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人工神经网络(ANN)

0.01,0.99]) d1=0.35 #输入层的偏置(1)的权重 d2=0.6 #隐藏层的偏置(1)的权重 β=0.5 #学习效率 #一:前向传播 #计算输入层到隐藏层的输入值,得矩阵netb1 ,netb2 netb=np.dot(a,weight1)+d1 #计算隐藏层的输出值,得到矩阵outb1,outb2 m=[] for i in range(len(netb)): outb =1.0 / (1.0 + math.exp(-netb[i])) m.append(outb) m=np.array(m) #计算隐藏层到输出层的输入值,得矩阵netc1,netc2 netc 0]=weight2[1][0]-β*pd6 weight2[0][1]=weight2[0][1]-β*pd7 weight2[1][1]=weight2[1][1]-β*pd8 netb =np.dot(a,weight1)+d1 m=[] for i in range(len(netb)): outb=1.0 / (1.0 + math.exp(-netb[i]))

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速读原著-TCPIP(SNMP示例)

sun % snmpi -a netb -c secret get ipRouteNextHop.140.252.3.0 i p R o u t e N e x t H o p . 1 4 0 . 2

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