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我对自动机理论感兴趣，以提高我对编程和编译器设计的理解(例如，我想在我自己的项目中创建一些简单的语法；L-Systems，AI，神经网络结构和智能对象-对象对话'AI对话框‘)，但在继续之前，我需要学习一些东西在学习自动机理论之前，我需要学习很多新的符号和数学概念，我不能复制和粘贴示例，因为这些符号，我没有必要的声誉来发布图像，以便听到维基文章的链接。
在“正确的CFG”的标题下，你可以看到一些定义。我目前正在使用的自动机理论资源(对于任何感兴趣的人来说)是YouTube上的。
浏览 4修改于2014-06-18得票数 1
我在学习自动机理论。我认为状态机理论与动态规划之间一定有一定的联系。因为动态规划的本质是状态转移方程。自动机理论也讨论了不同状态之间的转换问题。我认为，如果我们能把自动机理论应用到学习动态规划技术的过程中，它可以帮助我们理解很多通常是我们难以理解的复杂的DP问题。有人能推荐一些关于自动机理论在动态规划算法设计中的应用或者用状态机理论分析DP问题的材料吗？
ps。这里的术语“动态规划”只是指我们对算法设计技巧的正常理解，而不是Bellman创造的数学领域。
浏览 5修改于2022-01-04得票数 2
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我正在研究一些神经网络。但是我的数据集是相同的95个特征和大约120个数据集。这会影响一个很小的数据集吗？我会有2-3个隐藏层。我希望能听到。
浏览 0提问于2016-04-15得票数 0
该任务是通过10k用户的数据库训练准备好的开源神经网络用于开放设置的人脸识别，每个用户拍摄2-3张图像(从一些不同的角度拍摄)
可以预期的准确度是多少？
浏览 17提问于2017-06-28得票数 1
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命令式编程的基本理论是自动机理论，自动机理论是计算机的基础。
话虽如此，我看不出自动机理论和函数规划之间有什么关系。那么，函数式编程是否改变了内到外编程的基本原理？
浏览 1提问于2015-02-02得票数 2
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我正在寻找现有的基于训练数据的需求或复杂性/可变性的神经网络体系结构的工作。我发现的一些体系结构包括自组织映射和不断增长的神经气体。只有这一个在外面吗？我所要寻找的最好的例子是一个简单的场景；如果训练数据只有几个模式，那么神经网络将是2-3层，每个层中都有一小部分节点。如果训练数据更复杂，我们就会看到更深的网络。
浏览 0提问于2017-05-22得票数 0
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我决定在传统的XOR网络问题上测试我的系统，这需要至少一个隐藏神经元。我的整洁系统根本没有添加新的神经元。需要明确的是，有时，系统会发现结果(隐藏层中大约有2-3个神经元)，但经过很长时间(数千代，世代大小为50，物种计数为10)。
这可不妙。什么可能会导致这种行为？
浏览 2修改于2016-07-01得票数 0
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我想在我的最后一个项目中开始研究神经网络，我想要一个可以在2-3个月的工作中完成的话题，而且它应该对一个更新鲜的人有很好的理解，因为我对这个话题很陌生，我想通过做这个项目来学习。
浏览 2提问于2014-02-12得票数 2
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我的意思是，它不是非常慢，但需要2-3秒，而结果在几天前几乎立即显示出来。 有没有可能我在电脑上安装了什么东西，从而降低了Intellisense的速度？我当时在研究神经网络，我安装了一堆程序，比如PyCharm，Cuda，Anaconda，还有很多神经网络的Python库，比如Tensorflow。其中一个甚至为VS安装了Nsight。
浏览 109提问于2020-10-24得票数 2
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目前，我正在尝试通过阅读书籍来学习如何使用神经网络，但主要是通过互联网教程。
与此同时，也有人说"XOR不是一项微不足道的任务，我们应该使用具有2-3
浏览 2提问于2018-03-04得票数 2
我想在单词“帮助”之前和之后抓住2-3个单词。我有如下一段文字：
x <- paste("(\regmatches(text, matching, invert = FALSE) : 有没有一个更好的解决方案，叫出2-
浏览 4修改于2016-05-13得票数 2
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我有以下代码：#include <sstream>#include <string>#include <vector>#define BOOST_FILESYSTEM_NO_DEPRECATEDusing namespace boo
浏览 0修改于2015-06-19得票数 1
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假设我有一个名为Expense的类。我可以加上各种类型的汽车相关费用-油箱费、修理费、票证等。有些费用的性质对各种类型如成本、日期等都是一样的，但也有一些不同之处。例如:当我给我的车加油时，我想保存信息，就像我是否把油箱装满了一样。然而，当我保存修理，我想保存一些其他信息。我想出的是有两个表：expenses和expenses_properties。在expenses表中，我可以存储所有基本的公共数据，expenses_properties将具有以下结构：
| Id | PropertyName | PropertyValue | Expense
浏览 0修改于2016-10-02得票数 0
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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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我试图使用MATLAB中的神经网络模式识别工具箱来识别数据集中的不同类型的类。似乎神经网络模式识别工具箱与MATLAB分类学习工具箱不同，它不允许我导入表并自动从表中提取预测器和响应。此外，我不能手动指定输入和目标到神经网络，因为它没有显示在选项中。我查看了诸如Iris数据集、葡萄酒数据集、癌症数据集等示例，但它们都只有2-3个类作为正在识别的输出(并以二进制(如000、010、011等)编码)。我想知道如何使用我的表作为神经网络模式识别工具箱的输入，或者其他任何方式，我可以从我的表中提取数据并在工具箱中
浏览 1提问于2018-12-08得票数 0
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我使用的是einsum，因为它非常快，每次使用它都可以节省2-3行代码。但我很难理解它。给定一个矩阵W (line i列j是下一层中从神经元i到神经元j的连接的权重)，以及神经元S的输出向量(希望底部的可视化示例将有所帮助)，我需要做以下工作：视觉示例：
i第四神经元发送一些值，衡量其与目标连接的强度。我们对每一个i都这样做。
浏览 5修改于2014-06-17得票数 2
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