卷积dsplearning_day方程dsplearning

深度学习--卷积神经网络基础 1.卷积操作 卷积操作简单来说就是矩阵对应位置相乘求和，这样不仅可以减少模型的参数数量，还可以关注到图像的局部相关特性。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #卷积操作（I ......

问题描述：编写用牛顿迭代法求方程根的函数。方程为ax三次方+bx平方+cx+d=0,系数a,b,c,d由主函数输入，求x在1附近的一个实根，由主函数输出。 完整程序： #include<stdio.h> #include<math.h> main() { float solution(float a ......

#include <stdio.h> #include <math.h> int main() { float a; float x1, x2; printf("请输入待求平方根的数："); scanf("%f",&a); x1 = a / 2; x2 = (x1 + a / x1) / 2; wh ......

第一部曲： 第二部曲： 第三部曲： 第四部曲： #include<iostream>#include<cmath>using namespace std;double result(double a,double b,double c,double d){ double x0,x=1.5,f,fd, ......

#include<iostream>#include<cmath>using namespace std;double f_origianal(double a, double b, double c, double d, double newx){ return a * pow(newx, 3) ......

积性函数 定义 设$f\left(n\right)$为数论函数，若： $\left(1\right)f\left(1\right)=1$ $\left(2\right)$若$\left(a,b\right)=1,f\left(ab\right)=f\left(a\right)f\left(b\rig ......

问题分析： 首先，设fx=axˆ3+bxˆ2+cx+d，则可在坐标图上画出fx。此时fx与横坐标的交点即为方程的，现在来求这个解的值当x0=1时，fx=ax0ˆ3+bx0ˆ2+cx0+d在(x0,fx)上作fx的切线，切线的斜率f为fx求导，得f=3axˆ2+2bx+c，交横坐标于(x1,0)点根据 ......

一、问题描述： 二、设计思路： 1，在1附件任意取一个实数作为x1的初值，例如取x=1.5 2，把x=1.5带入方程，算出f函数和f函数的导数fd的值 3，利用公式h=f/fd 求出增量 4，用牛顿迭代公式计算下一个x的值 x=x1-h 5，用新产生的x替换调原来的x1，为下一次迭代做好准备 6，如 ......

利用PyTorch实现的深度学习解决MNIST数据集识别代码，并利用GPU训练 深度学习网络一般分为4个部分： 数据集的准备和处理 定义网络模型 定义损失函数和优化器 训练和测试 import torch import torch.nn as nn from torchvision import d ......

一、问题描述： 编写用牛顿迭代法求方程根的函数。方程为ax3+bx2+cx+d=0，系数a,b,c,d由主函数输入。求x在1附近的一个实根。求出根后，有主函数输出。牛顿迭代法的公式是：x=x。-(f(x。)/f'(x。)),设迭代到|x-x.。|<=10-5时结束。 二、设计思路 1、在1附近找任一 ......

#include <stdio.h> #include<math.h> int main() { float a, b, c, d; float f, F; float x = 1.5, x0; printf("输入方程系数:"); scanf_s("%f %f %f %f", &a, &b, &c ......

问题描述： 问题描述：用牛顿迭代法求方程的根 方程为aX3+bX2+cx+d,有一根在1附近 要求迭代至10-5次方以内 解题思路： 问题分析：牛顿迭代法是不断接近根的方法，背景：多数方程不存在求根公式，因此求精确根比较复杂，甚至不可解，从而寻找方程的近似解就显得很重要。方法是使用*f(x)*的泰勒 ......

1.在1附近找任一实数作为x0的初值，取1.5，x0 = 1.5； 2.分别计算f（x），f'(x)的值 3.令h = f(x)/f'(x); 4.x = x0 - h;令x0 = x准备进行下一次循环； 5.若|x-x0| >= 1e-5,则继续进行循环，反之输出x的值； #include<ios ......

1. 什么是卷积？为什么要卷？为什么要积？(举例画图说明；包含基本的图形卷积，图形卷积只写一个卷积后的值) 卷积：用于计算两个函数的乘积 卷：翻转过来 积：累加 卷积后的值：0x0 + 1x1 + 3x2 + 4x3 = 19 2.池化，写出两种池化。 池化：降低特征空间的维度，只抽取局部最显著的特 ......

卷积操作是一种线性操作，通常用于处理信号和图像等数据。在图像处理中，卷积操作可以用于提取图像的特征，例如边缘、纹理等。 卷积操作是通过卷积核（也称滤波器）与输入数据进行逐元素乘积、求和运算的过程，从而得到卷积特征图。卷积核可以看作是一种模板，用于提取输入数据中的局部特征。在每个位置上，卷积核都会与输 ......

