外积法设计离散型 Hopfield 神经网络的权系数矩阵_资料整理

交法。

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时间: 2024-11-08 17:45:58

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【tool】运用因果图法设计象棋中马行走路线的测试用例

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《Invert》开发日志01:核心玩法设计

前面提过,这个游戏的核心玩法基于我做的第一个Unity游戏,名字就叫<Invert>,现在在应用宝上面还能搜到.不过那个游戏也不是我原创的,它的玩法设计来自github上的一个开源项目(https://github.com/gorried/inverter),那时候我正在上培训班,它本来是我的一个课下练习.当时主要是为了熟悉游戏从制作到发布的流程,所以几乎完全模仿了原项目的设计,连方块的配色都没改(因为我觉得那配色挺好看的,还特意用Photoshop取了人家的色值). 但是现在回过头来看,这种

多层感知机,非权值共享型卷积神经网络,权值共享型卷积神经网络之间的关系

前言:最近学习深度学习,有感写一点总结. 我们常常所说的神经网络,一般是指原始的多层感知机,简称MLP,它是在原始感知机堆叠多层而成的,MLP完全由全连接层组成(当然也有激活函数),即Caffe里的IP层.MLP的最大的缺点在于参数众多,比如说我们的网络层为1000--1000--500--20,那么它的总的参数为:1000*1000+1000*500+500*20. 参数过多不好训练,容易产生过拟合现象. 卷积神经网络,即CNN,它大大减少的网络参数的数目,通过1. 权值共享 2. 局部连接

大话设计の创建型模式

在前面设计模式汇总中我们从宏观整理了设计模式中整体分类,下面针对其中的创建型模式单独讨论内部的分类原则和哥哥设计创建型模式的核心思想.请看下图: 首先区分工厂三姐妹我们可以设想一个情景,制造车的工厂,三者是逐级在顶层进行抽象的关系大概的类图如下图: 简单工厂是只有一个工作车间一整条生产线 工厂方法是根据需要自动建造多个车间多条生产线 抽象工厂是由不同系列不同牌子的工厂 另外的两种设计模式比较容易,创建式模式是稳定住对象内部建构过程或者顺序,建造的表示可以是个性化的,从而将建造于表示分离.原型模式

基本路径法设计测试用例

基本路径法是白盒测试中使用最为广泛的方法.以下将介绍一下基本路径法如何使用. 基本路径法设计测试用例的步骤基本如下 1.由程序的源代码作为基础导出控制流图 2.计算控制流图的环路复杂度 3.确定基本路径 4.根据基本路径设计测试用例 接下来我举个例子 1 Int IsLeap(int year) 2 { 3 if (year % 4 == 0) 4 { 5 if (year % 100 == 0) 6 { 7 if ( year % 400 == 0) 8 leap = 1; 9 else 10

HotSpot关联规则算法(1)-- 挖掘离散型数据

提到关联规则算法,一般会想到Apriori或者FP,一般很少有想到HotSpot的,这个算法不知道是应用少还是我查资料的手段太low了,在网上只找到很少的内容,这篇http://wiki.pentaho.com/display/DATAMINING/HotSpot+Segmentation-Profiling ,大概分析了一点,其他好像就没怎么看到了.比较好用的算法类软件,如weka,其里面已经包含了这个算法,在Associate--> HotSpot里面即可看到,运行算法界面一般如下: 其中,

大话设计の行为型

在设计模式汇总我们已经从宏观上区分了各种设计模式的联系,下面针对其中的行为型设计模式进行总结.行为型设计模式,从它的名字中我们可以知道它是用来优化对象方法行为的设计模式.如下图: 从设计模式の面向对象中,我们知道所有的设计模式的目的之一是解耦,于是我这幅图是从解耦针对对象的角度对设计模式进行的进一步的细化分类.如上图,其中自身解耦设将自身的一些算法骨架和细节进行抽象封装.这里需要强调的是模板模式和策略模式,这两者都是将算法和具体实现的抽象分离.两者有不同的侧重点,前者强调在子类中重写方法内的某一

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