文章目录什么是耦合、解耦高内聚与低耦合耦合内容耦合公共耦合外部耦合控制耦合标（印）记耦合数据耦合非直接耦合内聚什么是解耦公共耦合 c语言例子,小小的公共库，大大的耦合，你痛过吗？用C语言实例描述程序中的内聚和耦合**一、原理篇****二、示例篇**用C语言编写低耦合程序耦合的定义低耦合的优点实现例子普通的实现方式低耦合的实现方式C语言使用注册回调方式实现模块间交互（解耦合）一、实现说明二、代码1
摘要本文采用高级视觉模型来描述灵长类视觉系统中的信息传递和连接。信息链接方案，如状态相关模块化和时间同步，被视为视觉系统使用期望组合信息的方法，以填充缺失信息和删除不需要的信息。研究了使用基于生理学理论模型的链接方法结合当前图像处理技术进行模式识别的可能性。这些图像处理技术是变换，例如（但不限于）小波滤波器、命中或未命中滤波器、形态滤波器和高斯差分滤波器。选择这些特殊的过滤器是因为它们模拟灵长类视
现在的人工神经网络应用很多，很多人也都有自己一步一步推人工网络的反向传播公式的经历，人工网络从没有“智能”（初始权值随机）到逐步的有了很好的“智能”（鲁棒、抗噪、体现应用智能能力），其中的反向传播梯度下降算法是主要的原因。脉冲网络的优化有两个大的方式方法，第一是用其他的AI方法优化出一个网络模型，然后再将优化后的模型尽量无损的转换为脉冲网络（类脑网络）；第二个是我自己更加关注的，就是
现代控制理论的发展1.智能控制(IntelligentControl)智能控制是人工智能和自动控制的结合物，是一类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器，实现其目标的自动控制。智能控制的注意力并不放在对数学公式的表达、计算和处理上，而放在对任务和模型的描述，符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上。智能控制用于生产过程，让计算机系统模仿专家或熟练操作人员的经验，建立起以知识为基础的广义模型，采
什么是神经网络控制技术？神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创什么是神经网络控制神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一
什么是神经网络控制技术神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。计算机神经网络控制系统能干嘛？具有模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处理多种数据功能的神经网络计算机，可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实
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2023-08-14 14:28:26
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神经网络控制学习方式学习方式就是基于什么进行学习，而随后讨论的学习规则是，基于此如何进行调整权值的算法有监督的学习 有监督学习也称有导师学习，这种学习需要外界存在一个“导师”，它可以根据自身掌握的一些知识为神经网络提供对输入训练样本的期望响应。期望响应一般代表着神经网络的最优输出结果。当输入作用到网络时，神经网络的期望响应和实际响应相比较，产生误差信号，根据误差信号逐步而又反复地调整网络的权值和
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2023-09-02 07:31:19
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1. Logistic回归为何可以将权重参数初始化为0上图为Logistic回归的简图。其中x1、x2为输入特征，W11，W21为权重参数 首先，我们看看梯度下降法更新模型参数的计算过程：前向传播假设函数：
损失函数：
反向传播损失函数对参数求偏导：
其中，后项
代入回上式：
则，对于每个w：
参数更新根据以上结果
解释：假设在log
cat与add 对于两路输入来说，如果是通道数相同且后面带卷积的话，add等价于concat之后对应通道共享同一个卷积核。下面具体用式子解释一下。由于每个输出通道的卷积核是独立的，我们可以只看单个通道的输出。假设两路输入的通道分别为X1, X2, …, Xc和Y1, Y2, …, Yc。那么concat的单个输出通道为（*表示卷积）：而add的单个输出通道为：因此
题目： 基于解耦因果子结构学习的去偏差图神经网络论文链接：http://shichuan.org/doc/140.pdf代码和数据: https://github.com/BUPT-GAMMA/DisC近日，北邮GAMMA Lab和Mila合作的论文“Debiasing Graph Neural Networks via Learning Disentangled Causal Substru
文献： Brain-Based Devices BY JASON G. FLEISCHER AND GERALD M. EDELMAN当前对大脑各个部分功能的研究有很多，但是对大脑全局系统可以实现的功能（global picture）研究较少，例如学习和记忆功能一种理论上的方法：synthetic neural modeling.神经系统并非孤立地起作用。身体暴露在环境中，只有当神经系统与身体交互
谁能告诉我在MATLAB中怎么用遗传算法优化BP神经网络，最好能有个学习视频了工具箱比较麻烦，最好还是编程实现。其实，BP神经网络调用也就一句话：net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')'tansig','purelin'},'traingdm'就是阈值函数，决定你的阈值。神经网络编程到底有多神奇神经网络算法，通过一
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2023-09-11 21:43:38
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1.遗传算法与神经网络遗传算法在神经网络中的应用主要反映在以下三个方面。（1）神经网络的学习。首先，将遗传算法应用于神经网络的学习，可以对网络的学习规则实现自动化，从而提高学习效率；其次，利用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点，可以提高网络权数的优化速度。（2）神经网络的设计。如何用遗传算法设计一个优质的神经网络结构需要两步：第一步，要解决网络结构的编码问题，目前的编码方法有直接编码法、参数化编
耦合是指两个或两个以上的电路元件或电网络的输入与输出之间存在紧密配合与相互影响，并通过相互作用从一侧向另一侧传输能量的现象；概括的说耦合就是指两个或两个以上的实体相互依赖于对方的一个量度。主要分类：1.非直接耦合 两个模块之间没有直接关系，它们之间的联系完全是通过主模块的控制和调用来实现的。2.数据耦合 一个模块访问另一个模块时，彼此之间是通过简单数
什么是PID调节器，并举例说明P、I、D的调节作用。PID调节器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件，PID是以它的三种纠正算法而命名的。这三种算法都是用加法调整被控制的数值。而实际上这些加法运算大部分变成了减法运算因为被加数总是负值。以下是PID的调节作用举例：1.比例-来控制当前，误差值和一个负常数P（表示比例）相乘，然后和预定的值相加。P只是在控制器的输出和系统的误差成比例的时候成立。这
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2023-09-13 07:54:57
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什么是神经网络控制神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。神经网络原理及应用神经网络原理及应用1. 什么是神经网络？神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法写作猫。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大
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2023-08-28 20:21:08
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神经网络滑模控制前面介绍的万能逼近原理中，主要的万能逼近器有：多项式函数逼近器、神经网络逼近器、T-S模糊系统。学习文献[1]后，对神经网络滑模控制进行介绍和总结。文献[1]第九章介绍：如果被控对象的数学模型已知，滑模控制器可以使系统输出直接跟踪期望指令，但较大的建模不确定性需要较大的切换增益，这就造成了抖振，抖振是滑模控制中难以避免的问题。 将滑模控制结合神经网络逼近用于非线性系统的控制中，采用
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2023-08-08 21:52:50
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Deep Learning in Spiking Neural Networks作者：Amirhossein Tavanaei, Masoud Ghodrati, Saeed Reza Kheradpisheh, Timoth´ee Masquelier and Anthony Maida 尽管SNN的性能仍有待提高，但是SNN的应用和研究已经逐渐有了起色，其实已经有很多不错的综述文献可以作为入门
神经网络学习人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经元的概念神经元是神经网络中最基本的结构，也可以
1. RNN：循环神经网络import torch
import torch.nn as nn
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(RNN, self).__init__()
self.hidden_size = hid
