谷歌deepmind科学家P
原创
2023-05-17 15:02:06
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BP神经网络（Back Propagation Neural Network）Matlab简单实现前言简单了解反向传播（Backwarod Propagation）机制（链式法则）实例分析前向传播（FeedForward Propagation）反向传播（Backward Propagation）/ 误差逆传播（一）：求解损失/误差相对于每个神经元的梯度（二）：求解损失/误差相对于每个权值的梯度
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2024-01-24 11:22:45
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本文转载自大数据文摘，禁二次转载用tensorflow，pytorch这类深度学习库来写一个神经网络早就不稀奇了。可是，你知道怎么用python和numpy来优雅地搭一个神经网络嘛？现如今，有多种深度学习框架可供选择，他们带有自动微分、基于图的优化计算和硬件加速等各种重要特性。对人们而言，似乎享受这些重要特性带来的便利已经是理所当然的事儿了。但其实，瞧一瞧隐藏在这些特性下的东西，能更好的帮助你理解
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2023-09-21 23:30:15
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本文主要介绍各种PID控制算法的调节器在温度控制中控制特性、功能及主要应用场合，对大家合理选用用于温度控制提供方向。对于温度控制算法包括常规PID、模糊控制、神经网络、Fuzzy_PID、神经网络PID、模糊神经网络、遗传PID及广义预测等算法。常规PID控制易于建立线性温度控制系统被控对象模型；模糊控制基于规则库，并以绝对或增量形式给出控制决策；神经网络控制采用数理模型模拟生物神经细胞结构，并用
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2023-12-25 10:37:26
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@目录系列文章项目简介一、粒子群算法（PSO）简介二、项目展示二、环境需求环境安装实例三、重要功能模块介绍1.数据预处理模块（data_create.py）2.定义粒子群优化算法（n_PSO.py）3.定义被优化CNN模型4.使用PSO优化CNN初始化学习率（ModelTrain.py）5.模型分类预测四、完整代码地址项目简介本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于：粒子群优化算法(PSO：
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2023-09-08 17:27:16
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上一次我们讲了M-P模型，它实际上就是对单个神经元的一种建模，还不足以模拟人脑神经系统的功能。由这些人工神经元构建出来的网络，才能够具有学习、联想、记忆和模式识别的能力。BP网络就是一种简单的人工神经网络。我们的第二话就从BP神经网络开始漫谈吧。BP的来源“时势造英雄”，一个伟大的人物的登场总是建立在历史的需求之下，所以我们剖析一个人，得先看看他的出身时代。同样的道理，在讲BP网络
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2024-05-22 20:57:35
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第一部分 Python基础篇（80题）
为什么学习Python？
Omit
通过什么途径学习的Python？
Omit
Python和Java、PHP、C、C#、C++等其他语言的对比？
Omit
简述解释型和编译型编程语言？
编译型语言：在运行程序之前将源代码翻译成目标代码（机器语言），
运行时不需要重新翻译，直接使用翻译的结果，程序执行效率高，依赖编译器运行（比如vs），
跨平台性差。比
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2023-09-05 14:54:57
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原创
2021-08-24 14:56:31
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python网络爬虫入门（一）网络爬虫的定义1、网络蜘蛛、网络机器人，抓取网络数据的程序。2、其实就是用Python(其他语言也可以这里介绍python)程序模仿人点击浏览器并访问网站，而且模仿的越逼真越好。对比几种语言1、Python ：请求模块、解析模块丰富成熟,强大的Scrapy网络爬虫框架2、PHP ：对多线程、异步支持不太好3、JAVA：代码笨重,代码量大4、C/C++：虽然效率高,但是
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2023-07-01 13:06:00
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一、为什么不能用非线性函数假如我们的神经网络的所有激活函数都是线性的函数，我们不妨想这么一个问题既然两个线性的函数是可以复合的，所以一个只由线性函数构成的神经网络的所有函数能不能复合成一个函数呢？显然是可以的，线性函数直接是可以自己复合成一个新的线性函数的，因此，我们如果只采用线性函数，就会发现一个有趣的结论：一个神经网络可以退化成一个独立的神经元这个结论来源于线性函数的复合。基于这个有趣的结论，
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2024-04-18 21:17:03
