Launcher3单层第24页

【第一章第二节】多维数组运算

利用Numpy库的ndarray多维数组进行科学计算和数据处理时，不需要使用单层和多层循环语句。

Socialphobia_FOGO·2022-12-06 08:32

Sequential() 模型：搭建神经网络

model=Sequential()2搭建神经网络通过model.add()叠加一些网络层如LSTM和Dense#单层LSTMmodel=Sequential()model.add(LSTM(units

方如一·2022-12-06 07:15

【路径规划-VRP问题】基于人工蜂群算法求解双层2E-VRP问题matlab代码

CVRP是传统的单层车辆路径问题，而2E-VRP问题来源于当代城市物流中的双层运输系统。与CVRP直接配送至目标客户不同，在双层运输系统中，货物先到达配送中心，经过卫星平台中转后运送到目标客户。

Matlab科研辅导帮·2022-12-06 06:59

回归预测 | MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出

回归预测|MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出文章目录回归预测|MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出GRU基本介绍GRU模型设计建模步骤结构设计GRU程序设计单层GRU设计多层

机器学习之心·2022-12-05 20:05

MATLAB神经网络编程（五）——BP神经网络的模型结构与学习规则

化学工业出版社读书笔记第四章前向型神经网络4.3BP传播网络本文是《MATLAB神经网络编程》书籍的阅读笔记，其中涉及的源码、公式、原理都来自此书，若有不理解之处请参阅原书感知器神经网络的学习规则和ＬＭＳ学习算法只能训练单层神经网络

普通网友·2022-12-05 14:50

Python：鱼书第二单元感知机，笔记及其补充

目录0.基础知识1.单层感知机（实现或与非门）2.多层感知机0.基础知识下面图来自鱼书第二章，x1x2只能获得1和0的值表示通和不通类比电流w=weightb=biasx=inputx输入（向量）类比输入的电流

Rainbow-cocktail·2022-12-04 13:45

matlab神经网络1-单层感知器

MATLAB神经网络学习1神经网络的入门——单层感知器神经网络的入门——单层感知器第一次使用CSDN，操作还不太熟练，之后会一直在这里分享matlab，java，c，电路等的学习笔记单层感知器还是十分简单的

xiaoxiaoyushui·2022-12-04 10:27

详解时间复杂度计算公式(附例题细致讲解过程)

目录一、什么是时间复杂度二、单层循环时间复杂度计算公式三、两层循环

爱睡觉的咋·2022-12-04 03:32

一文读懂锂电池叠片、卷绕工艺区别！

单层叠片过程演示*叠片工艺视频正在制作中，敬请关注“昂视

PIQS2021·2022-12-03 17:55

Keras学习---RNN模型建立篇

本例子是“IMDBsentimentclassificationtask”，用单层LSTM实现。1.输入数据预处理输入文本数据统一规整到长度maxlen=80个单词，为什么呢？

sunfoot001·2022-12-03 17:11

Python基础知识题库（带答案）

Python语言保留字的是CAwhileBpassCdoDexcept3.关于Python程序格式框架，以下选项中描述错误的是AAPython语言不采用严格的“缩进”来表明程序的格式框架BPython单层缩进代码属于之前最邻近的一行非缩进代码

四分十七·2022-12-03 00:47

神经网络：全连接神经网络（单层结构）

介绍首先，要先了解一下逻辑回归。在逻辑回归中，其实是通过sigmoid函数将线性回归输出值转换成0~1之间的概率值，从而通过阈值（常为0.5）比较实现二分类问题求解。而在神经网络解决多分类问题时，便是通过softmax函数，将每个样本的输出值转换为一个概率值，比较概率值的大小，实现多分类问题的求解。softmax函数：公式：公式介绍：我们假设存在一组数据：样本为三个特征的三分类问题。那么一个样本的

如厮__·2022-12-02 18:42

全连接神经网络单层模型原理

单层MLP 单层神经网络训练依据是找到一组感知器的权重，使得这组感知器的输出与期望输出之间的误差最小。实现步骤如下： ※第

三木小君子·2022-12-02 18:28

线性回归(Linear Regression)模型的构建和实现

神经网络的基础概念非常重要，是后期深度学习的基石，对于初学神经网络的伙伴们来说，一般最好是从了解熟知感知机开始：感知机（与门、与非门、或门、异或门）的实现这节说的线性回归属于单层神经网络，将会学到什么是模型

