这一行代码通过 input() 函数读取用户输入的一个字符串，然后用 int() 函数将其转换成整数，并将其赋值给变量 n。
人工智能发展迅速，尤其是近 10 年，人工智能领域涵盖了包括自然语言处理、计算机视觉、Web 与知识工程、机器人、图形学、可视化、虚拟现实、多媒体、人机交互、语音识别、物联网、计算经济学、计算理论、信息系统、计算机安全、信息检索、数据库、机器学习、数据挖掘等诸多研究方向。
我在不久前见到过这样的图，我就想可以写一篇关于如何在Tableau中创建辐射堆叠图，这是个基于合计百分比运算的堆叠图，但整体的形状是圆形的，作图的整个过程十分有趣，我希望你可以享受它。
除了深度学习，反向传播算法在许多其他领域也是一个强大的计算工具，从天气预报到分析数值稳定性——区别只在于名称差异。事实上，这种算法在几十个不同的领域都有成熟应用，无数研究人员都为这种“反向模式求导”的形式着迷。
导读：由中国人民大学孟小峰团队开发的ScholarSpace（C-DBLP）系统上线十年以来，一直致力于中文论文的数据融合，目前已达25个学科上百万论文。本次参考MIT计算机学科排名计算方法和发布结果，结合ScholarSpace计算机学科中文十一大期刊给出国内计算机十个领域的排名ScholarRanking，供大家参考。
数字的阶乘是指，从1开始连乘到给定的数字。比如，5的阶乘（通常记作5!）等于1 * 2 * 3 * 4 * 5 = 120。在数学中，阶乘通常用符号"!"来表示。
我们开发了一种新的信用分配算法，用于不需要反馈突触的脉冲神经元的信息处理。具体而言，我们提出了一个事件驱动的前向-前向和预测性前向-前向学习过程的推广，用于在刺激窗口内迭代处理感觉输入的脉冲神经系统。因此，递归电路根据局部自下而上、自上而下和横向信号计算每层中每个神经元的膜电位，从而促进神经计算的动态、逐层并行形式。与依赖反馈突触来调整神经电活动的脉冲神经编码不同，我们的模型纯粹在线操作，并在时间上向前推进，提供了一种有前途的方法来学习具有时间脉冲信号的感觉数据模式的分布式表示。值得注意的是，我们在几个模式数据集上的实验结果表明，偶数驱动的前向-前向(ED-FF)框架对于训练能够分类和重建的动态循环尖峰系统工作良好。
在自然语言处理领域，Transformer模型已经成为了主流的深度学习架构。凭借其强大的处理能力和高效的性能，Transformer在许多NLP任务中都取得了显著的成果。而在Transformer模型中，Attention机制起到了至关重要的作用。
应用自然对数的泰勒展开式进行计算，计算泰勒展开式前n项的和。编程的关键点是如何确定n？
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 前日，泰晤士高等教育（THE World University Rankings by Subject）发布了 2023 年世界大学学科排名的结果。 在计算机科学学科排名中，前十名由国外高校包揽，英美占据多数。中国高校有清华大学、北京大学 2 所院校进入前二十名，12 所进入前一百名。其中，清华大学位居国内第一、亚洲第二。 泰晤士世界大学学科排名涵盖工程技术、理学、生命科学、计算机科学、教育学、临床前期与临床健康、商业与经济、法学、社会科
程序中的所有数在计算机内存中都是以二进制的形式储存的。位操作是程序设计中对位模式或二进制数的一元和二元操作。在许多古老的微处理器上，位运算比加减运算略快，通常位运算比乘除法运算要快很多。在现代架构中，情况并非如此：位运算的运算速度通常与加法运算相同（仍然快于乘法运算）。（摘自维基百科）
程序中的所有数在计算机内存中都是以二进制的形式储存的。位操作是程序设计中对位模式或二进制数的一元和二元操作。在许多古老的微处理器上，位运算比加减运算略快，通常位运算比乘除法运算要快很多。在现代架构中，情况并非如此：位运算的运算速度通常与加法运算相同(仍然快于乘法运算)。(摘自维基百科)
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 前日，泰晤士高等教育（THE World University Rankings by Subject）发布了 2023 年世界大学学科排名的结果。 在计算机科学学科排名中，前十名由国外高校包揽，英美占据多数。中国高校有清华大学、北京大学 2 所院校进入前二十名，12 所进入前一百名。其中，清华大学位居国内第一、亚洲第二。 泰晤士世界大学学科排名涵盖工程技术、理学、生命科学、计算机科学、教育学、临床前期与临床健康、商业与经济、法学、社会科学、艺术与人文、心理学等 11 个学
导读：2019年过去了，21世纪10年代也过去了。马萨诸塞大学计算机与信息科学学院教授Emery Berger发布的CSRanking项目，是全球院校计算机科学领域实力的排名，现在数据已更新到2020年。
之前写过CRF的详解，只是为了让大家详细了解下原理，但是那种是没有优化的，速度很慢。在实际应用中，还是需要用到batch，也就是需要用到GPU的，那么此时并行计算就变得极为重要。在研究到一定的程度上，困住你的不是算法本身，而是时间。同一件事，当然是越快越好。此时困住你的就是加速问题。
