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我试着用千层面和nolearn函数来近似一个简单的sin函数。毕竟，神经网络已经被证明是通用的逼近器，所以我想在一个简单的非线性函数上尝试千层面，以实验证明这一事实。from nolearn.lasagne import NeuralNet
x=np.linsp
浏览 4提问于2016-08-18得票数 1
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确认我的千层面
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场景有效的千层面是至少4层高第二层是沙司(由@或#表示)每一列可以有一层或两层奶酪程序以千层面字符串作为输入字符串数组
该
浏览 0提问于2016-12-14得票数 15
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我想在张量流中复制一个用千层面库建立的网络。我在批量标准化方面遇到了一些麻烦。这是关于使用的批处理规范化的千层面文档：
第一个比较简单，但不允许我从千层面中选择α参数(批量平均指数移动平均系数和训练期间计算的标准差我尝试使用第二个函数，它有更多
浏览 0提问于2018-03-28得票数 2
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我正在用Exercism学习clojure，我在完成千层面问题的最后一部分时遇到了一点麻烦。下面是指令-定义带有两个参数的总时间函数:第一个参数是您添加到千层面的层数，第二个参数是千层面在烤箱中的分钟数。该函数应返回您在烹饪千层面上总共花费了多少分钟，这是准备时间的总和(分钟)，以及千层面目前在烤箱中花费<em
浏览 30提问于2021-09-29得票数 0
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我试图在Matlab和Mathematica中计算一个函数的积分，这是软件无法象征性地完成的。a = @(t) sin(t);F =
int(asin(sin(t我认为这是因为对于较小的间隔，积分基本上是以不同的精度近似<em
浏览 2提问于2018-09-12得票数 1
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我正在做一个千层面图，非常简单，它是两个选项和两次，所以没有太多微妙的图形。在中，当千层面绘制打印时，行和列之间有黑色的边框：然而，当我复制它时，我没有这些边界：rownames(mat) <- letters[1:nrow(mat)]
我的问题是，我能为我的</e
浏览 5提问于2022-01-02得票数 1
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交互计算函数极限
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如何在Matlab中交互计算函数的极限，使其更接近给定的极限值？闭合精度为10^(-7)。其职能本身是：上限是88。换句话说，赋值是将极限表示为带有赋值变量的级数，一步一步地计算它们，用10^(-7)精度逼近极限值。任务代码示例：F=log(1+sin(x))/(sin(4*x));disp(a)
sum=taylor(
浏览 5提问于2015-03-05得票数 0
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我从一组坐标开始，然后逼近一个函数来表示它们(Fourier级数)。所产生的函数是罪恶和cos波的总和：注:我有两个复杂的(2D)函数。
目标:取一个函数
浏览 0提问于2019-08-05得票数 3
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嗨，我试图在python中使用euler方法来绘制一个sin波函数sin(A)。
4c.t1=t0+h4e.t0=t14g结束
在我的例子中，我是近似函数sin(A)，所以我的函数是sin(A)的嘲讽，也就是cosSin Wave'
浏览 0提问于2019-02-06得票数 0
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我已经用千层面/nolearn训练了一个自动编码器。假设网络层为500、100、100、500。我已经像这样训练了神经网络：我想做一些类似以下的事情：因此，我将获得数据的隐含表示。因此，如果我的初始数据的形状是10000,500，那么结果数据将是10000,100。
我找过了，但找不到该怎么做。可以配千层面/nolearn吗？
浏览 5提问于2015-11-21得票数 6
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简单的千层面网络输出非常慢
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我试着用Las涅训练一个非常简单的神经网络:一个密度层，一个输出，没有非线性(所以它只是一个线性回归)。这是我的密码：
