维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”.因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法,所以在实际中可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词.从维基百科给出的定义可以看出,深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性.那么为什么要强调这两个性质呢?下面我们开始学习. 1,线性模型的局限性 在线性模型中,模型的输出为输入的加权和.假设一个模型的输出 y  和输入 xi 满足以下关系,那么这个模型就是一个线性模型: 其中,wi , b € R

神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点,其中n为类别的个数.对于每一个样例,神经网络可以得到一个n维数组作为输出结果.数组中的每一个维度(也就是每一个输出节点)对应一个类别,通过前向传播算法得到的输出层每个维度值代表属于这个类别的可能性大小.    也就是说,任意事件发生的概率都在0和1之间,且总有某一个事件发生(概率的和为1).如果将分类问题中“一个样例属于某一个类别”看成一个概率事件,那么训练数据的正确答案就符合一个概率分布.如何将神经网络前向传播得到的结果也变成概率分布呢?S

EOF是一个预定义的常量,等于-1. 输入A和B,计算并输出A+B Sample input: 1    5 10  20 Sample output: 6 30 #include <iostream> using namespace std; int main() {     int a, b;       while(cin >> a >> b) cout << a + b << endl;       return 0; } *******

本博客为原创:综合 尚硅谷(http://www.atguigu.com)的系统教程(深表感谢)和 网络上的现有资源(博客,文档,图书等),资源的出处我会标明 本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 ---------------------------------

均值为1的独立指数随机Y1,Y2,组合成的Y=Y1-(Y2-1)^2/2  在Y>0的条件下也是指数随机变量 另一个条件分布 13题有错误,应该是P{x<X<x+dx,y<Y<y+dy,  0<x^2+y^2<1} / P{0<x^2+y^2<1} 这样的形式,但是P{x<X<x+dx,y<Y<y+dy,  0<x^2+y^2<1}=(1/4)dxdy该怎么解释呢....NND

定义一个表示学生信息的类Student,要求如下: (1)类Student的成员变量: sNO 表示学号: sName表示姓名: sSex表示性别: sAge表示年龄: sJava:表示Java课程成绩. (2)类Student带参数的构造方法: 在构造方法中通过形参完成对成员变量的赋值操作. (3)类Student的方法成员: getNo():获得学号: getName():获得姓名: getSex():获得性别: getAge()获得年龄: getJava():获得Java 课程成绩 根据类

课本例题 /*输入两个正整数num1.num2,计算并输出它们的和.差.积.整数商和余数.*/ #include<stdio.h> int main() { int num1, num2; printf("输入两个正整数:\n"); scanf_s("%d%d",&num1,&num2); printf("和为:%d\n差为:%d\n积为%d\n整数商为:%d\n余数为:%d\n", num1 + num2, num1

//对长度为7的字符串,除首尾字符外,将其余5个字符按ASCII降序排序. #include <stdio.h> #include <ctype.h> #include <string.h> void fun(char *s,int num) { int t,i,j,k;//使用指针 s++; ; i < num-; i++) { k = ; ; j < num - ; j++) { if (*s < *(s + k)) { t = *s; *s =

//计算并输出给定10个数的方差. #include<math.h> #include<stdio.h> ]) { double p = 0.0,f=0.0,g=0.0; ; i < ; i++) { p += x[i]; } p = p / ; printf("%f\n", p); ; j < ; j++) { g = x[j] - p; f += g*g; printf("%f\n", f); } f = f / ; f =

//计算并输出S=1+(1+2^0.5)+(1+2^0.5+3^0.5)...+(1+2^0.5+3^0.5+...+n^0.5) #include<math.h> #include<stdio.h> double fun(int n) { ,S=; ; i <= n+; i++)//这里判断条件为n+1. { S += s; s += sqrt(i);//2^0.5=2^(1/2)=根号下2=sqrt(2) printf("%f\n", S); prin

返回本章节 返回作业目录 需求说明: 某软件公司要求对技术部门的所有员工进行技能评测,技术评测分为两个部分:理论部分以及实操部分,最终评测成绩=理论成绩×0.4+实操成绩×0.6,要求输入技术部门5位员工的理论成绩和实操成绩,计算并输出各位员工的最终评测成绩. 实现思路: 定义三个数组writenExam.labExam和scores,分别用于存储员工理论成绩.实操成绩和最终评测成绩. 由于每个员工存在三个属性:理论成绩.实操成绩以及最终评测成绩,而三个属性对应的数据存储在三个数组中,所以三个数

我在课堂上基本完成了输出100道题和创建文档,但是因为对输入输出流不熟悉,所以并没有实现将输出的计算题导出到文档里,在课下我又请教了宿舍的大佬,基本完成如下: 源代码: import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.Ou

R语言计算出一个N个属性的相关矩阵(),然后再将相关矩阵输出到CSV文件. 读入的数据文件格式如下图所示: R程序采用如下语句: data<-read.csv("I:\\SB\landuse1986\\copy-number-sb2074.landuse.1986.class.csv")//括号内为读入的csv数据文件的绝对地址,其中的斜杠采用向左的双斜杠 write.csv(cor(data,method="spearman"),file="I:\

加密规则: 1.固定加密字符串+字符串组合(key/value的形式,并通过aissc码排序), 2.通过sha1算法对排序后的字符串进行加密, 3.最终输出需要的参数sign 4.完成请求参数数据的格式输出(因为浏览器复制出来的格式直接用python是不能请求的所以我用了之前写的一个方法来完成请求数据格式的转换) 例如: 输入: '''course_finance_id[0]:252638total_price:0state:1finan_rmk:343timestamp:122sign:11

  <div id="ckjrzy_4_14_15"> <div id="ckjrzy_4_14_17">收益计算器 </div> <div id="ckjrzy_4_14_30"> <img src="images/zy/官方网改版---首页-2016_55_副本.jpg" /> </div> 周期:<input id="zhouqi&q

http://www.tuicool.com/articles/qaaA3i   TODO

// 方法1:双重循环 #include <stdio.h> void main() { int i,j,n,s,t; scanf("%d",&n); s=0; for (i=1; i<=10; i++)    { t=1; for (j=1; j<=i; j++) t=t*n; s=s+t;   } printf("%d\n",s); } // 方法2:单循环 #include <stdio.h> void main()

package com.hanqi.yzljs; public class yzljs { public static void main(String[] args) {     final double PI = 3.1415926;     double r =3.0;     double c =2*PI*r;     double s = PI*r*r;     System.out.println("圆的周长="+c+"    圆的面积="+s); }

#include<stdio.h> int main() { int i=0,n=0; float fSum=0; scanf("%d", &n); for (i = 1 ; i <n; i++) { if (n / 5 && n / 9) fSum = fSum + 1.0 / n; } printf("%f", fSum); } 版权声明:本文博客原创文章,博客,未经同意,不得转载.

经典的损失函数----交叉熵 1 交叉熵: 分类问题中使用比较广泛的一种损失函数, 它刻画两个概率分布之间的距离 给定两个概率分布p和q, 交叉熵为: H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 当事件总数是一定的时候, 概率函数满足:   任意x  p(X = x) ∈[0, 1] 且 Σ p(X=x) = 1 也就是说 所有时间发生的概率都是0到1 之间 , 且总有一个时间会发生,概率的和就为1. 2 tensorflow中softmax: softmax回归可以作为学习算法来优化