一个关注IT技术分享,关注互联网的网站,爱分享网络资源,分享学到的知识,分享生活的乐趣。
@Author:Runsen文章目录卷积神经网络网络架构卷积卷积层在Keras中构建卷积层池化层全连接层Python实现卷积神经网络总结卷积神经网络YannLeCun和YoshuaBengio在1995年引入了卷积神经网络,也称为卷积网络或CNN。CNN是一种特殊的多层神经网络,用于处理具有明显网格状拓扑的数据。其网络的基础基于称为卷积的数学运算。卷积神经网络(CNN)的类型以下是一些不同类型的CNN
文章目录前言迭代器迭代器的基本方法小练习结语前言好了,我们言归正传,啊,不对,我们继续道来。我们今天就说说迭代器!这个词是不是看着比较高大上,感觉学不会?没事,今天我就带着你们征服他们!冲冲冲!迭代器迭代迭代,就是一个一个的输出,而迭代器则是python中的一个能够令高级数据类型中的元素一个一个显示的东西。有人会
“在互联网还不发达的时代,就是《程序员》伴我成长的。”“怀念啊,曾经《程序员》的日子。”“我是看着《程序员》长大的,大二时买了创刊号。”“这可是我们这一代人大学时候满满的回忆,也是当时寝室中传阅最多的书。”“每年的《程序员》合订本,我都会买来学习、收藏。”……生于2001年的《程序员》曾陪伴了无数开发者成长,影响了一代又一代的中国技术人,成为了众多技术人的必备读物、从业指南。当这些技术人已经成为核心技术骨干、首席科学家、CTO、企业创始人之时,至今聊起《程序员》依然侃侃而谈、激情盎然。
自己做量化交易软件(42)小白量化实战15–自编股票软件公式历史与聚宽量化平台仿大智慧指标回测设计在1997年以前,市面上已经出现了很多股票分析软件。大多数软件都集成好了一些常用指标,例如钱龙股票分析系统,海融股票分析系统,汇金股票分析系统,操盘手等等,各式股票软件,用户在使用时可以简单设置参数后,进行股票分析。例如改变均线指标参数进行分析。这些有固定指标的股票软件,满足不了股市中精明
一、前言深度学习系列文章陆陆续续已经发了两篇,分别是激活函数篇和卷积篇,纯干货分享,想要入门深度学习的童鞋不容错过噢!书接上文,该篇文章来给大家介绍“选择对象的标准”--损失函数,损失函数种类繁多,各式各样,不仅包括单损失函数,而且也包括多损失函数,但是最常使用的还是经典的均方误差损失函数和交叉熵损失函数,所以本篇文章重点介绍这两种损失函数,至
学会Python-Matplotlib可视化,快速完成数据分析(2)——自定义颜色绘制精美统计图前言自定义颜色使用自定义颜色绘制曲线图使用自定义颜色绘制散点图为所有点使用相同的颜色为每个点定义不同的颜色为散点图中数据点的边使用自定义颜色使用自定义颜色绘制条形图使用自定义颜色绘制饼图使用自定义颜色绘制箱型图使用色彩映射绘制散点图使用色彩映射绘制条形图创建自定义配色方案系列链接前言matplotlib提供的所有绘图都带有默认样式。虽然这可以进行快
这可能是你女朋友学习Python时的状态,ε=(´ο`*)))唉,我们完全可以理解为,教女朋友学Python==你不爱我 不要着急不要慌,你点进来,我跟你说年轻人,你真来对了,我这篇文章你女朋友看完,我跟你说,你从此不用再讲武德了,再也不用跪键盘了,有没有一丝丝的欣慰~你女朋友要是看了这个还不懂,
一、前言今天来说下异常场景设计,和什么情况下异常场景执行算是通过。从性能实施的角度来说,异常场景基本上几个古老的手段:宕主机(reboot和断电(一般人不这么干,是怕断了电,再也起不来));宕应用(Kill和正常shutdown)宕网络(ifconfigdown和拨网线);其实不止这些手段来做异常,像
理解神经网络的本质一、前言最近深度学习是一个比较热门的词,各行各业都声称自己使用了深度学习技术。现在“深度学习”这个词,就像印在球鞋上的“Fashion”、“Sport”。那深度学习到底是什么呢?深度学习是机器学习的一个分支,当我们使用了“深度神经网络”算法进行机器学习时,我们就可以说自己在搞深度学习。而这个“神经网络”算法就是我们今天的主题。关于机器学习的内容,各位读者可以参考Python快速构建神经网络。在本文我
《基于深度强化学习的紧急订单生产控制方法研究》 #基于深度强化学习的紧急订单生产控制方法研究[D].刘民毅.东南大学.2018这篇文章结合深度强化学习在智能学习和决策上的优势,在柔性作业车间环境下探究多工件智能体通过探索学习,以总体奖励为强化信号,实现协作生产的可行性,为紧急订单的生产调度问题提供新的智能化求解思路。研究工作如下:(1)对智能体的动作探索策略进行了研究,并针对柔性作业车间环境调整了贪婪策略和Softmax策略,实现了多智能体在学习过程中对于探索和利用的权衡。(
关于我们 | 我要投稿 | 免责申明
Copyright © 2020-2022 ZhangShiYu.com Rights Reserved.豫ICP备2022013469号-1