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神经网络

1）前向计算误差：2）向后传播1、更新W5参数2、更新W1参数importnumpyasnpimporth5pydefload_dataset():train_dataset=h5py.File('datasets

qq_40488951·2021-01-03 00:49

2020-12-31

设有一个背包能承受重量s(s>0),又有n(n>=1)件物品，其重量列表为w=[w1,w2…wn].要从物品中挑选若干件放入背包，使得放入的物品重量之和正好是s.试设计递归函数f(w,s,n):当有解时返回

lwr0410_·2020-12-31 12:57

复旦大学961-数据结构-第五章-图（二）图的遍历,广度度优先遍历和深度优先遍历

基本思想为：1.首先访问起始顶点v，然后依次访问顶点v的邻接顶点w1,w2,⋯ ,wi2.访问w1顶点的

蜗牛____·2020-12-27 22:59

人工智能入门

x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2是权重（w是weight的首字母）。图中的○称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1x1、w2x2）。

百步穿羊·2020-12-25 11:16

现代数字信号处理课后作业【第七章】&IIR巴特沃兹&FIR数字滤波器设计

Hd(ejw)={e−jwαw1⩽∣w∣⩽w20其它H_d(e^{jw})=\begin{cases}e^{-jw\alpha}&w_1\leqslant|w|\leqslantw_2\\0&其它\end

Peter_831·2020-12-14 14:01

深度学习入门（一）：神经网络(阶跃函数，sigmoid，ReLU，softmax,激活函数)

x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1，w2是权重。θ\thetaθ被称为阈值。b是被称为偏置的参数，用于控制各个信号的重要性。y={0,b+w1x1+w2x2≤θ1,

evil心安·2020-12-13 20:38

穷举法解决0/1背包问题——python代码实现

问题描述：给定n个重量为{w1,w2,…,wn}、价值为{v1,v2,…,vn}的物品和一个容量为C的背包，求这些物品中的一个最有价值的子集，且要能够装到背包中。”"""""

皮卡丘^O^·2020-12-02 18:28

Keras深度学习笔记线性回归

单变量回归当只有一个变量时，线性模型的函数定义为：其中，权值w0为函数在y轴上的截距,w1为解释变量的系数。我们的目标是通过学习得到线性方程的这两个权值，并用它们描述解释

imxlw00·2020-11-21 18:41

前馈神经网络对mnist数据集实战

但最后必须是10代码实现importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#输入层h1784#隐藏层h2256#隐藏层h3128#输出层h410#初始化参数w1

小屋*·2020-11-11 16:38

20180228[W1]复盘日志

TEXTA1，从本篇文章／音频／视频中我学到的最重要的概念人之初，性本善。人本来就都是善良的。我们要善于接受别人的善良，哪怕是陌生人的。同时，我们也要给予别人善良的帮助。2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词stranded（处于困境的）这个词与stand区别开来，同时，注意这个单词的意思。almighty（全能的，万能的）感觉全能的，万能的还有别的单词，需要再了解一下。capacit

17数402李娜·2020-10-10 17:20

超直白超简单-线性模型和fm模型特征参数的举例说明

0100000），评分8电影名B，类型动作（010），主演Y（0010000），评分7电影名C，类型文艺（001），主演X（0100000），评分61.简单模型，w只是一个数字：8=动作*W1+主演X*W2w为：W1

胡渣大叔·2020-10-09 11:22

李宏毅机器学习笔记1：Regression

损失函数梯度下降随机初始化起始位w0在w0处对损失函数求导（偏导）w1=w0-学习率*w0处的倒数一直重复计算，直到导数为0，或者达到最大迭代次数。

chairon·2020-10-08 15:20

广汽本田袁小华：混动技术将应用到更多车型 | 经观汽车

文|王海宣9月26日开幕的2020北京车展（第十六届）上，在W1号馆广汽本田展台，主角是几辆新能源汽车，其中包括混动车型2021款雅阁星空限量版。

头条汽车·2020-10-07 00:00

2020-10-04 吴恩达-C4 卷积神经网络-w1 CNN(课后编程2-Convolution model - Application)

原文链接卷积神经网络Convolutionmodel-Application1.0Tensorflow模型1.1创建占位符placeholders1.2初始化参数1.3前向传播1.4计算成本1.5模型欢迎来到第四课的第二个练习，在这里你将：在Tensorflow中实现辅助函数在Tensorflow中实现一个完整的卷积神经网络ConvNet完成练习之后，你将能够在TensorFlow中构筑和训练Co

没人不认识我·2020-10-06 14:09

《好好思考》D7/W1

今日问题：书中P44页作者提到：“过去我和人沟通没话题的时候，习惯用的思维方式是：“我该说些什么？”，而这位老师遇到这个问题时，他习惯的思维方式是“别人可以说些什么？”这两种思维方式的差异其实可以总结为：以自我为中心的模式和以用户为中心的模式。作业1：谈谈你看到这句话后的启发？作业2：在接下来和人沟通的时候，你会如何做？可以找一个具体的场合或者选一个人，谈谈你会如何沟通？【今日文】根据自我为中心的

