第一种 %% %用神经网络解决异或问题 clear clc close ms=4;%设置4个样本 a=[0 0;0 1;1 0;1 1];%设置输入向量 y=[0,1,1,0];%设置输出向量 n=2;%输入量的个数 m=3;%隐层量的个数 k=1;%输出层的个数 w=rand(n,m);%为输入层到隐层的权值赋初值 v=rand(m,k);%为隐层到输出层的权值赋权值 yyuzhi=rand(1,m);%为输入层到隐层的阈值赋初值 scyuzhi=rand(1,1);%为隐层到输出层的阈值赋权

题目要求 Given an array of integers, every element appears twice except for one. Find that single one. Note:Your algorithm should have a linear runtime complexity. Could you implement it without using extra memory? 一个int数组中,除了有一个int只出现了一次,其他int都出现了两次,请找出

图像的与.或.非.异或逻辑运算涉及到了&.|.~和xor符号 close all;%关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clc; clear all; I=imread('ipexroundness_01.png');%读入图像,赋值给I和J J=imread('ipexroundness_04.png'); I1=im2bw(I); %转化为二值图像 J1=im2bw(J); K1=I1 & J1; %实现图像的逻辑“与”运算 K2=I1 | J1; %实现图像

简单排序 选择排序 概念 首先,找到数组中最小的那个元素,其次,把它和数组的第一个元素交换位置(如果第一个元素就是最小的元素那么它就和自己交换).再次,在剩下的元素中找到最小的元素,将它与数组的第二个元素交换位置.如此往复,直到将整个数组排序.这种方法叫做选择排序,因为它在不断地选择剩余元素中地最小者. 代码实现 public static void SelectionSort(int[] arr){ if(arr==null||arr.length<2) return; //去除多余情况 in

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这

本文记录了不使用中间变量交换2个变量的value,很多的网络留言说是直接异或运算就可以了,而且效率很高,是真的吗? 这里简单的说一下我的环境:Win7 32位,Qt creator 5.4.1 编译器MinGW4.9.2 32bit 调试器:GNU GDB 7.8 关于这个问题,网络上面有很多的解释,3种方法,我这里给比较一下各自的优缺点,然后简单分析一下汇编代码,分析代码如下: #include <stdio.h> void swap1(int &a,int &b) { in

在这篇文章中,会实现一个BP(backpropagation)算法,并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上. 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image).用 X 矩阵表示整个训练集,则 X 是一个 5000*400 (5000行 400列)的矩阵 另外,还有一个5000*1的列向量 y ,用来标记训练数据集的结果.比如,第一个训练实例对应的输出

为了搞明白这个没少在网上搜,但是结果不尽人意,最后找到了一篇很好很详细的证明过程,摘抄整理为 latex 如下. (原文:https://blog.csdn.net/weixin_41718085/article/details/79381863) 更新:为了让看博客的带哥们能直观的看,我编译截图了,放在这里,latex 源码在下面 这个只是为了应付作业总结的,所以没有认真检查过,如果内容.正确性(尤其是这个)和格式上有什么问题请务必在下面评论区中指出. \documentclass{artic

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 反向传播算法(Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识!本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明,来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程. 全文分为上下两篇,上篇主要介绍BP算法的原理(即公式的推导),介绍完原理之后,我们会将一些具体的数据带入一个简单的三层神经网络中,去完整的

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 一．反向传播算法简介 二．前馈计算的过程 第一层隐藏层的计算 第二层隐藏层的计算 输出层的计算 三．反向传播的计算 计算偏导数 四．参考文献 一．反向传播算法 反向传播算法[1](Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识,在这一小节里,我们会较为详细的介绍这一重点知识. 我

1 BP算法的推导 图1 一个简单的三层神经网络 图1所示是一个简单的三层(两个隐藏层,一个输出层)神经网络结构,假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题,我们给这个网络一个输入样本,通过前向运算得到输出.输出值的值域为,例如的值越接近0,代表该样本是"0"类的可能性越大,反之是"1"类的可能性大. 1.1 前向传播的计算 为了便于理解后续的内容,我们需要先搞清楚前向传播的计算过程,以图1所示的内容为例: 输入的样本为: ${\Large \overrightarr

