-
反向传播神经网络的多个输出
反向传播的原则是其实很容易理解，即使它背后的数学可以看起来相当令人望而却步。基本步骤如下：
初始化与小随机加权网络。
目前对网络的输入层的输入的模式。
饲料通过网络来计算其激活值的输入的模式。
采取所需的输出和激活值来计算的网络激活错误之间的区别。
饲喂以减少其激活错误对此输入模式的输出神经元的权重进行调整。
传播错误值返回到每个隐藏的神经元，是其在网络激活错误的贡献成正比。
喂养每个隐藏的神经元，以减少它们的贡献对此输入模式错误的权重进行调整。
对每个输入模式输入集合中重复步骤 2 到步骤 7。
重复步骤 8，直到网络接受过适当培训。
为了使这个新的网络通过它的步伐，我下载了经典的虹膜植物数据库从UCI 机器学习资料库。数据集包含三个类的五十实例，每个，其中每个类是指一种类型的鸢尾属植物。一类是线性可分从其他两个 ；后者不是从彼此线性可分的。若要使用此数据，为 csv 文件扩展名的文本文件保存该 web 页。用 Excel 打开并添加三个新列在右边，与0,0,1或0,1,0或1,0,0根据植物品种填补。删除物种名称列，并且您现在有一个文件，它可以喂进入您的网络。
- 2022-01-25 23:46:40下载
- 积分：1
-
研究动态可重构FFT或基于OFDM技术的认知无线电
OFDM已经被广泛应用于各种通信系统中，例如IEEE802.11a/n[2]、[3]、IEEE802.16e（WiMAX）和MB-OFDM。正交频分复用（OFDM）为所需的频带安排数据，并通过IFFT将其转换成正交频率信号并发送出去。
- 2022-12-05 05:25:03下载
- 积分：1
-
红外小目标检测的鲁棒方向显着性
应用背景小目标检测在大量的实际项目中扮演着关键的角色，如红外警戒和防御警戒，不仅精度是必要的，但也需要鲁棒性。在本文中，作者 ；提出了一种鲁棒的红外小目标检测的灵感来自一个小目标与背景之间的人眼视觉效果的DSBM。关键技术作者提出这个问题作为突出区域检测，这是由一个小目标的事实，可以吸引人的眼睛在红外图像的事实的启发。这种视觉效果产生的差异，一个小目标类似于各向同性高斯形状由于远距离热成像系统的光学系统的点扩散函数，而背景杂波通常是局部取向。基于这一观察，提出了一种新的鲁棒方向显着性为基础的方法，将视觉注意理论的红外小目标检测；
- 2022-02-01 03:07:56下载
- 积分：1
-
八皇后问题的C语言递归示例.详见ReadMe
八皇后问题的C语言递归示例.详见ReadMe-the C language recursive example. See ReadMe
- 2022-01-22 00:25:23下载
- 积分：1
-
pt2272 decoder
/*
;======================Ó²¼þ½á¹¹======================
;
; __________
;
;
*/
//8·¿ØÖƳÌÐò
//
#include
__CONFIG( WDTDIS & PWRTEN &INTOSCIO & MCLRDIS & BOREN & CPD & CPROTECT);
- 2023-04-27 17:30:03下载
- 积分：1
-
基于超市的商品管理系统
本代码采用c语言编写，通俗易懂，特别适合初学者的参阅。对其编程有一定的指导作用。语言通俗易懂，能帮助初学者更好的掌握c语言的知识。
- 2022-04-18 04:06:28下载
- 积分：1
-
人工智能实验，野人与传教士问题的源码，vc++编译。
人工智能实验，野人与传教士问题的源码，vc++编译。-Artificial intelligence experiments, Savage and missionaries problem code, vc++ compiler.
- 2023-02-13 02:10:03下载
- 积分：1
-
massive mimo Fundamentals, Opportunities and Challenges
应用背景Massive multiuser MIMO (MISO):
◮ M ≫ K ≫ 1 (think 100 × 10 or 500 × 50)
◮ coherent, but simple, processing
◮ Potential to dramatically improve rate & reliability
◮ Potential to drastically scale down TX power
◮ Not only theory, at least one known testbed (64× ∼10)
关键技术
Massive MIMO Operation
Not enough resources for pilots & CSI feedback, so operate in TDD.
◮ On the uplink,
◮ acquire CSI from uplink pilots and/or blindly from data
◮ detect symbols
◮ M ≫ K ⇒ linear processing (MRC, ZF, MMSE) nearly optimal
◮ On the downlink,
◮ use CSI obtained on the uplink
◮ make necessary adjustments based on reciprocity calibration
◮ apply multiuser MIMO precoding
◮ simple precoders desirable (and very good!): MRT, ZF, MMSE, ...
◮ MRC/MRT operation
◮ intracell interference will appear as
- 2022-07-07 16:58:08下载
- 积分：1
-
DT C4.5算法
资源描述
C4.5算法与其它分类算法如统计方法、神经网络等比较起来有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
- 2022-07-02 06:13:25下载
- 积分：1
-
School operations, the mine self
学校作业，自编的扫雷代码，能实现扫雷游戏的基本操作-School operations, the mine self-compiled code, can achieve the basic operation of the game de-mining
- 2022-06-21 06:53:10下载
- 积分：1