小梦化蝶·2020-09-27 22:32

#2020北京车展#北京车展探馆E4、W1

北京车展E4探馆北京车展W1探馆注：发布的所有内容，均为一号汽车原创，未经许可，不得擅自盗用，如有发现，将保留追究其法律责任的权利，特此声明。

一号汽车·2020-09-25 00:00

python学习笔记——闭包与装饰器

'test')returnfunc()returninner@w1deff1():print('f1')这一段代码很好的解释了装饰器与闭包的基本构成，下面分析一下它的运作过程：·首先程序识别第一行，将w1

Michael_Wgy·2020-09-17 15:18

Element UI el-table合并表格相同值行合并

,tableKey){constnewArr=[]//分类检出tempList中的数据push到newArr中for(leti=0;i1||newArr[k].num===0){for(letw=k;w1

好奇的我·2020-09-17 15:57

《神经网络与深度学习》学习笔记

同样,S型神经元对每个输入有权重,w1,w2,...,和一个总的偏置,b。但是输

wanglitao588·2020-09-17 15:18

读书笔记——《模式识别 Pattern Recognition》

给定一个M类（w1,w2,w3····wm）的分类任务何一个用特征向量x表示的未知样本，生成M个条件概率P（wi|x）,i=1,2,···，M。

maggie_J·2020-09-17 07:14

sklearn中文文档——1.1. 普通线性模型

在数学的概念里，如果ý表示我们预测出的结果：线性回归的预测结果在这一节中，我们定义向量w=(w1,...,wp)为系数(coef_)，而w0为截距(intercept_)。

quliulangle·2020-09-17 03:52

php 抓取天气情况 www.weather.com.cn

result=mb_convert_encoding($result[0],"GBK","UTF-8");$first=explode("",$result);//print_r($first);exit;$w1

a771948524·2020-09-17 01:43

数据结构——顺序表 (C#)

3.顺序表的存储假设顺序表中的每个数据元素占w个存储单元，设第1个数据元素的存储地址为Loc(ai)，则有:Loc(ai)=Loc(a1)+(i-1)*w1{voidAdd(Titem);//向表中添加数据

凉夏l·2020-09-16 23:38

使用gradients对多个式子求多变量偏导

二代码importtensorflowastftf.reset_default_graph()w1=tf.get_variable('w1',shape=[2])w2=tf.get_variable('

cakincheng·2020-09-16 22:30

勤劳的凌菲·2020-09-16 22:27

最直白的线性回归，多元线性回归，正则化项的理解

+b或表示为：y=Wx+b(W:w1,w2,w3.....组成的向量的转置）模型训练为的就是确定参数W的取值：但是，当测试数据中，特征数量比样本数还多的多的时候，可能产生多组

weixin_30686845·2020-09-16 19:46

目标检测之五：随机权值平均（Stochastic Weight Averaging，SWA）---木有看懂

左图:W1、W2、W3分别代

看不见我呀·2020-09-16 11:43

最短路专题二（spfa）

假设存在一个包含k条边的回路，回路上各条变的权值为w1,w2,….,wk,那么平均值小于mid意味着w1+w2+….+wk《K*mid,即：（w1-mid)+(w2-mid)+…+(wk

HARD_UNDERSTAND·2020-09-16 10:24

算法 - 贪心算法

得到局部最优解你有n堆石头质量分别为W1,W2,W3…Wn.(n＜＝100000)现在需要你将两堆石头合并，问一共所用力量最小是多少？解题思路：每次挑重量最少的两堆石头，直到所有石头挑完。

午夜幽魂男·2020-09-16 01:03

DATAWHALE-动手学深度学习PyTorch skip gram -- 训练数据的形式+负采样实践trick

例如，{w1,w2,w3,w4,w5}，以w3为中心词，window_size为2，得到context为{w1，w2，w4，w5}。那么此时的训练样本到底是input=w3,

安琪已经 了·2020-09-16 00:29

贪心法求解背包问题

问题描述设有编号为1、2、…、n的n个物品，它们的重量分别为w1、w2、…、wn，价值分别为v1、v2、…、vn，其中wi、vi（1≤i≤n）均为正数。有一个背包可以携带的最大重量不超过W。

Lix_Demon·2020-09-16 00:22

Contest1536 - 2018年第四阶段组队训练赛二十四场G区间权值

问题G:区间权值时间限制:1Sec内存限制:128MB提交:82解决:39[提交][状态][讨论版][命题人:admin]题目描述小Bo有n个正整数a1..an，以及一个权值序列w1…wn，现在他定义现在他想知道的值

RevolIA·2020-09-15 21:31

高精度乘法

includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;constllmo=10000;//位数与所压位数一定要统一，1000会WAlla[3][6006],cnt[100],w1

zaifengzhong52·2020-09-15 18:12

PyQt5-Label背景颜色和文本颜色的设置

w.setAlignment(Qt.AlignCenter)#w.setStyleSheet('color:yellow')w.setStyleSheet("background-color:RoyalBlue")w1