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目录专栏导读库的介绍库的安装ply文件格式介绍ply下载网址（是斯坦福大学的3d模型下载网址）报错解决完整代码参考：总结 库的介绍库的安装pip install plyfile -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pip install mayavi -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ply
目录1、神经网络核心组件2、`nn`模块中的`Module`和`functional`2.1、`nn.Module`2.2、`nn.functional`2.3、`Sequential()`使用介绍2.4、使用`nn.Module`和`nn.functional`构建MLP模型3、神经网络中的层、块和模型3.1、自定义层3.1.1、不带参数的层3.1.2、带参数的层3.2、自定义块3.3、顺序块
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2024-04-15 14:27:09
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之前用deeplearning4j实现卷积神经网络，实际卷积比较好理解，这里刚刚好有一篇博客写的是比较详细的，我记录下，卷积神经网络在tensorflow下实现情况，主要参考代码是：http://www.jeyzhang.com/tensorflow-learning-notes-2.html 代码如下： 1. # -*- coding: utf-8 -*- import tensor
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2024-04-09 21:41:03
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理论上a + = b“将”b“添加到将结果存储在a中。 这种简单的描述将描述许多语言中的+ =运算符。然而，简单的描述提出了几个问题。“添加”究竟是什么意思？“将结果存储在”中究竟是什么意思？ python变量不直接存储值，它们存储对象的引用。在python中，这两个问题的答案都取决于a的数据类型。那么“添加”究竟是什么意思呢？对于数字，它表示数字加法。对于列表，元组，字符串等，它意味着连接。请注
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2023-08-17 09:07:58
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f='1.jpg'
f.endswith('.jpg') or f.endswith('.jpeg') or f.endswith('.png')
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2021-03-17 22:07:39
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# Python链表转列表的实现方法
## 引言
在Python中，链表是一种常见的数据结构，它由一个节点序列组成，每个节点都包含一个数据元素和一个指向下一个节点的引用。有时候我们需要将链表转换为列表，以便于进行其他操作或者输出结果。本文将介绍如何使用Python将链表转换为列表，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是将链表转换为列表的整体流程，可以通过下面的流程图进行更直观的理
原创
2023-09-04 15:46:52
350阅读
# Python拟合正态分布
正态分布（也称为高斯分布）是统计学中最常见的分布之一。它具有钟形曲线的形状，对称分布在均值周围。在许多实际应用中，我们需要对数据进行拟合以找到最佳的正态分布模型。在本文中，我们将使用Python编程语言来拟合正态分布并可视化结果。
## 正态分布简介
正态分布是由高斯函数定义的。其概率密度函数（PDF）如下所示：
$$
f(x) = \frac{1}{{\si
原创
2023-09-13 06:40:43
319阅读
# 教你如何实现Python网络结构
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Python中实现网络结构。在这个过程中，我将会指导你完成整个流程，并且提供每一步所需的代码以及注释。希望这篇文章能帮助到你！
## 流程步骤
下面是实现Python网络结构的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 创建神经
原创
2024-05-05 05:46:47
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PixelCNN是一种自回归模型，自回归模型是生成模型的一种。DeepMind在2016年推出了PixelCNN，该模型开启了自回归生成模型系列之一。它已被用于生成语音，视频和高分辨率图片PixelCNN 是一种深度神经网络，它在其参数中捕获像素之间的依赖关系分布。 它沿两个空间维度在图像中一次顺序生成一个像素。像素 i（红色）由所有先前的像素（蓝色）定义。 PixelCNN 可以使用沿深度神经网
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2024-03-16 13:28:48
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参考文献：https://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/52891654一·普通线性回归 线性模型（linear model)就是试图用一个线性组合来描述：
原创
2021-11-16 15:21:32
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