PReLU】指数线性单元【ELU】ReLU函数的平滑版本【SoftPlus】四种函数的图像（3）Swish函数（4）GELU函数（5）Maxo
Bessie_Lee·2022-12-23 13:29

《属性数据分析引论》 部分课后习题R语言实践（第三章、第四章）

小题c小题d小题e小题习题4.2a小题b小题c小题d小题小结前言习题选自高等教育出版社译制，AlanAgresti著的《属性数据分析引论(第二版)》中，第三章广义线性模型、第四章Logistic回归中的课后习题
突发恶疾的Kaz哥·2022-12-23 12:08

【更新中】智能车的逻辑与决策——介绍、理论与应用

VSM)3.深度学习3.1“层”Layers3.1.1池化层3.1.2全连接层3.1.3卷积层3.1.4SOFTMAX3.1.5回归层REGRESSIONLAYER3.2长短时记忆网络LSTM0.置顶资料神经网络与深度学习
你看不见我写的blog·2022-12-23 01:04

【编译原理】第四章部分课后题答案

第四章课后习题T4.1根据表4.1的语法制导定义，为输入表达式5∗(4∗3+2)5*(4*3+2)5∗(4∗3+2)构造注释分析树。
不牌不改·2022-12-22 16:48
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