[神经网络学习笔记]递归神经网络，即循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)综述本人刚入门神经网络，学习了各个大佬们的博客，按照自己的学习思路整理出来的笔记，边学习边完善，供入门的同学学习，其中可能有错误的地方，望指出一、引言现实问题中存在着很多序列型的数据，例如文本、语音以及视频等。这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的，既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的

给你一个整数数组 coins ，表示不同面额的硬币；以及一个整数 amount ，表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。你可以认为每种硬币的数量是无限的。示例 1：输入：coins = [1, 2, 5], amount = 11输出：3解释：11 = 5 + 5 + 1。...

目录1 引言2 卷积的概念3 数据周围全零填充padding4 池化pool5 舍弃Dropout6 卷积NN1 引言（1）全连接网络NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出是预测的结果。待优化的参数过多，容易导致模型过拟合实际应用中会先对原始图像进行特征提取，再把提取到的特征喂给全连接网络。2 卷积的概念卷积可被认为是一种有效提取图像特征的方法一般会用一个正方形卷

目录1 引言2 配置步骤2.1 Linux系统安装Anaconda2.2 安装VScode2.3 安装插件2.4 汉化2.5 主题2.6 字体3 运行和调试程序1 引言环境系统：Deepin 20社区版（内核是Debian）Anaconda： 2021年最新，Python3.8以下内容试用所有Linux系统2 配置步骤2.1 Linux系统安装Anaconda（1）进入官网下载Anaconda（2

【2022年无线通信和与物联网专场】北京大学焦秉立教授-同频同时全双工技术现状和展望新技术，提高频谱利用率，这将会在无线通信中，广泛应用，很多应用领域还未都开发实现，我国在这方面走在世界前列...

基于规则的理性主义方法：主张建立符号处理系统，由人工整理和编写初始的语言知识表示体系（通常为规则），构造相应的推理程序，系统根据规则和程序，将自然语言理解为符号结构——该结构的意义可以从结构中的符号的意义推导出来。（4）对小规模的数据表现很好，能处理多分类任务，适合增量式训练，当数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练(朴素贝叶斯在训练过程中只需要计算各个类的概率和各个属性的类条件概率，这些概

目录1 思维导图2 大纲3 经典GAN简介3.1 SGAN3.2 Conditional GAN3.3 Bidirectional GAN (BiGAN)3.4 InfoGAN3.5 Auxiliary Classifier GAN (AC-GAN)3.6 Boundary Equilibrium GAN (BEGAN)3.7 Self-attention GAN (SAGAN)3.8Deep C

引言采用机器学习分类算法XGBClassifier、LGBMClassifier、LogisticRegression集成学习线上得到0.83+的准确率开源源码：https://github.com/823316627bandeng/TIANCHI-2021-AI-Compition模型实现（1）导入包import osimport numpy as npimport pandas as pdfr

实现如果总共有5类，并标记为0-4当一个label有1,2两个标签时，执行如下array([[0, 0, 1, 1, 0]])当一个label有0 2 3 4标签时，执行如下

本文提出的算法通过寻找较少遗忘方向（LFD）和平衡点（EP），有效地解决了类增量学习中的灾难性遗忘问题。LFD通过约束新参数的更新方向，保持旧任务的稳定性，同时为新任务留出更多的可塑性。EP则通过插值旧参数和新参数，找到一个平衡点，使得在该点上所有已学习任务的性能达到最优。属于正则化的方法。