本文和上文以 Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey为基础，逐步分析自动微分这个机器学习的基础利器。
作者：叶虎 小编：张欢 随机梯度下降法（SGD）是训练深度学习模型最常用的优化方法。在前期文章中我们讲了梯度是如何计算的，主要采用BP算法，或者说利用链式法则。但是深度学习模型是复杂多样的，你不大可能每次都要自己使用链式法则去计算梯度，然后采用硬编程的方式实现。 而目前的深度学习框架其都是实现了自动求梯度的功能，你只关注模型架构的设计，而不必关注模型背后的梯度是如何计算的。不过，我们还是想说一说自动求导是如何实现的。 这里我们会讲几种常见的方法，包括数值微分(Numerical Differentiati
在之前的文章中，我们介绍了 RNN 的基本结构并将其按时间序列展开成 Cells 循环链，称为 RNN cells。下面，我们将揭示单个 RNN Cell 的内部结构和前向传播计算过程。
/** * 计算斐波纳切数列的第n个值 * @author chibozhou * */ public class Fibonacci { /** * 分析：斐波纳切数列的第n个数的值是其前两个数之和， * 因此要计算第n个数就需要计算其前两个数， * 以此类推，直到计算出第0个数为止， * 因此可以使用递归。 */ /** * 采用递归的方法 */ public static int fibonacci(int n){ //健壮性判断 if(n<0){
如今（2023年）大模型的参数量巨大，即使将batch_size设置为1并使用梯度累积的方式更新，也仍然会OOM。原因是通常在计算梯度时，我们需要将所有前向传播时的激活值保存下来，这消耗大量显存。还有另外一种延迟计算的思路，丢掉前向传播时的激活值，在计算梯度时需要哪部分的激活值就重新计算哪部分的激活值，这样做倒是解决了显存不足的问题，但加大了计算量同时也拖慢了训练。
（注：暂时先记录这些问题，后期会持续更新） 斐波那契数列介绍 特点：头两项均为1，后面任一项都是其前两项之和。 程序在计算中需要用两个变量存储最近产生的两个序列值，且产生了新数据后，两个变量要更新。 问题1：输出斐波那契数列的前十项。 int i,x1,x2,x; x1=1; //头两项都是1 x2=1; printf("%6d%6d",x1,x2); for(i=1;i<=8;i++){ //循环输出后8项 x=x1+x2; //计算新项
导读：高考倒计时可以按小时来计算了！小编想说的是，如今的年轻人真是赶上了好时候，因为近些年中国高校计算机领域相关专业的实力呈上升趋势，尤其在AI领域已经是世界领先。如果你身边有高考考生想在计算机相关领域发展，或者你自己想要继续深造，国内的几所高校绝对是你绝佳的选择！
1.引言 其实一开始要讲这部分内容，我是拒绝的，原因是我觉得有一种写高数课总结的感觉。而一般直观上理解反向传播算法就是求导的一个链式法则而已。但是偏偏理解这部分和其中的细节对于神经网络的设计和调整优化
以下全文代码和数据均已发布至和鲸社区，复制下面链接或者阅读原文前往，可一键fork跑通：
我们对输入进行one-hot编码。这是因为我们的整个词汇表只有四个字母{h,e,l,o}。
QS 排名由 QS 全球教育集团与学术出版集团爱思唯尔（ELSEVIER）合作推出，现涵盖 QS 世界大学排名、QS 世界大学学科排名、QS 亚洲大学排名、QS 中国大陆大学排名、QS 全球毕业生就业竞争力排名等 12 种类型。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
表示输入x的第t个时间步， Tx=Ty的体系结构可以是提取句子中人名，例如句子“小明去学校”，句子中每个词先调整为one-hot编码，然后
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2326026
CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AI LAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
本题要求编写程序，计算序列 1 + 1/3 + 1/5 + ... 的前N项之和。
上一篇 9 “驱魔”之反传大法 引出了反向传播算法，强调了其在神经网络中的决定性地位，并在最后窥探了算法的全貌。本篇将详细的讨论算法各方面的细节。尽管我们都能猜到它会被TF封装，但是仍强烈建议把它作为人工神经网络的基本功，理解并掌握它，回报巨大。 《Neural Network and Deep Learning》的作者Nielsen写道： It actually gives us detailed insights into how changing the weights and biases cha
Style Analytics是一家面向投资专业人士的独立全球软件提供商。Style Analytics之前被称为Style Research，拥有超过20年的因子分析经验，为30个国家的280多家投资机构提供服务。
“一分钟速算口诀”：两位数相乘，在十位数相同、个位数相加等于10的情况下，如62×68=4216
