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用简单的图来解释人工神经网络（一）——单层感知器

首先贴上单层感知器的结构图：图中[X1,...,Xn]为N维输入向量[w1,...,wn]为每个输入元素对应的权值（可以理解为每个元素的重要程度）b为偏置值（此处的恒为1）f是激励函数，用于分类数据，常见激励函数如下图所示

qq_29840153·2020-08-06 10:26

神经网络：perceptron(2)

请看下图：上图表示w1=-2，w2=-2，并且bias=3当x1,x2为00序列时，由于（-2）*0+（-2）*0+3=3是正数，所以output为1。

猪头劲·2020-08-06 10:19

BP神经网络的基础知识及MATLAB应用

基本原理①以下面的模型为例：输入层隐藏层输出层②针对每一个基本单位，即神经元，做如下计算其中，x1、x2为输入数据，w1、w2为权重，计算函数f为一些特定的激活函数，y为输出数

不想秃头的女ITer·2020-08-05 16:51

通过SPI配置高速ADC接口

首位比特：1代表读，0代表写；接下来两位W1:W0，代表后面传输的数据的字节数（这儿有个坑，一会儿说）；然后是13位的寄存器地址；然后是发送

kuangxin_0·2020-08-05 14:51

计算机视觉两次作业

fromnumpy.randomimportRandomStatebatch_size=8#训练数据batch的大小#定义神经网络的参数#输入层2个节点，第一个隐层3个节点，第二个隐层2个节点，输出一个节点w1

哈哈kls·2020-08-05 13:24

详解Hierarchical Softmax

1.霍夫曼树输入：权值为(w1,w2,…wn)的n个节点输出：对应的霍夫曼树将(w1,w2,…wn)看做是有n棵树的森林，每个树仅有一个节点在森林中选择根节点权值最小的两棵树进行合并，得到一个新的树，这两颗树分布作为新树的左右子树

越来越胖的GuanRunwei·2020-08-05 01:14

ROM

其内部结构如下所示：地址译码器有n个输入，它的输出W0、W1、……、Wn-1共有N=2^n个，称为字线。（字线也称为选择线）字线是ROM矩阵的输入，ROM矩阵有M条输出线，称为位线。

愚蠢的图图·2020-08-04 23:34

图论算法

当且仅当（v，w）∈E时，称顶点v和w邻接（adjacent）图中的一条路径（path）是一个顶点序列w1，w2，w3，...，wN，其中（

xero10·2020-08-04 22:05

51nod 1449 砝码称重

1449砝码称重题目来源：CodeForces基准时间限制：1秒空间限制：131072KB分值:40难度：4级算法题现在有好多种砝码，他们的重量是w0,w1,w2,...每种各一个。

蘑菇小哲·2020-08-04 19:38

anaconda+pytorch实现简单的两层神经网络

Variable(torch.randn(N,D_in),requires_grad=False)y=Variable(torch.randn(N,D_out),requires_grad=False)w1

魔都程序猿·2020-08-04 18:06

差分题

题意：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。吊车师傅每次操作可以使任意第i堆到第j堆的货物都增加一个重量或者减少一个重量。

sunnyorrainy·2020-08-04 17:41

猜拳游戏

{//猜拳游戏3局2胜publicstaticvoidmain(String[]args){java.util.Scannersc=newjava.util.Scanner(System.in);//w1

☕fairylandqaq·2020-08-04 17:24

充电器充满变灯电路图（五款充电器充满变灯指示电路详细）

R1、Q1、W1、TL431组成精密可调稳压电路，Q2、W2、R2构成可调恒流电路，Q3、R3、R4、R5、LED为充电指示电路。

qq_25814297·2020-08-04 16:19

数据挖掘——谱聚类（spectral clustering）基本原理及python实现

文章目录一、前言二、基本原理(一)无向权重图1、邻接矩阵W2、度D（二）相似矩阵/邻接矩阵W1、ϵ-邻近法2、K邻近法3、全连接法（三）拉普拉斯矩阵(2)拉普拉斯矩阵的性质(四)无向图切图1、子图与子图的连接权重