寅恪光潜·2022-12-02 14:19

【DL学习笔记02】深度学习入门——基于Python的理论与实现（ch03：Neural Network）

三层神经网络的实现问题各层信号传递的实现4.输出层的设计softmax5.手写数字识别MNIST数据集神经网络的推理处理批处理（batch）1.ActivationFunction激活函数会将输入信号的总和转换为输出信号朴素感知机是指单层网络

yierrrr·2022-12-02 12:24

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-误差反向传播法

CONTENTS五、误差反向传播法5.1计算图5.2链式法则5.3反向传播5.4简单层的实现5.5激活函数层的实现5.6Affine/Softmax层的实现5.7误差反向传播法的实现五、误差反向传播法5.1

柃歌·2022-12-02 12:24

通俗理解“递归”

二、递归的三大要素●第一要素：明确你这个函数想要干什么(确定单层递归的逻辑)。先不管函数里面的代码什么，而是要先明白，你这个函数的功能是什么，要完成什么样的一件事。

lqonlylove·2022-12-01 20:07

深度学习之线性回归

定义模型——>定义损失——>训练数据——>参数学习线性模型线性模型可以看成是单层的神经网络单层神经网络：带权重的层为1衡量预估质量（偏差）1/2方便求导训练数据*参数学习（损失模型）*

Summerke123·2022-12-01 10:25

基于Matlab平台利用Hopfield神经网络进行数字识别

Hopfield神经网络是一个由许多单元组成的单层网络，每个单元都互相连接着另一个单元，由于每个单元都采用二元系统，即用数字-1或1来表示单元的状态，所以本次建立了10x10的数字点阵，其中每一个元素用

CAE320·2022-12-01 05:26

TensorFlow入门基础：单层神经网络进行函数拟合

目录文章目录概要生成目标数据构建模型训练模型模型评估参考资料概要本文介绍一个简单的人工神经网络应用实例：建立一个人工神经网络，实现对带噪声目标函数的拟合。整个过程的实现方式可以分为以下几个部分：(1)生成目标数据(2)构建网络(3)训练模型(4)模型评估需要构建的神经网络图如下所示：生成目标数据假设需要学习的方程为:$y=2x^2-2$，这里直接通过表达式生成目标点列，同时加入高斯白噪声：impo

Anonymoushi·2022-12-01 01:02

神经网络拟合能力的提升之路（Pyhton）

我们首先从著名的单层神经网络为啥拟合不了XOR函数说起。一、单层神经网络的缺陷单层神经网络如逻辑回归、感知器等模型，本质上都属于广义线性分类器（决策边界为线性）。这点可

算法进阶·2022-12-01 01:01

Opencv—利用findContours函数找圆环，并标出（简单层级）

前言这样一张图片，如何在图像中找到圆环并标出呢？一、利用findContours函数函数中的第三个参数，hierarchy，定义为“vectorhierarchy”，是一个能表示层级关系的附加参数，定义为：hierarchy[i][0]表示同级的下一个轮廓的索引号，hierarchy[i][1]表示同级的上一个轮廓的索引号，hierarchy[i][2]表示第一个内部轮廓的索引号，hierarch

hi风·2022-11-30 21:18

sklearn机器学习——day19

回归单层神经网络：线性回归w和b称为模型参数，b是偏差，w是回归参数假设我们使用一个神经网络来表达线性回归的上述

非畅6 1·2022-11-30 19:42

MP模型、单层感知器、多层感知器的理解

神经网络基础序言MP模型1、逻辑与：2、逻辑或：3、逻辑异或：单层感知器多层感知器(BP)序言关于神经网络的内容已经学习了很多，也发现了一些问题，而这些问题是因为基础不牢靠引起的，所以在此从头总结一下，

燃烧吧哥们·2022-11-30 17:22

lstm结构图_神经网络——单层LSTM

LSTM神经网络全称长短时记忆神经网络(LongShort-termMemory)，是一种特殊的RNN(RecurrentNeuralNetwork)。下面从一下几个部分对LSTM进行介绍。LSTM–cell、gate的基本概念LSTM内部结构基于Tensorflow的LSTM实现代码解析LSTM推断在FPGA实现思路1.基本概念1.1cellCell是构成RNN神经网络的基本单元，Cell能够记

weixin_39940788·2022-11-30 13:26

深度学习【2】感知器

目录一.单层感知器1.定义2.实例计算3.学习规则（即权值训练方法）(1).权值调整公式求解(2).学习规则计算举例(3).Python实现单层感知器权值调整4.单层感知器分类案例(1).对数据进行分类