#!(带有初始随机权重)，看看要花多少时间才能得到我的网络的1K实际预测。与1K点产品相比，这是一个可怕的减速！:为什么要花这么多时间来评估这么简单的网络呢？另外，我对预测的价值感到困惑。
浏览 0提问于2016-03-30得票数 3
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我已经用Lasagne玩了一段时间了，用卷积神经网络解决了一个二进制分类问题。然而，尽管我在训练和验证损失方面得到了for (Ish)结果，但我的验证和测试精度始终是恒定的(网络总是预测同一个类)。我遇到过，他和我在吃千层面时遇到了同样的问题。他们的解决方案是设置regression=True，因为他们正在使用Nolearn在千层面之上。有谁知道如何在Lasagne中设置相同的变量(因为我不想使用N
浏览 9提问于2015-09-18得票数 2
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我试图使用theano运行一个三维卷积神经网络，但是我不完全确定函数theano.tensor.nnet.Conv3d的使用情况。我习惯于使用千层面，但是由于目前无法访问GPU，我无法使用lasagne.layers.dnn.Conv3DDNNLayer功能。有人能在输入和输出方面给我建议，我需要做些什么才能使用theano函数？我有一个通道的Nx9形式的数据，并且初始化了theano张量。我还用千层面创建了输入层，如下所示：
inp
浏览 1提问于2016-03-20得票数 1
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我正在开发一种用LLVM编译的语言。只是为了好玩，我想做一些微基准。在一个循环中，我运行了大约一百万次sin / cos计算。在伪代码中，它看起来如下：for (i <- 0 to 100 000 000)return x.toInteger如果我使用以下形式的LLVM IR内联程序集计算sin/cos：
%sc = call { double, double } a
浏览 2提问于2012-09-18得票数 14
我正在工作与千层面和西亚诺的一个项目，需要创建一个定制层。然而，该层的输出并不取决于输入的大小，而是取决于输入的值.我知道keras (只有tensorflow后端)提供了lambda层的可能性，我成功地编写了一个表达式，它允许我根据输入的值获得输出。但我不知道用千层面和西亚诺做这件事是否可能。例如:如果我的输入张量有固定大小的100个值，但我知道在最后可能有一些
浏览 3提问于2017-04-23得票数 0
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我刚刚开始尝试神经网络，正如我所期望的那样，为了有效地训练神经网络，要逼近的函数和激活函数之间必须有某种关系。例如，当我使用sin(x)作为激活函数来近似cos(x)时，或者使用两个tanh(x)来近似高斯时，我得到了很好的结果。现在，为了近似一个我一无所知的函数，我计划使用激活函数的鸡尾酒，例如具有一些sin的隐藏层，一些tanh和逻辑
浏览 1提问于2011-08-31得票数 2
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我用的是千层面和西亚诺。我需要保存每一层的特征以供以后分析。我是这门语言的新手，所以我试着去找一些示例代码或一些关于这个的教程(使用theano/lasagne)。然而，我不知道我应该自己做什么。，我需要保存每个层的特征。我想写一个像我们在Caffe中一样的函数： self.net.forward(
浏览 6提问于2017-01-16得票数 1
因此，我用haskell编写了一个简单的程序，用haskell逼近一个变量函数的二阶导数。24.00000000335467 0.0 0.9999999999998334
*Main> cen
浏览 4提问于2014-09-08得票数 1
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当我在强化学习中使用Q表来保存状态动作时，一些状态(或很少)永远不会发生，状态-动作值在最大迭代之前保持为零，所以我决定用神经网络来估计Q-表，而不是使用Q-Table。哪种类型的神经网络可以更准确地估计这类问题，这个解对我有帮助吗？
浏览 2提问于2013-10-28得票数 0
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R中一个非常有用的特性是能够将函数名作为参数传递。下面是一个例子，其中2被添加到一个函数的值中，对于三个不同的函数-- $exp(x)$、$log(x)$和$sin(x)$ --在选定的$x$点处。(pi/2,sin)
我需要为下面的问题修改我的函数，以便您传递函数的名称，您想要对其进行近似的导数。对$h$使用相同的默认值，并近似于<e
浏览 4提问于2020-07-27得票数 0
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