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除了它不包括一元表示否定和一元+，这实际上没有做太多的事情。3 + 3 -> 3 3 +-(3-3) -> 3 3 - m
因此，如果我正在读取一个中缀表达式，我如何在一元和二进制之间指定加号和减号
浏览 0修改于2013-01-19得票数 1
2.0 root hub
[ 1.588042] usb 3-3: New USB device found, idVendor=1bcf, idProduct=28c4, bcdDevice=86.16[ 11.961074] uvcvi
浏览 0提问于2022-05-10得票数 0
我在2D平面上有一个形状，我想绘制一个神经网络来检测一个点(x，y)是在该形状内还是在该形状之外。此形状的线条的方程式为：x=1y=3
我的最终问题是如何将其转换为神经网络中的一组权重和阈值。对于算法，我认为我的神经网络将有两个输入神经元(每个x坐标一个，y坐标一个)，然后是一个包含两个神经元的隐藏层，然后是一个输出层，其中一个神经元在矩形中，或者不在矩形中。所以这是一个完全连接的网络？但是给定一个矩形，我不知道如何求解直线方程，比如直线(3,3)
浏览 0修改于2020-12-27得票数 0
它的工作原理如下:假设我有2个输入神经元，它们通过这个矩阵连接到3个输出神经元：[[1.0, 1.0, 0.0], [0.0, 0.0, 1.0]] (输入神经元0连接输出神经元0和1.)。假设我有这些输入神经元的尖峰(2个神经元，7个时间步骤)：[[0, 0, 1, 1, 0, 1, 0],输出神经元的这些尖峰例如，对于连接到输出神经元0的输入神经元0：
浏览 0修改于2019-03-06得票数 2
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(我已经通过网络控制台修改了缩放设置，从1-3到3-3。现在我的应用程序显示的是OpenShift默认索引页面，而不是预期的内容。)
浏览 1修改于2015-03-15得票数 0
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2)检测设备(插入USB后的10种情况中有1种)，但网络管理器没有将其检测为宽带连接。( 3)检测设备(在插入USB后的15种情况下)以及网络管理器将其检测为宽带连接普通日志(这就是每次插入USB dongle时系统日志显示的内容)。'May 20 20:51:19 pcp kernel: [ 2724.187204] usb 3-3: new full-speed USB device number 10 using xhci_hcd=fff1<br/>
May 20 20:51
浏览 0修改于2017-01-04得票数 2
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示例：6 7 1 3 6第一元素-> 6下一个元素到6是-> 7 -> 7+3 (添加三个元素是因为元素不需要超过X)需要添加3到下一个元素。到7的下一个元素是1 -> 1+3=4所以我需要停止循环0 10 4 2 6
我试过了，但是我的代码没有将剩下的添加到下一个value.Is，
浏览 2提问于2022-03-08得票数 1
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我把我的松露项目连接到了ganache网络。此外，我还在元问询中添加了ganache网络。在将erc20协议部署到ganache之后，我可以在松露控制台上看到我的帐户的令牌余额，但不能在元问询上导入令牌。所有元询问、加纳奇和松露帐户都是相同的，eth余额是同步的，但是元问询无法识别网络上已部署的契约。我的ganache端口是127.0.0.1:7545令牌部署网络也是127.0.0.1.7545元缓存网络是127.0
浏览 0修改于2022-01-14得票数 1
我对人工神经网络非常陌生，我无法理解的是为什么我们需要层的概念。难道不足以将每个神经元连接到其他神经元，创造一种网络，而不是一种基于分层的结构吗？例如，要求解异或，通常需要至少3层，1层输入，2层神经元，1+隐层，部分神经元，1层输出层，1层神经元。
我们不能创建一个由两个输入神经元(我们需要它们)和一个由其他神经元网络连接的输出的网络吗？
浏览 3提问于2017-04-04得票数 4
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我目前了解并制作了一个简单的神经网络来解决XOR问题。我想做一个用于数字识别的神经网络。我知道使用MNIST数据，我需要784个输入神经元，15个隐藏神经元和10个输出神经元(0-9)。然而，我不明白网络将如何训练，以及前馈如何与多个输出神经元一起工作。 例如，如果输入是数字3的像素，网络将如何确定选择哪个输出神经元，以及在训练时，网络如何知道哪个神经元应该与目标值相关联。