上一篇 9 “驱魔”之反向传播大法引出了反向传播算法——神经网络的引擎，并在最后窥探了它的全貌。本篇将详细的讨论反向传播各方面的细节。尽管它被TensorFlow封装的很好，但仍强烈建议把它作为人工神经网络的基本功，理解并掌握它，回报巨大。 《Neural Network and Deep Learning》的作者Nielsen写道： It actually gives us detailed insights into how changing the weights and biases chang
基于图展开和参数共享的思想，我们可以设计各种循环神经网络。 📷 计算循环网络(将 x值的输入序列映射到输出值 o 的对应序列) 训练损失的计算图。损失L 衡量每个 o与相应的训练目标 v 的距离。当使用 softmax 输出时，我们假设 o 是未归一化的对数概率。损失 L 内部计算，并将其与目标 y 比较。RNN输入到隐藏的连接由权重矩阵 U参数化，隐藏到隐藏的循环连接由权重矩阵 W参数化以及隐藏到输出的连接由权矩阵 V 参数化。(左) 使用循环连接绘制的RNN和它的损失。(右) 同一网络被视为展开的计算图
自己动手，丰衣足食；Python在手，妹子我有！让我们以入门级的Python编码，外加高中数学级别的算法来破解这个相亲算法题：
“前一篇文章我们讲解了离散傅立叶变换的公式、推导及应用方法，本文我们将基于离散傅立叶变换来进行滤波器的讲解，并举例说明频域滤波和时域滤波的异同”
不要等待计算结果保存到目的寄存器，增加一条额外数据通路，将计算的结果直接传给下一条指令计算的输入
对于炼丹师来说，针对任务调整网络结构或者在做模型精简的时候，都会去考虑模型的运算量的大概值，虽然这个只是一个间接参考值，网络真正的运行速度还要考虑其他的因素（具体解释可以参考shufflenet v2这篇文章的解读）。
在前文中，我们介绍了PipeDream的总体架构，Profile阶段，计算分区阶段，模型转换阶段，运行时引擎和通信模块，本文是 PipeDream 系列最后一篇，介绍 1F1B 策略，这是 PipeDream 最大的贡献。
在上次作业中，已经实现了两层神经网络，但是有些问题，比如程序不够模块化，耦合度不高等问题，所以本节引出神经网络的层与层结构。本节主要实现一种模块化的神经网络架构，将各个功能封装为一个对象，包括全连接层对象，仿射层，Relu层等，在各层对象的前向传播函数中，将由上一层传来的数据和本层的相关参数，经过本层的激活函数，生成输出值，并将在后面反向传播需要的额外参数，进行缓存处理，将根据后面层次的提取与缓存值计算本层各参数的梯度，从而实现反向传播。
一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战（上篇） 反向传播算法（BackpropagationAlgorithm，简称BP算法）是深度学习的重要思想基础，对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识！本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明，来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。 全文分为上下两篇，上篇主要介绍BP算法的原理（即公式的推导），介绍完原理之后，我们会将一些具体的数据带入一个简单的三层神经网络中，去完整的体验一遍BP算法的计算过程；下篇是一个项目实战，我们将带着读者一起亲手实现一个BP神经
这是简单介绍神经网络的知识，并介绍一种特别的神经网络--多层感知器(Multi Layer Perceptron,MLP)。
以脉冲神经网络（SNN）为代表的脑启发神经形态计算（neuromorphic computing）由于计算上的节能性质在最近几年受到了越来越多的关注 [1]。受启发于人脑中的生物神经元，神经形态计算通过模拟并行的存内计算、基于脉冲信号的事件驱动计算等生物特性，能够在不同于冯诺依曼架构的神经形态芯片上以低功耗实现神经网络计算。
基金涉及的费用主要包含认购费、申购费、赎回费、管理费、托管费和销售服务费。其中，认购费、申购费和赎回费是投资者进行相应交易时收取的。管理费、托管费和销售服务费则是从整个基金资产中按日进行计提的，基金公布的净值里已计提了管理费、托管费和销售服务费。
日前，软科(前身是ARWU上海交大排名)正式发布了《2018软科世界一流学科排名》（ShanghaiRanking' s Global Ranking of Academic Subjects）。
TensorFlow是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。它是目前应用最广泛的机器(深度)学习框架，利用TensorFlow，你可以很快的构建深度学习模型，目前在工业界应用非常广泛，截止到目前最新版本是tf.1.11。
通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。通过对一些资料的学习，简单的整理下三种恢复方法，并进行对比。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
