关于神经网络拟合任意函数的讨论

一个最原始粗暴的拟合任意函数的思路,是将函数切成很多段线性函数,之后用逻辑门控制当x在哪一个区间时,某些逻辑门被激活,对应的线性函数的权重w与偏移量b在逻辑门的包裹下变成非0,计算出y在这一段的输出值. 需要推导出拟合函数y=f(x)需要哪些逻辑门,以及如何使用神经网络构建这些逻辑门. 首先最简单的是开关门: ${s^{(1)}}(x) = t{\rm{ = Relu}}({\rm{1 - 1000*Relu}}({\rm{u}}))$ 使用Relu激活函数构建的开关门比起使用sigmoid函数

本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络,拟合具有二次函数非线性关系的方程,并通过可视化展现学习到的拟合曲线,同时随机给定输入值,输出预测值,最后给出一些关键的提示. 源代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plotdata = { "batchsize":[], "loss":[] } d

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

1 #define eps 1e-8 2 3 double fun(double x) { 4 /*函数部分*/ 5 } 6 7 double Definite_Integral(double a, double b) { 8 double p = eps + 1.0; 9 double t, h = b - a, t1 = (fun(a) + fun(b)) * h / 2; 10 while(p >= eps) { 11 double s = 0; 12 for(double k = a +

1.最小二乘原理 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus___/article/details/20546259 2.http://blog.sina.com.cn/s/blog_5404ea4f0101afth.html 2.matlab实现最小二乘法 利用matlab的最小二乘拟合函数对非线性函数进行拟合,具体地拟合的函数: [q r] = lsqcurvefit(fun, q_0, xdata, ydata);输入参数:fun:需要拟合的函数,假定有n个需要拟

*模拟求导 步长一定要比阈值小,才能得出准确的结果; data Derivation (keep=interval slope); * function y = 1/x only concern about x>0; deltaX = 1e-6; *割线变为切线时x1减小的步长; x0 = 2; y0 = 0; %function(y0,x0);*需要求导的点; put y0; slope = 0; *需要求得的斜率,即倒数; interval = 5; *x0与x1的在x轴的间距,也是判定停止

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> void swap(int *p,int *q) { int *m; *m=*p; *p=*q; *q=*m; } main() { int a,b; scanf("%d,%d",&a,&b); swap(&a,&b); printf("%d,%d",a,b); } 1,2 2,2请按任意键继续. . . [Warning] C:\Use

0: 原则上,loss函数都应该选convex函数,convex函数的定义就是函数上方得点是一个convex集合 1:  之前使用的0-1的数据预测正负样本,loss函数选用的是cross entropy loss, 实际上这里的0-1 cross entropy和seq2seq的softmax cross entropy都是使用的log函数算的loss, 但是最近看到有人说,在seq2seq里面使用MSE, mean square error比softmax cross entropy要好很多

一. 显示图片 显示图片的要点在于:1.取模 2.利用扩展指令设置液晶3.清楚液晶地址的概念 1.1取模 取模软件用的是"字模221"下图是他的参数设置 这里对参数设置先解释一下,所谓横向取模就是,一张图片从图片最左上角的8位开始取模,从左向右,每次取8位二进制数据转化为16进制保存,第一排取完之后,接着到第二排最左边8位开始取模,以此类推.为什么要这样取模呢?因为12864液晶的横纵坐标就是这个取模顺序,这点在之后还会详细提到. 1.2液晶的设置 液晶显示图片必须用扩充指令集,初始化