潘多拉星系·2020-08-04 15:57

numpy搭建简单深度学习模型

1、定义模型及参数1、假设有如下一层隐藏层的神经网络,使用relu函数作为激活函数y=w2∗h(w1∗x+b1)+b2y=w2*h(w1*x+b1)+b2y=w2∗h(w1∗x+b1)+b22、假设输入是

世幻水·2020-08-04 11:52

4

对于第一层隐藏层的神经元来说,假设x都为正的,因为sigmoid函数值域在（0，1），则为正，则权重矩阵w的梯度只与有关，即权重矩阵w中所有元素的梯度只与有关，即矩阵w中的所有元素的梯度的正负是相同的，假设w的纬度为2，即[w1

yuanhuachao89·2020-08-04 09:48

nlp2-数学基础（信息论，概率论、词义消歧）

联合熵波利尼亚语熵率噪声信道模型建立一个翻译词义消歧（WSD贝叶斯最大熵的消歧方法概率论在自然语言处理中，以句子为处理单位时一般假设句子独立于它前面的其它语句，句子的概率分布近似地符合二项式分布贝叶斯决策：maxp(x|w1

叶落叶子·2020-08-04 06:36

Logistic回归

在分类的情形下，经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm.当测试样本集中的测试数据来到时，这一组

wangran51·2020-08-04 03:29

0/1背包问题（回溯法、分支限界法、动态规划法、贪心法）（C++版）

此篇整理自李老师上课PPT---Ononewaybymyself（1）问题描述有n个重量分别为{w1，w2，…，wn}的物品，它们的价值分别为{v1，v2，…，vn}，给定一个容量为W的背包。

D丶酒舞·2020-08-04 02:48

牛客网【每日一题】7月21日题目精讲—区间权值

C++1秒，其他语言2秒空间限制：C/C++1048576K，其他语言2097152K64bitIOFormat:%lld题目描述输入描述:第一行一个正整数n第二行n个正整数a1…an第三行n个正整数w1

Jozky86·2020-08-03 22:17

Lyndon分解学习小记

Lyndon分解将字符串sss分解为w1w2⋯wkw_1w_2\cdotsw_kw1w2⋯wk，若满足w1,w2,⋯ ,wkw_1,w_2,\cdots,w_kw1,w2,⋯,wk都是Lyndon串，且

SFN1036·2020-08-03 21:13

语言模型

对于一个由单词构成的句子s=w1w2...wns=w_1w_2...w_ns=w1w2...wn，其概率计算公式：p(s)=p(w1)p(w2∣w1)p(w3∣w1w2)...p(wn∣w1..

机器学习Zero·2020-08-03 15:14

南京航空航天大学《信息论与编码理论》报告

作者：shmily目录文章目录目录实验内容赫夫曼编码的设计与实现循环冗余校验码CRC的设计与实现实验内容赫夫曼编码的设计与实现赫夫曼树：假设有n个权值{W1,W2,…,Wn}，试构造一颗有n个叶子结点的二叉树

用户昵称又存在了·2020-08-03 10:23

【机器学习实战】sklearn库中出现的线性模型(补充前篇线性回归)

为了方便起见，我们令wT=(w1,w2,...,wn,b)wT=(w1,w2,...,wn,b)，因此预测值f(x)=w1x1+w2x2+...+wnxn+b=wTxf(x)=w1x1+w2x2

htshinichi·2020-08-03 05:45

.net 02

PortalFramework和WebPart9.Web服务10.AJAX11.MVC细节：URL映射server.Transfer(URL)web.configurlMappingsUrlRewriter.NET[W1

