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2024年12月4日
机器学习:神经网络构建(下)
摘要: 在上一篇文章《机器学习:神经网络构建(上)》中讨论了线性层、激活函数以及损失函数层的构建方式,本节中将进一步讨论网络构建方式,并完整的搭建一个简单的分类器网络。
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posted @ 2024-12-04 01:33 SXWisON
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2024年12月3日
机器学习:神经网络构建(上)
摘要: 在本篇文章中,我们采用逻辑回归作为案例,探索神经网络的构建方式。文章详细阐述了神经网络中层结构的实现过程,并提供了线性层、激活函数以及损失函数的定义(实现方法)。
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posted @ 2024-12-03 16:32 SXWisON
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2024年12月2日
机器学习:逻辑回归
摘要: 在前两篇文章中,我们详细探讨了如何利用采样数据来估计回归曲线。接下来,在本节中,我们将深入讨论如何处理分类问题。
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posted @ 2024-12-02 15:25 SXWisON
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2024年11月27日
数值分析:线性方程组的直接解法(上)
摘要: 本文详细的讨论了前代法、回代法、高斯消元法等多种求解方法;并基于C++矩阵计算库Eigen给出了详细的代码实现及测试案例。
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posted @ 2024-11-27 20:32 SXWisON
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2024年11月26日
机器学习:线性回归(下)
摘要: 在上一篇文章《机器学习:线性回归(上》中讨论了二维数据下的线性回归及求解方法,本节中我们将进一步的将其推广至高维情形。
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posted @ 2024-11-26 15:02 SXWisON
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2024年11月19日
机器学习:线性回归(上)
摘要: 从基础的直线方程y=kx+b出发,讨论线性回归的背景,同时介绍两种主要的线性回归求解方法:最小二乘法与梯度下降法。
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posted @ 2024-11-19 18:17 SXWisON
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2024年9月10日
C++:使自定义类支持迭代器
摘要: 概述 在 C++ 中,链表迭代器是一种用来遍历链表(如 std::list)元素的工具。链表是一种数据结构,其中每个元素(节点)包含一个数据值和一个指向下一个节点的指针。链表迭代器允许以类似于数组的方式访问链表中的元素,但不需要直接操作指针。 链表迭代器的作用 访问元素:链表迭代器使你能够顺序访问链
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posted @ 2024-09-10 18:42 SXWisON
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2024年9月7日
五子棋AI:实现逻辑与相关背景探讨(下)
摘要: 前文回顾 在上篇文章中,我们约定了一种衡量格子价值的方式,如下表。 综合价值排序 己方价值 敌方价值 对应的奖励数值 1 Lv1 ? \(2^{20}\) 2 ? Lv1 \(2^{16}\) 3 Lv2 ? \(2^{12}\) 4 ? Lv2 \(2^{8}\) 5 Lv3 ? \(2^{4}\
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posted @ 2024-09-07 16:16 SXWisON
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五子棋AI:实现逻辑与相关背景探讨(上)
摘要: 绪论 本合集将详细讲述如何实现基于群只能遗传算法的五子棋AI,采用C++作为底层编程语言 本篇将简要讨论实现思路,并在后续的文中逐一展开 了解五子棋 五子棋规则 五子棋是一种经典的棋类游戏,规则简单却充满策略性。游戏在一个19×19的棋盘上进行(也可以使用13×13或15×15的棋盘)。游戏的目标是
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posted @ 2024-09-07 08:55 SXWisON
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2024年8月25日
计算机组成原理【3】:数据的表示和运算-下
摘要: 概述 浮点数的表示和运算 浮点数的表示;IEEE 754标准;浮点数的加/减运算 浮点数的表示与运算 浮点数的表示 浮点数表示法是指以适当的形式将比例因子表示在数据中,让小数点的位置根据需要而浮动。这样在位数有限的情况下,既扩大了数的表示范围,又保持数的有效精度。 浮点数的表示格式 浮点数由符号、尾
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posted @ 2024-08-25 15:57 SXWisON
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