GoNN是一个用GO语言写的神经网络库
- GoNN目前实现了BP网络,RBF网络和感知机
- 在著名的手写体字符识别数据库MNIST上，GoNN达到了98.2%的正确率。
- 此外，项目中还包含简单的例子：sin曲线拟合、鸾尾花分类、XOR训练等
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G(1,1): clc;clear; %建立符号变量a(发展系数)和b(灰作用量) syms a b; c = [a b]'; %原始数列 A A = [174, 179, 183, 189, 207, 234, 220.5, 256, 270, 285]; n = length(A); %对原始数列 A
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Error while deploying YARN cluster: Couldn't deploy Yarn cluster java.lang.RuntimeException: Couldn't deploy Yarn cluster at org.apache.flink.yarn.AbstractYarnClusterDescriptor.deploy(AbstractYarnClu
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今天在创建一个Django项目的时候，使用命令行,进入项目目录运行： python manage.py runserver 然后报错 ImportError: Couldn't import Django. Are you sure it's installed and available on your PYTHONPATH environment variable? Did you forg
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一、nvm 安装3个步骤如下（前提：需将电脑之前单独下载的node先删除）： （1）在Mac的根目录的终端中输入以下命令下载nvm（版本为0.37.0）： curl -o- https://raw.githubusercontent.com/creationix/nvm/v0.37.0/install.sh | bash （2）查看nvm是否安装成功的命令： nvm --version （
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目录 前言 一、安装 node 二、用 n 管理 node 版本 1、清除 npm 缓存 2、使用 npm 安装 n 3、使用 n 管理 node （1）、查看已安装的 node 列表 （2）、 查看官方所有的 node 版本 （3）、安装指定版本的 node （4）、切换 node 版本 （5）、删除指定版本 node 4、卸载 n 三、用 nvm 管理 node 版本 1、卸载 node（见
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简介 WOL（Wake-On-LAN）是一种用于远程唤醒局域网内主机的一种解决方案。 但对于跨网络的远程唤醒功能由于网络中路由器的限制，这种解决方案只能在主控机和被控机位于同一广播域的情况下使用。 提出了一种廉价、低耗且实用的WOL-Proxy的设计方案，利用单片机技术，实现了基于WOL的跨网络远程唤醒主机的功能。 工作原理 可被远程唤醒的计算机必须有其电源、主板和网卡等硬件的支持
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1. 时间复杂度 1.1 例子 我们先来看一个简单的Java例子，来感受下时间复杂度的计算 public class Java11Test { public static void main(String[] args) { int[] array={3,7,9,1,4,6,2,8,5,0}; System.out.println(arraySearch(
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在微信中不能分享，转帖 转自：June 9, 2017发表的 5-considerations-25g-vs-40g-ethernet-debate 我最近听到一些业界砖家说40G以太网已死，需要转到25/50/100G的技术演进上来，结论简单粗暴，误人不浅。为认清此问题，需要考虑以下五点: 1. 服务器上联还是交换机互联 第一点，明确我们说的是用于服务器上联还是交换机互联，到目前，25G网络只用
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题目链接：Game on Tree 3 有一棵含有 n n n 个节点的树，节点编号从 1 1 1 到 n n n，根节点为 1 1 1，所有非根节点均有一个正整数权值。根节点上放有一个棋子。T 和 A 两个人正在玩一个回合制游戏。一个回合中： A 先选取一个非根节点，将其权值变为 0 0 0 然后 T 将棋子移动到当前位置的任意一个儿子上 若棋子位于叶子节点，游戏结束；T 也可以在此时强行结束游
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<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
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神经网络 (Neural Network) 是机器学习的一个分支，全称人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。 Perceptron (感知器) 一个典型的神经网络由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，其中箭头代表着数据流动的方向，而圆圈代表激活函数（最常用的激活函数为
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译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 可以使用torch.nn包来构建神经网络. 我们以及介绍了autograd，nn包依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。 例如，下面这个神经网络可以对数字进行分类： 这是一个简单的前馈神经网络（feed-forward network）。它接受一
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我玩神经网络。我了解卷积层、完全连接层和许多其他东西是如何工作的。我还知道什么是梯度，以及如何训练这样的网络。 框架千层面包含一个称为InverseLayer的层。 InverseLayer类通过应用要反转的层相对于其输入的偏导数，对神经网络的单层执行反转操作。 我不知道这是什么意思，或者我应该在什么时候使用这个层。或者倒置偏导数背后的想法是什么？ 非常感谢你
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我用newff在Matlab中创建了一个用于手写数字识别的神经网络。 我只是训练它只识别0 输入层有9个神经元，隐层有5个神经元，输出层有1个神经元，共有9个输入。 我的赔率是0.1 我在Matlab中进行了测试，网络运行良好。现在我想用c语言创建这个网络，我编写了代码并复制了所有的权重和偏差（总共146个权重）。但当我将相同的输入数据输入到网络时，输出值不正确。 你们谁能给我指点路吗？ 这是我的
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PyTorch包含创建和实现神经网络的特殊功能。在本章中，我们将创建一个简单的神经网络，实现一个隐藏层开发单个输出单元。 我们将使用以下步骤使用PyTorch实现第一个神经网络 - 第1步 首先，需要使用以下命令导入PyTorch库 - 第2步 定义所有图层和批量大小以开始执行神经网络，如下所示 - 第3步 由于神经网络包含输入数据的组合以获得相应的输出数据，使用以下给出的相同程序 - 第4步 借
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我正在学习神经网络和反向传播。我想我了解网络是如何工作的，在输入、输出、隐藏层、权重、偏差等方面。但是，我仍然不完全了解如何设计一个网络来适应一个问题。IE：假设我想要一个神经网络来学习如何演奏曲子，我该如何把这个问题转化为神经网络的设计呢？欢呼：）
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介绍 可以在 this great article 查看循环神经网络(RNN)以及 LSTM 的介绍。 语言模型 此教程将展示如何在高难度的语言模型中训练循环神经网络。该问题的目标是获得一个能确定语句概率的概率模型。为了做到这一点，通过之前已经给出的词语来预测后面的词语。我们将使用 PTB(Penn Tree Bank) 数据集，这是一种常用来衡量模型的基准，同时它比较小而且训练起来相对快速。 语
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注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组大小为32x32的RGB图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别： 飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。 想了解更多信息请参考CIFAR-10 page，以及Alex Kriz