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1、RNN1、RNN的原理2、LSTM1、RNN的原理在使用深度学习处理时序数据时,RNN是经常用到的模型之一。RNN之所以在时序数据上有着优异的表现是因为RNN在 ttt 时间片时会将t−1t-1t−1时间片的隐节点作为当前时间片的输入。这样有效的原因是之前时间片的信息也用于计算当前时间片的内容,而传统DNN模型的隐节点的输出只取决于当前时间片的输入特征。,RNN结构如下图:图1:RNN结构图展
前言logistic模型是基本线性回归模型的扩展,为了解决其无法对非线性问题分类,进行函数变换得到logistic模型,但logistic模型只能处理二分类问题,softmax在logistic模型的基础上进行改进,可以进行多分类。一、logistic模型基本线性回归模型公式如下:f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+b其中wTw^TwT是参数向量,x是样本,b为偏置项。为了
一:二,八,十六进制转十进制注意2进制对应的数值范围只能是0和1,超过范围会报错,8进制和16进制同理。print(int('100',2)) #二进制转十进制,int('20',2) 会报错print(int('30',8)) #八进制转十进制,int('80',8) 会报错print(int('f0',16)) #十六进制转十进制,int('g0',16) 会报错二:十进制转二进制、八进制、十
c++ stl集合set介绍 c++ stl集合(Set)是一种包含已排序对象的关联容器。set/multiset会根据待定的排序准则,自动将元素排序。两者不同在于前者不允许元素重复,而后者允许。 c++ stl集合set介绍 c++ stl集合(Set)是一种包含已排序对象的关联容器。set/multiset会根据待定的排序准则,自动将元素排序。两者不同在于前者不允许元素重复...
一,指定格式输出 1.在C中,按指定进制格式输出如下,printf("%05o\n",35); //按八进制格式输出,保留5位高位补零printf("%03d\n",35); //按十进制格式输出,保留3位高位补零printf("%05x\n",35); //按十六进制格式输出,保留5位高位补零2.在C++中,按指定进制
一:二,八,十六进制转十进制注意2进制对应的数值范围只能是0和1,超过范围会报错,8进制和16进制同理。print(int('100',2)) #二进制转十进制,int('20',2) 会报错print(int('30',8)) #八进制转十进制,int('80',8) 会报错print(int('f0',16)) #十六进制转十进制,int('g0',16) 会报错二:十进制转二进制、八进制、十