Acewh·2022-11-30 13:47

matlab小波变换学习入门

为了完成课程作业的笔记，内部不连贯，但是足够实用一：一维小波变换的matlab实现1、dwt函数：功能：一维离散小波变换格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')——使用指定的小波基函数‘wname’对信号X进行单层分解

timedecdec·2022-11-30 12:32

神经网络基本原理简明教程之多入多出单层神经网络-线性多分类

一.线性多分类问题1提出问题我们解决了公元前的楚汉相争的问题，现在看一下公元220年前后的三国问题。在数据集中一共有140个样本数据，分类标签值的含义：1.魏国城池：标签为1，下图中蓝色点2.蜀国城池：标签为2，下图中红色点3.吴国城池：标签为3，下图中绿色点问题：1.经纬度相对值为（5,1）时，属于哪个国？2.经纬度相对值为（7,6）时，属于哪个国？3.经纬度相对值为（5,6）时，属于哪个国？4

JZJZY·2022-11-30 12:29

迁移学习-李沐

迁移学习是在深度学习出圈的，因为在深度学习中需要训练很多的深层神经网络，需要很多的数据，代价也很高；1.2、迁移学习的途径a.做好一个模型将其做成一个特征提取的模块（Word2Vec【在文本上做训练一个单层神经网络

coding-day·2022-11-30 02:30

【头歌】神经网络学习之前馈神经网络

第1关：单层感知器网络importnumpyasnpclassPerception(object):def__init__(self,lr=0.1,epochs=1000):"""初始化:paramlr

MQiyirs·2022-11-29 21:40

HDFS的shell操作

的Shell介绍（二）了解HDFS常用Shell命令1、三种shell命令方式2、FileSystemShell文档3、常用HDFS的shell命令（三）HDFS常用命令操作实战1、创建目录（1）创建单层目录

小白不懂程序·2022-11-29 16:45

hdfs shell操作

文章目录HDFS的shell操作一、三种Shell命令方式二、常用HDFS的shell命令三、HDFS常用命令操作实例1、创建单层目录2、创建多层目录3、查看目录4，上传本地文件到hdfs5、查看文件内容

气质&末雨·2022-11-29 16:14

飞桨深度学习零基础入门（一）——使用飞桨（Paddle）单层神经网络预测波士顿房价

系列文章往期回顾飞桨深度学习零基础入门（序）——Python实现梯度下降使用飞桨（Paddle）构建单层神经网络系列文章往期回顾一、导入相关依赖包二、构建单层神经网络回归类三、设置参数四、导入数据集五、

艾醒(AiXing-w)·2022-11-29 14:16

深度学习第四课——卷积神经网络（week 1）

目录一、前言1.1卷积1.2其他滤波器1.3Padding1.3.1解释1.3.2填充多少像素的选择1.4卷积步长1.5三维卷积1.6单层卷积网络1.7深度卷积神经网络的一个示例1.8池化层1.8.1最大池化

清园暖歌·2022-11-29 10:32

DQN-TC搭建整理

],a[3],...,a[t-1],x[t]]当前的文本是当前episode的最后一个的时候r[j]=EG，否则r[j]=0【EG：推文的期望增益】N:文本数量，G(t)：文本的增益具体流程：1、使用单层

卧语寒蝉·2022-11-29 09:57

【自学】深度学习入门基于python的理论与实现 LESSON7 ＜误差反向传播法1＞

文章目录前言一、简单层的实现1.乘法层的实现2.加法层的实现二、激活函数层的实现总结前言前面使用数值微分的方法进行梯度计算，该方法简单易实现，但是计算花费时间多。

Rachel MuZy·2022-11-29 06:46

深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现

目录1误差的反向传播1.1加法节点的反向传播1.2乘法节点的反向传播1.3苹果的例子2简单层的实现2.1乘法层的实现2.2加法层的实现2.3总结1误差的反向传播1.1加法节点的反向传播1.2乘法节