Major_s·2020-09-15 17:43

0-1背包问题—回溯算法—java实现

表示n：物品个数c：背包容量p1,p2,…,pn：个体物品效益值w1,w2,…，wn：个体物品容量【问题解析】0-1背包问题的解指：物品1,…,n的一种放法(x1,···,xn的0/1赋值)，使得效益值最大

落雪侵越·2020-09-15 14:16

Tensorflow在训练好的模型上进行测试

模型的保存 tensorflow提供可保存训练模型的接口，使用起来也不是很难，直接上代码讲解：#网络结构w1=tf.Variable(tf.truncated_normal([in_un

非典型废言·2020-09-15 09:42

Logstash：使用 aggregate filter 处理 N:N 关系

你应该非常小心地将Logstash过滤器工作程序设置为1（-w1标志），此过滤器才能正常工作，否则事件可能会被按顺序处理，并且会发生意外的结果。在Elastic的官方文档中，你可以看到很多相应的例子。

Elastic 中国社区官方博客·2020-09-15 07:18

生成模型和判别模型的对比

例如两类(w1和w2)分类问题，如果Y大于阈值，X就属于类w1，如果小于阈值就属于类w2。这样就得到了X的类别。条件概率分布P(Y

时光杂货店·2020-09-15 06:45

SVM的推导:为什么SVM最终模型仅和支持向量有关

其中w=(w1;w2;w3..wm)w=(w_1;w_2;w_3..w_m)w=(w1;w2;w3..wm)是法向量。

taoqick·2020-09-15 05:40

【牛客】C港口（差分数组）第十五届中北大学算法与程序设计竞赛

题目链接：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/205919题目描述：港口有n堆货物，他们的重量分别为w1,w2,…wn，每堆货物的重量不一定相同。

y_din·2020-09-14 23:00

第十五届中北大学算法与程序设计竞赛（公开赛）C.港口

第十五届中北大学算法与程序设计竞赛（公开赛）C.港口题目链接题目描述港口有n堆货物，他们的重量分别为w1,w2,…wn，每堆货物的重量不一定相同。

旺崽·2020-09-14 23:26

TensoFlow解决过拟合问题：正则化、滑动平均模型、衰减率

使用激活函数的前向传播算法：a=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+biases1。反向传播算法反向传播算法是训练神经网络的核心算法。

萝卜虫·2020-09-14 19:31

MATLAB之BP神经网络查看训练好的权值、阈值的方法

训练好的权值、阈值的输出方法是：输入到隐层权值：w1=net.iw{1,1}隐层阈值：theta1=net.b{1}隐层到输出层权值：w2=net.lw{2,1}输出层阈值：theta2=net.b{2

我还年轻呀·2020-09-14 19:58

模型评价 - 判断数据模型拟合效果的三种方法

数据建模的目的就是获得从自变量映射到因变量的函数，在建模的探索过程中，不同的方式总会得出不同的函数模型，而这些函数大多是由一些参数构成的，比如y=f（x;w0,w1,w2,w3,...）。

黄大侠aa·2020-09-14 16:54

Opencv(Python版)-4 图像的算术运算

图像的加法运算cv2.addWeighted(m1,w1,m2,w2)，四个参数,m1m2是两个要相加的图片，w1w2表示图片的显示权重，值越大图像越清晰，对比度越高。

RYAN-LZ·2020-09-14 15:35

01背包问题动态规划详解

/*一个旅行者有一个最多能用M公斤的背包，现在有N件物品，它们的重量分别是W1，W2，...,Wn,它们的价值分别为P1,P2,...,Pn.若每种物品只有一件求旅行者能获得最大总价值。

cclsoft·2020-09-14 13:03

cs231n assignment1 Q4 softmax梯度推导

softmaxX−H=XW1+b1−R=max(0,H)−F=RW2+b2−softmaxX−H=XW1+b1−R=max(0,H)−F=RW2+b2−softmax其中,XX为输入，每一行表示一个样本，W1

tue2015·2020-09-14 07:34

数字图像处理——直方图匹配

）构建原图像到目标图像的映射表4.根据映射表生成匹配图像Matlab代码：clear,clc;f=imread('LENA.png');f_ref=imread('EightAM.png');[h1,w1

Lee_01·2020-09-14 06:50

【学习笔记】cs231n-assignment1-two_layer_net

TODO1：计算scores【思路】公式是：W2*max(0,W1*x)用代码实现

KammyIsTheBest·2020-09-14 06:16

【STM32】RS485 Modbus协议采集传感器数据

RS485数据输出，采用Modbus协议通信2、电路：根据传感器属性，电路主要是两部分，通信电路和电源电源（1）485电路：由于485是半双工通信，需要控制收发，所以索性在把电路设计成自动收发电路接跳线帽W1

徐腾腾不加班·2020-09-14 03:50

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