折腾数据折腾代码·2020-08-03 04:29

sklearn包中的svm详解（coef_和intercept_）

边界点分别为（1，1）和（2，3）二画出边界线y1,y2w1y1+w0x1+b1=0y1=-w0/w1*x1-b1/w1假设斜率为a，a=-w0/w1w=clf.coef_#获取

qq_43043256·2020-08-03 03:42

7-7 到底是不是太胖了（10 分）

真实体重与标准体重误差在10%以内都是完美身材（即|真实体重−标准体重|#includeusingnamespacestd;intmain(){intn;doubleh1,w1,w2,x;scanf("

SlienceAccept·2020-08-03 03:31

机器学习入门（手写数字体识别01）

#定义两个隐含层的神经网络，W1:输入层到第一层的权重参数，W2:第一层到第二层的权重参数，W3：第二层到输出层的权重参数#b1:输入层到第一层的偏置量，b2:第一层到第二层的偏置量，b2第二层到输出层的偏置量

墨客（志锐）·2020-08-03 02:04

《机器学习》笔记——神经网络

第四章人工神经网络(单个)感知器输入：一个实数值向量(x1,…,xn)输出：o(X)=sgn(W·X)，-其中向量W=(w0,w1,…,wn)是要求的参数，向量X=(x0,x1,…,xn)(x0=1)是输入

judyyduj·2020-08-03 01:29

SMO算法的极简数学推导

这个超平面可以通过以下线性方程来描述：，其中w为法向量w=（w1；w2；w3……）如图下图，定义y（x）=0时为该

一江明澈的水·2020-08-02 20:58

霍夫曼树及霍夫曼编码的C语言实现

假设有n个权值{w1,w2,…,wn}，如果构造一棵有n个叶子节点的二叉树，而这n个叶子节点的权值是{w1,w2,…,wn}，则所构造出的带权路径长度

kelvinmao·2020-08-01 13:13

机器学习 -- 二元逻辑回归实例

+wn*xn)])例如有两个特征w1和w2（最小二乘后可得到，以及w0），即可使用公式来计算，在x1和x2的条件下，概率为多少。实现代码（C#withaccord.net

_iorilan·2020-08-01 11:26

0/1背包问题（蛮力法）

问题描述：给定n个重量为{w1,w2,w3,....,wn}、价值为{v1,v2,v3,...,vn}的物品和一个容量为C的背包，0/1背包问题是求解这些物品中的一个最有价值的子集，并且要能够装到背包中

ai_yue·2020-08-01 11:34

人工神经网络：感知器

基本概念1、输入节点：X1={x1,x2,x3,...,xi,...xn},forexample，X1=[12]';2、输出节点：y={y1,y2},forexample,y=[01];3、权值：W={w1

jzbg622·2020-08-01 05:34

神经网络---感知器的学习

%P=[0.10.5;0.3-0.2];%输入矢量数据%S1=2;S2=3;S3=5;%输入各层节点数%[R,Q]=size(P);%[W1,B1]=rands(S1,R);%给第一隐含层权值赋（-1,1

精致的猪猪女孩啦·2020-08-01 02:14

Android仿淘宝首页横条指示器

实现方法：1.上方横滑列表可以直接使用RecyclerViewGridLayoutManager横向实现2.指示器实现步骤：(1).计算出RecyclerView划出屏幕的距离w1和剩余宽度w2的比例y

冬瓜去哪儿·2020-08-01 01:13

激活函数的作用

z1=w1*x+bz2=w2*z1+b

i_am_will·2020-07-31 22:54

吴恩达之神经网络和深度学习-2.9logistic回归中的梯度下降算法

z)=11+e−zL(a,y)=−(ylog(a)+(1−y)log(1−a))L(a,y)=−(ylog(a)+(1−y)log(1−a))假设我们有两个特征值x1、x2x1、x2,需要去找到对应的w1

为援不可图·2020-07-31 21:12

Day7 Neural Network

关键词：神经网络、激活函数ActiviationFunction、设置层数和神经元数两层的神经网络2-LayerNN对于输入x，进行矩阵计算w1*x输入隐藏层：使用激活函数（ActivationFunction

