一、可以通过直接修改"BP_FPPCharacter"的名字为“BP_Shooter”作为基类，然后新建一个"BP_FPPCharacter"继承自“BP_Shooter”。 这种方法适用于各个类对"BP_FPPCharacter"依赖不多的情况。 二、创建一个“BP_Shooter”继承于“Cha ...
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2018-05-12 12:45:53
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；汇编源程序中数据不能以字母开头，所以一般在前面加个0，eg: mov ax,0ffffh；---------------------------------------------------------------------------------------------------------寄存器：（14个）AX，BX，CX，DX，SP，BP，SI，DI，IP，FLAG，CS，DS，SS
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2018-05-08 23:57:06
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刘建平Pinard博客系列 深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法 深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP) 深度神经网络（DNN）损失函数和激活函数的选择 深度神经网络（DNN）的正则化 卷积神经网络(CNN)模型结构 卷积神经网络(CNN)前向传播算法 卷积神经网络(CNN)反向传播算法 循 ...
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2018-05-07 11:03:53
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https://vjudge.net/problem/LightOJ-1220 求x=bp中最大的p,x可能为负数。 因数分解，x=p1x1*p2x2*...*pnxn x=(p1x1'*p2x2'*...*pnxn')q 如果x是正数的话，那么这个q最大就是gcd(x1,x2...xn),也就是答 ...
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2018-04-30 13:34:50
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欢迎大家关注我的微信公众号：FPGA开源工作室 基于FPGA的数字识别的实现二 作者：lee神 1 背景知识 1.1基于FPGA的数字识别的方法 通常，针对印刷体数字识别使用的算法有：基于模版匹配的识别方法、基于BP 神经网络的识别方法、基于数字特征的识别方法等。下文将对这几种算法进行讨论以及比较。 ...
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2018-04-24 14:54:38
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实验要求：?实现10以内的非负双精度浮点数加法，例如输入4.99和5.70，能够预测输出为10.69?使用Gprof测试代码热度 代码框架?随机初始化1000对数值在0~10之间的浮点数，保存在二维数组a[1000][2]中。?计算各对浮点数的相加结果，保存在数组b[1000]中，即b[0] = a ...
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2018-04-18 01:03:58
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之前有一篇文章讲了反向传播的原理： 下面这篇文章讲了反向传播为什么高效： https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52716726 主要通过对比得到的结论，也就是对比反向传播和之前的算神经网络权重的方法。 ...
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2018-04-14 18:08:53
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一、贝叶斯定理 机器学习所要实现的均是通过有限的训练样本尽可能的准确估计出后验概率，也就是所说的结果情况。大题分为判别式模型和生成式模型。 1. 判别式模型：直接通过建模P（结果|特征）的方式来预测结果，典型代表如决策树，BP神经网络、支持向量机等。 2. 生成式模型：先对联合概率分布P（特征，结果 ...
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2018-04-08 18:59:55
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BP算法 基本思想：学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。（这一步体现在propagate()函数） 数学工具：微积分的链式求导法则。（这一步体现在propagate()函数中第34行） 求解最小化成本函数(cost function)：梯度下降法。（这一步体现在optimize() ...
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2018-04-01 22:00:42
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一、工作流程 1、加载数据，产生训练集与测试集（验证集） 首先加载样本，其中样本的输入叫做：特征（变量），其输出值叫做：理想值，将样本分为训练样本（学习所用）和测试样本（效果测试仿真所用） 需要注意的是样本矩阵的列代表的是样本的个数，行代表每个样本的数据 代码如下： load spectra_dat ...
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2018-03-25 15:49:00
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