人工智能：神经网络与深度学习复习总结前馈网络（感知机为代表）单神经元感知机可将输入向量分成两类：权值矩阵与输入向量的内积大于等于-b，感知机的输出为1；否则，感知机的输出为-1。任务：选择适当的偏置值b和权值矩阵元素，使感知机可正确的二分类。竞争网络（Hamming网络为代表）前馈层：前馈层用于实现每个标准模式和输入模式之间的相关检测或求内积。为了使得前馈层能够完成其功能，可以用标准模式设置其权矩

先把网址放在最前面https://paperswithcode.com/这个网站把人工智能各个方向的研究分类展示：各个研究方向的小方向也被分类展示：还存有方向中的各个模型算法以及其性能对比、提出年份、发表论文以及源码：真的超级方便！...

这是由于安装的python版本与Keras和TensorFlow版本不对应的问题其对应关系见链接https://docs.floydhub.com/guides/environments/

draw_mot.pyimport os.pathimport numpy as npfrom sort_gt import sort_outputimport cv2def draw_mot(video_id):txt_name = 'D:/project/code/result/' + video_id + '.txt'# txt文本内容file_path_img = 'D:/project/

pytorch加载一张图片在训练好的模型上测试(test single image with pytorch)import argparseimport osimport shutilimport timeimport sysimport numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.parallelimport torch

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ValueError: too many values to unpack (expected 2)起因最近在做一门专业课的作业，关于交通灯图像分类，我选择了把数据集按(9:1)分为了(训练集:验证集)，并生成了标签，标签格式路径 label，在每次训练完一个epoch后进行验证集的验证，输出准确率def test():print('begin test')model.eval()total_co