浏览 19修改于2019-02-26得票数 2
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我试着理解在输出层中使用只有一个输出神经元和多个神经元的神经网络之间的区别。
有谁知道区别吗？
浏览 2提问于2021-01-06得票数 0
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我试图用Java编写一个神经网络它应该能够解决异或函数。我理解神经元(感知器)是如何工作的，以及它们是如何学习的，但我不明白神经网络是如何处理输出的，也不明白神经元如何“相互交流”。例如：
input = {{1, 0},{1, 1},{0, 1},{0, 0}} 我用什么价值观训练每
浏览 4修改于2017-05-02得票数 1
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这是一种新型的神经网络。假设我们有N种类型的神经元(例如，3)，它们是连接在一起的。我们需要生成和测试所有可能的，但独特的(为了不花费时间)网络。这是因为重复秩序不会改变网络。我们只对独特的神经元类型指纹感兴趣。例如，如果我们在133 (第1型、第2型和第3型)后有3个神经元(3种类型)的网络，则331将无效，因为它是多余的，因此我们会有一个1型神经元和2个3d型神经元的现成网络。因此，具有三种可能类型的3个神经<e
浏览 7提问于2014-11-15得票数 0
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AND逻辑和OR逻辑只需1个神经元即可解决。然而，XOR逻辑需要2层中的3个神经元的神经网络： \ /考虑这种形式的神经网络：这种只有两个神经元相互连接的神经网络能够比只有一个神经元更好地解决任何问题吗？
浏览 9修改于2021-03-09得票数 1
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我试图根据一组关键顶点将网络划分为一个或多个部分。输入网络是一个有向图，有一个源和汇点。在这种情况下，目的是在1-1、1-3、1-7、3-1、3-3、3-7、7-1、7-3或7-7之间找到任何可能的分区。只有分区1-3、3-3和3-7实际存在(见下图)。另外，由于3-3分区是无效的，所以对图进行了重新标记以消除不一致。
如果有帮助，我的python psuedocode可以执行一系列前后向图遍历来识别所有可能的分区。
浏览 3修改于2019-05-09得票数 6
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众所周知，1层网络不能预测xor函数，因为它不是线性可分的。我试图创建一个2层网络，使用逻辑sigmoid函数和backprop来预测xor。我的网络在输入层有2个神经元(1个偏置)，隐藏层有2个神经元和1个偏置，输出神经元1个。令我惊讶的是，这是不可能的。如果我添加了一个新的层，所以我有一个具有输入(2+1)、hidden1 (2+1)、hidden2 (2+1)和输出的3层网络，那么它就能工作。另外，如果我保持一个2层网络，但是我把隐藏层的大小增加
浏览 0提问于2016-05-04得票数 14
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Actor网络有5个代表状态值的输入神经元，并将产生一个由一个输出神经元持有的输出值。我的问题是:使用TensorFlow 2.x，我应该如何构造才能将角色网络的输出层插入Q网络的输入层？
浏览 14提问于2020-06-02得票数 0
假设我正在建立一个神经网络来玩tac脚趾游戏。据我所知，一个很好的网络设计是，在网格中，每个正方形有9个输入神经元，3个隐藏层神经元，9个输出神经元，每个电位移动一个。现在，网络已经建立，您如何读取网络的输出？
据我所知，为了训练网络，每次我需要它来做决定时，我都会通过输入发送网络游戏板。但是，，，我怎么得到这个决定呢？
浏览 3修改于2012-01-07得票数 2
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我写的神经网络可以玩抽搐脚趾游戏。网络有9个输入神经元，用于描述板的状态(1 -用于网络移动，1.5 -用于对手移动，0-用于空单元)和9个输出神经元(输出神经元的最高值表示给定状态下的最佳动作)。网络没有隐藏层。激活功能-乙状结肠。学习方法-Q学习+反向传播。隐藏层中需要使用多少个神经元，哪些激活函数更适合于隐藏层和输出层？
浏览 2提问于2017-01-23得票数 2
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