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调用print(abs(21-22 and 9-4 and 11-8))
无论最后一个表达式是什么，这都会给我提供。在这种情况下，它计算11-8，所以它打印3。
浏览 28提问于2020-06-02得票数 0
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这意味着真实地做: 3-1，5-3，8-6，11-8，15-11，18-16，20-18，24-22等.
有什么建议吗？
浏览 0修改于2019-05-06得票数 0
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假设我有5 8 10 8 11现在我想要8-5，10-8，8-10，11-8。我怎样才能做到这一点？启发我。
浏览 1提问于2020-07-03得票数 0
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看一下11-8月，结果是3，因为它只总结了A3: A4 (1+2)。 起初，我认为像这样的东西可以工作，=SUMIF($B$3:$B$13，D3>=$A$3:$A$13)，但这总是返回FALSE。
浏览 9提问于2019-09-08得票数 0
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我正试着按步子和房间的数目对行进行排序：11-1 (flat 11 room1)12-52当按升序排列这些行时，即使我在每个个位数前面加
浏览 0修改于2021-02-27得票数 0
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Potch+CC&Court=1&Texts=mufasa+(KZN)+beat+scar+(WP)+3-005-29 06:55:49.230: E/AndroidRuntime(25416): (11-6,+11-3,+11
浏览 2提问于2015-05-29得票数 0
在阅读了一些理论之后，我对以下术语感到有点困惑：深层神经网络前馈神经网络深层神经网络是一种具有多层结构的前馈神经网络。
我知道前馈神经网络是什么，但据我所知，深神经网络是指在输入和输出层之间有多个层次的所有人工神经网络？例如，难道不应该有深层递归神经网
浏览 0修改于2019-07-15得票数 3
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我从各种渠道了解到有4种类型的“节点”：输入神经元、隐藏神经元、输出神经元和所谓的偏置神经元。我看不出哪个过程可能会产生偏置神经元，这在第16页的this paper中有描述。我知道在变异时可能会产生新的神经元，但它需要两个神经元之间的现有连接，这两个神经元将被这个新神经元分割(基于paper already mentioned，第10页)。然而，偏置神经元没有“输入”连接，因此它显然不能以上述方式创建。那么，详细地
浏览 27修改于2019-02-24得票数 2
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让我举一个我正在努力解决的例子：考虑以下神经:正中神经、尺神经、桡神经。左侧正中神经病变的诊断。右桡骨神经病变的指征。
每条语句都是由一组语句生成的，并且可以将这些语句组合在一起，使其具有每个变体。然而，当有更多的神经时，方差就会指数地上升。如果我有5个神经，那么它就
浏览 0修改于2012-08-06得票数 2
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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我认为神经编码/神经编码(神经元或偏倚如何对概念链的符号概念进行编码，例如每个特征是符号函数链及其参数)是理解神经网络的关键，因此神经编码也可以直接用于神经网络的知识蒸馏和精馏过程的微调和改进。神经编码也可用于注入偏见(例如，已有知识、专家知识、道德约束)，方法是以预先计算的方式改变权重/偏差，而不是生成大量的培训数据集和随后对模型进行培训。我认为，神经编码是理论或人工神经网络的核心问题。
这就是为什么在这里面几乎
浏览 0修改于2022-09-21得票数 1
我的项目是7-4、11-8、11-11、1-0、4-2、7-5、10-8、7-3、10-5、7-2、9-8、12-8、0-0、11-10
最长的可能链是12-8，8-11，11-11，11-10，10-
浏览 27修改于2016-09-05得票数 16
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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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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我刚刚编写了我的第一个神经网络代码，并对其进行了一些实验...它的任务非常简单:它基本上应该输出四舍五入的数字。它由一个输入神经元和一个输出神经元组成，其中1个隐层由2个隐层神经元组成。当我给它由10个隐藏神经元组成的3个隐藏层时。结果开始变得更糟，即使在10000个训练集之后，它仍然输出许多错误的答案。具有2个隐藏神经元的神经网络工作得更好。那么如何找到神经<
浏览 11修改于2018-08-13得票数 0
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编码器： 16神经元- 200神经元-400个神经元- 200神经元- 4神经元(潜伏表征)-解码器： 200神经元- 400神经元- 200神经元- 16神经元
这是一个有效的自动编码器吗？还是一个简单的串联神经网络？
浏览 4提问于2022-08-01得票数 1
我对神经网络非常陌生，最近我建立了用于车牌号码分类的神经网络。它有3层:1输入层，16*24(382神经元)数字图像，150 dpi；1隐层(199神经元)，乙状结肠激活函数；1 softmax输出层(10神经元)，每个数字0到9。我想把我的神经网络扩展到车牌上的字母分类。但我担心，如果我只是简单地在输出中添加更多的类，例如在分类中添加10个字母，总共20个类，神经网络将很难将特征从每个类中分离出来。因此，我想知道是否有可能以下列方式建立分层神经网络：
浏览 17修改于2018-04-23得票数 0
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