花瑜儿·2020-07-31 21:35

20180707易效能200期第十次周六锦囊分享会

06:00易效能200幸福号游轮正式幸福号掌舵人：O1黄娟乘务员兼广播员：M1陈佩婕时间掌控者：Z05徐雄胜统筹大臣：V1吕齐美，V4邓景文安全航行推送者：W1马玉芳/Y4苏丹排唛大臣：Y2龚德才文字推送者

ougenli·2020-07-31 21:22

MTK6735平台编译笔记：

切换到用户目录：cd/切换到编译目录：cdhome/yz/src/W1修改用户权限：sudosu设置编译环境：sourcebuild/envsetup.sh选择编译模式：lunch(eng/user/user-debug

最爱镜子·2020-07-31 20:18

牛客网 0/1 背包问题动态规划 java

0/1背包问题动态规划有为N件物品，它们的重量w分别是w1,w2,…,wn，它们的价值v分别是v1,v2,…,vn，每件物品数量有且仅有一个，现在给你个承重为M的背包，求背包里装入的物品具有的价值最大总和

三个儿子的爸爸·2020-07-31 09:56

Linux中的grep 命令中的正则表达式2019-11-19

下面都是范例：例如：“^w1”、“w1|w2”、“

vicLeo·2020-07-30 17:25

W1，D5，磕磕绊绊的第一周终于要结束了。

第一周最后一天，感觉这周过的好慢，好艰难。昨天打吊瓶的时候，给Kevin看了两集米奇妙妙屋，英文版，身体不适，焦躁不安。竟然能看进去，不过也就看了一集，就要求换别的，英语慢速儿歌是我手机的唯一选择，他也只能认了。今天早上，我实在太困了，吃饭前听了一会CD，我放进去的Thewheelinthebus，他换成了天童美语教材book1CD1，反正就是为了营造英语氛围，我也就从了。后来又听了Averyhu

Jane_QD·2020-07-30 15:56

机器学习之回归模型汇总详解

找到最佳的w0和w1来描述输入和输出的关系。如何确定最佳直线呢。我们就需要用总体样本误差最小的方法来判断。样本误差就是这个点的y值与预测函数对应y值的差的平方。将所有样本误差加在一起求和再乘以1/2。

Jasonchujun·2020-07-30 12:14

python神经网络入门-第一个神经网络示例（一）

(z):#定义sigmoid激活函数return1/(1+np.exp(-z))接下来是参数初始化definitialize_parameters(n_x,n_h,n_y):#初始化参数（权重和偏置）W1

建模喵/·2020-07-30 04:22

机器学习--线性回归

本系列的理论知识以周志华的机器学习和各位大牛的博客为基础，代码部分以官网的例子为主依次介绍机器学习的各种算法线性回归1.理论基础最基本的表现形式f(X)=w1*x1+w2*x2+w3*x3+......

strive鱼·2020-07-29 21:06

动态规划之背包九讲之一 — 01背包

如下：一个小偷有一个最大容纳M千克的背包，现在商店里有N件物品，每件物品的的重量分别是w1，w2，…wn，每件物品的价值为v1，v2，…，vn。求小偷能偷走的最大价值。

CHarming_lyqqq·2020-07-29 20:54

20180301【W1】复盘日志

1、从文章中学到的人的善良并未被复杂的社会磨灭，当遇到需要我们帮助的人，我们不应在袖手旁观。因为当我们需要帮助时，陌生人也会伸手帮助。2、怦然心动的单词robvt.［常于of连用］抢劫，抢夺capacityn.能力，能量flagdown挥手［打信号］使（车辆或驾驶者）停下3、最喜欢的句子butthekindestactofallwaswhentheymerelythemselves.但是最友善的举

雾浓浓hx·2020-07-29 19:38

水桶问题

有一个大水桶，能盛放的水总容积为V，设有N个小桶的水，其容积分别为w1，w2，...，wn，希望从N个小桶中选择若干桶水倒入大桶中，所选水的体积之和刚好能盛满大桶，即水的体积之和等于V。

明年十八岁·2020-07-29 12:44

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