写这个主要是因为去年做项目的时候 需要对网络进行剪枝 普通卷积倒没问题 涉及到组卷积通道的裁剪就对应不上 当时没时间钻研 现在再看pytorch 钻研了一下 仔细研究了一下卷积的weight.data的存储 1.搭建网络 这里先随便搭建一下网络 放几个深度可分离卷积和普通卷积 import torc ......

原文：Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标 ......

主要思路：由于根与根之差的绝对值>=1，所以在单位唯一的区间内至多只有一个根。使用零点存在性定理，定义左端点left和right，若f(left)*f(right)<=0，则在区间内必有根，然后再在区间内使用二分来确定根的精度。 代码如下： #include<iostream>#include<cm ......

编写用牛顿迭代法求方程根的函数。方程为a*x的三次方+b*x的平方+c*x+d=0，系数a，b，c，d有主函数输入。求x在1附近的一个实根。求出根后，有主函数输出。牛顿迭代法的公式是：x=x。-f（x。）/f’（x。），设迭代到 |x-x。|<=10的-5次方时结束。 牛顿迭代法是在已知x0的基础上 ......

一问题描述 用牛顿迭代方程 x=x0-fx0/fx0'求根方程为a*x*x*x+b*x*x+c*x+d初始值为1.5求1的近似值 二设计思路 迭代方程球根套用公式将fx0和fx0'求出，再将函数判断收敛还是离散，运用fabs函数用上#include<math.h>的头文件。 三程序流程图 四伪代码实 ......

卷积神经网络 基本算法实现 卷积神经网络应该算是图像处理中绝对的主流了, 关于算法得基本思想我在之前也学的比较懂了, 这点如果不了解网上有很多教程. 不过我并没有用代码亲自实现它. 我们首先确定怎么编写. 前面搞全连接网络总是会想着怎么去简化运算, 现在我们接触了新的网络, 要实现基础版本反而又不大 ......

固定一个可以 $O(1)$ 运算的 effective field $K$, 并且假设其上的 FFT 时间复杂度为 $O(N\log N)$. 有序列 ${g}$ 和 ${\phi}$, 如何计算半在线卷积 $f_n = \phi_i(\sum_{i>0} g_i f_{n-i})$? Folklo ......

牛顿迭代法求方程根： 解题思路：输入a,b,c,d，定义变量储存f(x0)和f’(x0)，给x0取一个在1附近的初值，利用do while语句来实现条件，当符合结束条件时输出x。 代码： #include<iostream> #include<iomanip> #include<cmath> usi ......

（1）粒子群优化算法分布式电源选址定容 如图12 matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 分析了分布式电源接入配电网前后对网络损耗的影响，在此基础上提出采用混合模拟退火算法的改进粒子群优化算法进行分布式电源选址和定容的计算，其目的是使配电系统网络损耗进一步减少。 最后通过两个算例将本文 ......

（1）一种实时机会约束决策的快速方法及其在电力系统中的应用源代码，保证正确 使用情景方法来解决实时机会约束决策问题的可能性，在这些问题中，未知参数的新信息通过测量变得可用。 约束的仿射性质已被利用来推导一种变化的场景方法，它不需要根据条件分布重新采样参数空间。 通过对样本的预处理，可以用极其有限的计 ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 随着现代通信的发展，人们对信息传输的可靠性和有效性的要求也越来越高。维特比译码算法被广泛的应用，因此如何提高维特比译码器的性能，降低译码器的功耗和面积是个重要的问题。卷积码是Elias等人在1955年提出的，是一种非常 ......

摘要：不同于传统的卷积，八度卷积主要针对图像的高频信号与低频信号。 本文分享自华为云社区《OctConv：八度卷积复现》，作者：李长安 。 论文解读 八度卷积于2019年在论文《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional ......

前言 2D CNN 使用大卷积代替小卷积，增大了卷积核的感受野，捕获到的特征更偏向于全局，效果也得到了提升，这表明较大的 kernel size 很重要。但是，当直接在 3D CNN 中应用大卷积核时，那些在 2D 中成功的模块设计在 3D 网络效果不好，例如深度卷积。为了应对这一重要挑战，本文提出 ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23312 最近我们被客户要求撰写关于结构方程建模的研究报告，包括一些图形和统计输出。 结构方程模型是一个线性模型框架，它对潜变量同时进行回归方程建模 引言 诸如线性回归、多元回归、路径分析、确认性因子分析和结构回归等模型都可以被认为是SEM的特例。 ......

学习参考：https://blog.csdn.net/zuiyishihefang/article/details/128030409 论文题目：《Deep Multi-Scale Convolutional LSTM Network for Travel Demand and Origin-Des ......