阿_旭·2022-11-29 06:13

深度学习炼丹术 —— 与神经网络的初次邂逅：熟悉基本结构、设计和实现

此外，在第二节的最后，我们还抛出了单层感知器无法解决亦或门的问题，从而为第三节提供“引子

玩世不恭的Coder·2022-11-29 01:59

KGCN论文阅读

KGCN论文阅读KGCN知识图谱+图神经网络在推荐系统中的应用推荐算法的先验知识KGCN基于知识图谱的推荐系统的问题定义定义一些说明整体框架单层KGCN实验消融KGCN知识图谱+图神经网络在推荐系统中的应用推荐算法的先验知识推荐系统中用户中有两种行为

weixin_42331532·2022-11-28 23:37

从0开始学习深度学习 2 多输入单输出单层神经网络

我们用球队成员脚趾的平均数量，胜负记录，粉丝数目来预测球队的胜负概率，模型的图像表示如下输入：toes=8.5，wlrec=0.65，nfans=1.2有了三个输入，要有与之对应的三个权重，之所以叫权重是因为这个数值直接影响与之对应的输入对输出的影响，权重越大，与其对应的输入对输出的影响越大，这是显而易见的。模型代码如下：weights=[0.1,0.2,0]#权重defneural_networ

一起躺躺躺·2022-11-28 21:21

视觉SLAM⑧----视觉里程计Ⅱ(光流法与直接法)

目录8.0本章主要目标8.1直接法的引出8.22D光流8.3实践：LK光流8.3.1使用LK光流8.3.3光流实践小结8.4直接法8.4.1直接法的推导8.4.2直接法的讨论8.5实践：直接法8.5.1单层直接法

Courage2022·2022-11-28 16:31

【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第七讲~视觉里程计Ⅱ】【使用LK光流（cv）】【高斯牛顿法实现单层光流和多层光流】【实现单层直接法和多层直接法】

【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第七讲~视觉里程计Ⅱ】【使用LK光流（cv）】【高斯牛顿法实现单层光流和多层光流】【实现单层直接法和多层直接法】0前言1使用LK光流（cv）1.1前言1.2useLK.cpp1.3CMakeLists.txt1.4

踏破万里无云·2022-11-28 15:05

神经网络教材推荐,神经网络经典书籍

第1章神经网络和自动控制的基础知识1.1人工神经网络的发展史1.1.120世纪40年代——神经元模型的诞生1.1.220世纪50年代——从单神经元到单层网络，形成第一次热潮1.1.320世纪60年代——

快乐的小荣荣·2022-11-28 14:14

SLAM第八讲实践：【前端2】基于Slambook2的LK光流，G-N实现单层光流以及多层光流以及直接法做VO的超详细实践

/useLK+data的文件目录地址`二.高斯牛顿法实现单层光流和多层光流1optical_flow.cpp2CMakeLists.txt3输出结果三.使用直接法1direct_method.cpp2CMakeLi

老张高手·2022-11-28 14:33

视觉SLAM十四讲——第8讲视觉里程计2（光流法和直接法）

1.代码运行问题记录1.1.需要OpenCV4版本1.2.修改代码使用OpenCV4接口1.3.Pangolin的fmt依赖问题1.4.其他问题2.光流法详解2.1.光流法原理2.2.高斯牛顿优化实现单层光流

Cc1924·2022-11-28 14:53

深度学习与人工神经网络的介绍

深度学习与人工神经网络深度学习机器学习和深度学习的区别常见的深度学习框架神经网络人工神经网络的概念神经元的概念单层神经网络感知机多层神经网络激活函数深度学习机器学习的分支，人工神经网络为基础，对数据的特征进行学习的方法

Vinsmoke -Hou·2022-11-28 13:06

【推荐算法学习与复现】-- 深度学习系列 -- Wide&Deep

WideDeep模型是Google在2016年提出的，在业界具有非常大的影响力，模型由单层Wide部分和多层的Deep部分组成的混合模型。

Big_Huang·2022-11-28 10:47

机器学习笔记-单层感知器

单层感知器1、人体神经网络信号从树突传递进来，在细胞核进行汇总，经过轴突传递到其他的部分。从上图可以看出来，神经元是一个信息处理单元，具有多输入多输出的结构。

小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:05

前馈神经网络（Feedforward neural network）

单层感知器最简单的神经网络是单层感知器网络，由单层输出节点组成；输入通过一系列

zhangzzqliumin·2022-11-28 08:29

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