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍 导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸 如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,

Deep Learning 近年来在各个领域都取得了 state-of-the-art 的效果,对于原始未加工且单独不可解释的特征尤为有效,传统的方法依赖手工选取特征,而 Neural Network 可以进行学习,通过层次结构学习到更利于任务的特征.得益于近年来互联网充足的数据,计算机硬件的发展以及大规模并行化的普及.本文主要简单回顾一下 MLP ,也即为Full-connection Neural Network ,网络结构如下,分为输入,隐层与输出层,除了输入层外,其余的每层激活函数均采用

1.前言 看完讲卷积神经网络基础讲得非常好的cs231后总感觉不过瘾,主要原因在于虽然知道了卷积神经网络的计算过程和基本结构,但还是无法透彻理解卷积神经网络的学习过程.于是找来了进阶的教材Notes on Convolutional Neural Networks,结果刚看到第2章教材对BP算法的回顾就犯难了,不同于之前我学习的对每一个权值分别进行更新的公式推导,通过向量化表示它只用了5个式子就完成了对连接权值更新公式的描述,因此我第一眼看过去对每个向量的内部结构根本不清楚.原因还估计是自己当初

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhoubin1992/article/details/46453761 ------------------------------------------------------ 1 SAT问题描写叙述 命题逻辑中合取范式 (CNF)的可满足性问题 (SAT)是当代理论计算机科学的核心问题,是一典型的NP全然问题.在定义可满足性问题SAT之前,先引进一些逻辑符号. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3

首先什么是人工神经网络?简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点,然后用此类节点组成一个层次网络结构,我们称此网络即为人工神经网络(本人自己的理解).当网络的层次大于等于3层(输入层+隐藏层(大于等于1)+输出层)时,我们称之为多层人工神经网络. 1.神经单元的选择 那么我们应该使用什么样的感知器来作为神经网络节点呢?在上一篇文章我们介绍过感知器算法,但是直接使用的话会存在以下问题: 1)感知器训练法则中的输出 由于sign函数时非连续函数,这使得它不可微,因而不能使用上面的梯度下降算法来最

BP算法从原理到实践 反向传播算法Backpropagation的python实现 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 博主接触深度学习已经一段时间,近期在与别人进行讨论时,发现自己对于反向传播算法理解的并不是十分的透彻,现在想通过这篇博文缕清一下思路.自身才疏学浅欢迎各位批评指正. 参考文献 李宏毅深度学习视频 The original location of the code 关于反向传播算法的用途在此不再赘述,这篇博文主要是理解形象化理解反向传播算法与python进行实

网络流的一些基本概念 很多同学建立过网络流模型做题目, 也学过了各种算法, 但是对于基本的概念反而说不清楚. 虽然不同的模型在具体叫法上可能不相同, 但是不同叫法对应的思想是一致的. 下面的讨论力求规范, 个别地方可能需要对通常的叫法加以澄清. 求解可行流: 给定一个网络流图, 初始时每个节点不一定平衡 (每个节点可以有盈余或不足), 每条边的流量可以有上下界, 每条边的当前流量可以不满足上下界约束. 可行流求解中没有源和汇的概念, 算法的目的是寻找一个可以使所有节点都能平衡, 所有边都能满足流

第一次接触异或运算,总体来说比哈希算法简单的多,无论是理解还是代码的难易度,唯一不好的是在固定了密钥之后,随机性就小了很多,所以安全性比起哈希算法还是有所差距. 原理在网站上很多都有所以就不再赘述了.程序的正确性尚不可知,不管了. 直接贴代码: static void Main(string[] args) {         int i,n;         string s_result=null, s_text, s_key;         char ch;         Consol

< Neural Networks Tricks of the Trade.2nd>这本书是收录了1998-2012年在NN上面的一些技巧.原理.算法性文章,对于初学者或者是正在学习NN的来说是很受用的.全书一共有30篇论文,本书期望里面的文章随着时间能成为经典,不过正如bengio(超级大神)说的“the wisdom distilled here should be taken as a guideline, to be tried and challenged, not as a pra