展开

关键词

BP复杂:C++实现

文章目录 题目要求代码分析结果分析题目要求?分析中有6个变量,每个变量取3个值。共有取样本33333*3=729个 运用BP神经网络编程。 2.? 代码分析FBP模拟取500个样本,网络采用三层网络结点:6-8-2取样本3*3*3*3*3*3=729个#include #include #include #include #include 定义变量

12710

BP网络 C++实现

BP网络?题目选择2)流程图如下 ? 源代码题目(2)z=sin(x)sin(y)头文件#include#include #include#include #include #include 本BP网络采用三层神经网络,并且隐含层的结点为 3.样本量为225定义全局变量double step=0.5,f,ne;定义学习步长、平均误差int pass=0,i,j,k;double sigmoid(double x);作用为S型double DER_sigmoid (double z);作用的导double x={0.0};样本输入double X={0};double O2={0.0};第二层的输出double X2[4

12420
  • 广告
    关闭

    最壕十一月,敢写就有奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    sin() 和 cos() 等的简单

    Programming 课程布置的作业中要自己实现 sin(),cos(),exp() 等。这些都可以使用泰勒级,如下图所示:? sin() 由于用泰勒级实现比较麻烦,需要迭代很多次。又在网上找到了一个简单又快速的实现方法。简单来说就是使用一元二次方程的公式,及一些已知点的值。如下所示:? ? ? ?=> ? (x > 3.14159265) x -= 6.28318531; if(x > 0) y = B*x + C*x*x; else y = B*x - C*x*x; return y; }cos() 有了 1.5707963268; pi2 const float PI =3.1415926536; x += Q; if(x > PI) x -= 2 * PI; return( mysin(x));}exp() 使用下面的泰勒级 结果如下图所示:?

    93340

    C++ 实现神经网络

    作业:设计并训练三种神经网络使之分别下列,精度Sm偏差小于20,Ry偏差小于1.5。 源代码磨削Sm=97.028*pow(Vw,-0.169)*pow(L2,-0.222)*pow(T,B1)*pow(sd,B2)*pow(a2,B3)*pow(td,B4)B1=-0.107*log

    15020

    BP神经网络:C++版本

    BP网络题目要求选择第三题 ?流程图? C++源代码第(3)小题z1=cos(xy) z2=sinxcosy运用三层BP神经网络,节点为2-3-2头文件#include #include #include #include #include 定义全局变量double step=0.2,f;学习步长、动量系double max,E,e;int pass=0,i,j,k;double x={0.0};在(0,3pai)上取的225个样本

    17210

    矩阵值的有理算法(CS NA)

    本文讨论了矩阵值有理的几种算法,包括插值AAA法、基于似最小二乘拟合的RKFIT法、向量拟合的RKFIT法和基于块Loewner矩阵低秩的RKFIT法。 对模型降阶问题和非线性特征值问题,包括有噪声据的例子,从似精度和运行时间两方面对所有算法进行了比较。 研究发现,基于插值的方法通常运行成本较低,但在存在噪声的情况下会受到影响,而基于似的方法性能更好。 原文作者:Ion Victor Gosea, Stefan Güttel原文地址:https:arxiv.orgabs2003.06410 矩阵值的有理算法(CS NA).pdf

    23400

    ReLU深度网络能任意的原因

    有很多人问:为什么ReLU深度网络能任意?对此,其有深入见解,但是在此他是简单,并用最少的学形式来解释这个问题。 因为他们学习非平滑,ReLU网络应该被解释为以分段线性方式分离据,而不是实际上是一个“真实”似。 在文章的图2中,它们展示了在网络中层的深度层的如何增加的,线性区域的量呈指增长。 ?事实证明,有足够的层,你可以似“平滑”任何到任意程度。 此外,如果你在最后一层添加一个平滑的激活,你会得到一个平滑的似。 一般来说,我们不想要一个非常平滑的似,它可以精确匹配每个据点,并且过拟合据集,而不是学习一个在测试集上可正常工作的可泛化表示。

    59760

    一种预测血糖水平的方法

    基于连续血糖监测(CGM)设备的读实时预测血糖(BG)水平是糖尿病护理中一个非常重要的问题,因此年来吸引了大量的研究,特别是基于机器学习的研究。 在这篇文章中,我们将这个问题视为一个似,BG水平的价值在时间t + h (h预测地平线)被认为是一个未知的d读前时间t的。这种未知可能支持特别是一些未知的子流形的采用欧几里得空间。 流形学习通常是在半监督环境下进行的,其中必须提前知道整个据,我们使用最新的思想在监督环境下实现精确的;i、 例如,为目标构造一个模型。 这项工作的一个值得注意的方面是,训练据和测试据可能来自不同的分布。 一种预测血糖水平的方法.pdf

    12200

    为什么说神经网络可以任意

    本文主要介绍神经网络万能理论,并且通过PyTorch展示了两个案例来说明神经网络的功能。 但是根据万能理论,带有单隐藏的人工神经网络就能够任意,因此可以被用于解决复杂问题。人工神经网络本文将只研究具有输入层、单个隐藏层和输出层的完全连接的神经网络。 万能定理的核心主张是,在有足够多的隐藏神经元的情况下,存在着一组可以似任何的连接权值,即使该不是像f(x)=x²那样可以简洁地写下来的。 即使是一个疯狂的,复杂的,比如把一个100x100像素的图像作为输入,输出“狗”或“猫”的也被这个定理所覆盖。非线性关系神经网络之所以能够任意,关键在于将非线性关系整合到了网络中。 另外两个都涉及到指运算,因此计算成本更高为了展示人工神经网络的万能的能力,接下来通过PyTorch实现两个案例。

    36010

    矩阵的全局扩展理性Arnoldi方法(MATH.NA)

    诸如f(A)V的矩阵值计算出现在各种应用中,其中A是n×n的大而稀疏的方矩阵,V是具有ppn的n×p块,f是非线性矩阵例如网络分析(f(t)= exp(t)或f(t)= t3),机器学习(f 在这项工作中,我们建议使用全局扩展理性Arnoldi方法来计算此类表达式的似值。 给出了用于选择换挡参{s1,…,sm}的自适应过程。所提出的方法也适用于求解参相关系统。值算例表明了全球扩展理性阿诺德针对这些问题的表现。 Jbilou原文地址:https:arxiv.orgabs2004.00059 矩阵的全局扩展理性Arnoldi方法(MATH.NA).pdf

    30330

    足够惊艳:神经网络可以任意吗?

    神经网络可以强大到任意吗?是的。有没有一种通俗易懂、图形化的方式证明呢? 日,发现 Michael Nielsen 教授已通过可视化方式证明了神经网络任意,在这里一起与大家分享下。首先,看一个复杂的一维非线性似它的一个简单神经网络结构可以是这样的:?? 看下面这两幅图,w1=0.8,即 h=0.8 时; h=1.6 时的图形的区别仅在与高度不同,后者更高,因此 h 的大小在这种结构下是标志幅度大小的参。 再看一个更有意思的,其中的 h 含义与上面相同。 ?

    33420

    基于线性的无奖励强化学习(CS AI)

    在探索阶段之后,将给出奖励,代理将使用在探索阶段收集的样本来计算接最优的策略。Jin等。表明,在表格设置中,代理商仅需收集无偿RL的样本的多项式量(就量状态,动作量和计划范围而言)。 然而,在实践中,状态和动作的量可能很大,因此泛化需要方案。在这项工作中 对于线性似的无奖励RL,我们给出了正值和负值的结果。 我们算法的样本复杂度在特征维和规划范围内是多项式,并且完全独立于状态和动作的量。我们进一步给出了无奖励RL的指下界,在这种情况下,只有最优 并且完全独立于状态和动作的量。 我们进一步给出了无奖励RL的指下界,在这种情况下,只有最优 并且完全独立于状态和动作的量。我们进一步给出了无奖励RL的指下界,在这种情况下,只有最优问-接受线性表示。 我们的结果暗示了对无奖励RL样本复杂度的一些有趣的指分离。

    25830

    程序与学:牛顿迭代法与平方根似计算

    解方程公式虽然不能使用,但我们可以使用牛顿迭代法来找到方程的似根,牛顿迭代法的主要思想是和迭代。牛顿迭代法也称牛顿-拉弗森方法,该方法主要是通过和迭代寻找无解方程的似根。 (1)方程V变量x赋初值x0,作为方程的似根;迭代开始:① 计算方程V的下一个似根x1;计算公式:其中,2*x0是方程V的导② 计算x0和x1差的绝对值differ;③ 若differ小于指定的值 ,则认为x1为方程V的似根,执行第④个步骤,否则继续执行迭代;④ 返回x1,迭代结束 Python代码清单import math# 计算实平方根的方程def f1(x,a): return x*x-a # 计算实平方根方程的导def f2(x): return 2*x # 计算实的平方根def sqrt(a): # x0为方程的初始值,作为方程的初始似根 x0 = a2 # 计算方程的下一个似根 (%.5f % sqrt(float(a))) 理解牛顿迭代法 要理解牛顿迭代法,需要先理解曲线的切线是曲线的线性,线性就是用曲线某点的切线来似该点附的曲线。

    12820

    Python进行机器学习小案例

    误差(approximation error)来选择模型在很多模型中选择一个正确的模型,我们需要用误差来衡量模型预测性能,并用来选择模型。 用简单直线来拟合据我们现在假设该据的隐含模型是一条直线,那么我们还如何去拟合这些据来使得误差最小呢? SciPy的polyfit()可以解决这个问题,给出x和y轴的据,还有参order(直线的order是1),该给出最小化误差的模型的参。 显然,这两条直线更好的描述了据的特征,虽然其误差还是比那些高阶多项式曲线的误差要大,但是这种方式的拟合可以更好的获取据的发展趋势。 为了验证我们训练的模型是否准确,我们可以在最初训练时将一部分训练据拿出来,当做测试据来使用,而不仅仅通过误差来判别模型好坏。

    1K90

    Python在芯片中的应用:RTL自动生成、验证脚本、界面可视化等

    一直在思考集成电路怎么与其它几个前沿领域相结合。今天来讲讲PythonPython其实不是人工智能、神经网络的专属语言,在芯片设计和验证领域也有非常多的应用。 UVM的方法:https:mp.weixin.qq.comsSvWRJBGggg0lqiD8YjEZ3QRISCV Core的仿真脚本: https:github.comgoogleriscv-dv因为Python 相对于其它语言如Perl,Tcl学习成本更低、资料更多、更容易上手,所以在实际项目中使用python的情况越来越多。 但是,打开大佬的代码后,却一脸懵。下面是Google RISCV Core验证项目的脚本run.py截图,大佬们都喜欢用Class来装,这个对于Python零基础或者初学者很不友好。 还没学会,你叫我用class?整天看着UVM就已经够头疼的了,唉。 连验证大佬炯哥的脚本也是。。。还有一大堆的import,望而生畏、望而却步。

    1.5K20

    如何用Python复现吉布斯现象?

    在工程应用时常用有限正弦项正弦波叠加原周期信号。所用的谐波次N的大小决定原波形的程度,N增加,的精度不断改善。 但是由于对于具有不连续点的周期信号会发生一种现象:当选取的傅里叶级的项N增加时,合成的波形虽然更,但在不连续点附会出现一个固定高度的过冲,N越大,过冲的最大值越靠不连续点,但其峰值并不下降 比如一个矩形波信号(门)的傅里叶变换是Sinc,且频谱的区间是无线大的。?Rect function  我们在进行分析时,只会取频谱中的一部分,假设我们取下图中的红框之内的部分。? 傅里叶也是对的,虽然无法精确表示,但我们可以用正弦曲线的组合来的表示一个带有棱角的信号,到这两个信号不存在能量差别;但这并不代表可以点点收敛,因此才有了吉布斯效应。 在傅里叶级中,我们取的项越多(N越大),对应到上一节中我们选取的带宽就越大。3. 如何用Python复现吉布斯现象?

    12530

    50 行 Python 代码,带你追到最心爱的人

    今天我就教大家如何做一个风趣又不失格的 python 程序。利用 python 每天给你最心爱的人,发送微信消息,说声晚安。 微信自动发送消息最自己也在学习 itchat 库的使用,所以我把里面的代码改了下。代码非常的短一共就 39 行。其中 get_news() 是用来获取金山词霸每日一句,英文和翻译。 另一个 send_news() 是用来给你的好友每天定时发送消息。最后运行程序,就会定时发送消息给你最心爱的人。运行结果如下。 总结这次的代码还是非常的有趣,每天给你最心爱的人发送非常有格的英文每句。在这小编就祝各位早日找到能天天使用这个程序的那个他她。 我有一个微信公众号,经常会分享一些python技术相关的干货;如果你喜欢我的分享,可以用微信搜索“python语言学习”关注欢迎大家加入千人交流答疑裙:699+749+852

    26320

    梯度下降原理及Python实现

    梯度下降算法是一个很基本的算法,在机器学习和优化中有着非常重要的作用,本文首先介绍了梯度下降的基本概念,然后使用Python实现了一个基本的梯度下降算法。 在这儿,我们需要引入损失(Loss function 或者叫 cost function),目的是为了在梯度下降时用来衡量我们更新后的参是否是向着正确的方向前进,如图损失(m表示训练集样本量 梯度下降更新权重参的过程中我们需要对损失求偏导: ? 求完偏导以后就可以进行参更新了: ? 伪代码如图所示: ? 好了,下面到了代码实现环节,我们用Python来实现一个梯度下降算法,求解:y=2x1+x2+3,也就是求解:y=ax1+bx2+c中的a,b,c三个参 。 我们可以看到,线段是在逐渐的,训练据越多,迭代次越多就越真实值。

    47350

    Python使用matplotlib绘制正多边形圆周

    问题描述:对于正多边形,如果边的量足够多,可以无限接圆周。技术要点:matplotlib中Slider和Button组件的应用。参考代码:?

    88120

    Base PyQt4, Simple Web APP Framwork

    其实自己Php和Python的底子都不好,只是略懂一二,居然大部分问题都能google一下轻松解决,主要是也不需要使用神马高级特性哈哈。      最的项目的测试却让我犯难了,要搞GUI程序! 经过一二两条,剩下的就是Lua和python了,但是Lua库太少,果断排除。加上第三条,经过艰苦的google加demo测试剩下python +widget、 和 python + Qt。 www.cnblogs.comzhiranok))web.show()sys.exit(app.exec_())我自己将PyQtWebkit封装到pylib下的ffqt.py和上面不同的是1我封装了几个供 : ret = QFileDialog.getOpenFileName(None, , ext, FileDialog) return re  这里PythonJS就是为javascript封装的扩展库 ,都可以交个python来做。

    59640

    相关产品

    • 云函数

      云函数

      云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境,帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。您只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件,即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。SCF 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券