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实验四
#include <stdio.h> #define N 2 #define M 4 int main() { int a[N][M] = {{1, 9, 8, 4}, {2, 0, 2, 2}}; char b[N][M] = {{'1', '9', '8', '4'}, {'2', '0', ' -
实验五
#include<iostream> #include<string> using namespace std; class MachinePets { public: MachinePets( string s=" ") { nickname = s; } virtual string talk( -
实验五：全连接神经网络手写数字识别实验
| 博客班级 | 班级链接 | | : | | | 作业要求 | 作业链接 | | 学号 | 181613146 | 【实验目的】 理解神经网络原理，掌握神经网络前向推理和后向传播方法； 掌握使用pytorch框架训练和推理全连接神经网络模型的编程实现方法。 【实验内容】 使用pytorch框架，设 -
实验五 多态和继承
实验内容： 1.1.MachinePets.hpp: #include <iostream> #include <string> using namespace std; class MachinePets { public: MachinePets() {} MachinePets(const s -
实验五：全连接神经网络手写数字识别实验
【实验目的】 理解神经网络原理，掌握神经网络前向推理和后向传播方法； 掌握使用pytorch框架训练和推理全连接神经网络模型的编程实现方法。 【实验内容】 1.使用pytorch框架，设计一个全连接神经网络，实现Mnist手写数字字符集的训练与识别。 【实验报告要求】 修改神经网络结构，改变层数观察 -
作业六：神经网络反向传播
【题目】 1. 下图为三层神经网络结构，表中为输入的4条样本数据，计算第2个训练样本的前向传播过程，网络参数的初始为:<span id="MathJax-Span-2" class="mrow"><span id="MathJax-Span-3" class="msubsup"><span id=" -
实验五：全连接神经网络手写数字识别实验
【实验目的】 理解神经网络原理，掌握神经网络前向推理和后向传播方法； 掌握使用pytorch框架训练和推理全连接神经网络模型的编程实现方法。 【实验内容】 1.使用pytorch框架，设计一个全连接神经网络，实现Mnist手写数字字符集的训练与识别。 【实验报告要求】 修改神经网络结构，改变层数观察 -
作业六：神经网络反向传播
【题目】 1. 下图为三层神经网络结构，表中为输入的4条样本数据，计算第2个训练样本的前向传播过程，网络参数的初始为:W1W1=[[0.1,0.2],[0.2,0.3]]，theta1=[0.3,0.3],W2W2=[[0.4,0.5],[0.4,0.5]],theta2=[0.6,0.6]。 1. -
实验五：全连接神经网络手写数字识别实验
【实验目的】 理解神经网络原理，掌握神经网络前向推理和后向传播方法； 掌握使用pytorch框架训练和推理全连接神经网络模型的编程实现方法。 【实验内容】 1.使用pytorch框架，设计一个全连接神经网络，实现Mnist手写数字字符集的训练与识别。 【实验报告要求】 修改神经网络结构，改变层数观察 -
作业六：神经网络反向传播
【题目】 1. 下图为三层神经网络结构，表中为输入的4条样本数据，计算第2个训练样本的前向传播过程，网络参数的初始为:W1W1=[[0.1,0.2],[0.2,0.3]]，theta1=[0.3,0.3],W2W2=[[0.4,0.5],[0.4,0.5]],theta2=[0.6,0.6]。 1. -
实验四数组应用编程
#include <stdio.h> #include<stdlib.h> #define N 4 int main() { int a[N] = {1, 9, 8, 4}; char b[N] = {'1', '9', '8', '4'}; int i; printf("sizeof(int) = -
实验四
#include<stdio.h> #define N 4 int main() { int a[N] = { 1,9,8,4 }; char b[N] = { '1','9','8','4' }; int i; printf("sizeof(int)=%d\n", sizeof(int)); pr -
实验4
#include <stdio.h> #define N 4 int main() { int a[N] = {1, 9, 8, 4}; char b[N] = {'1', '9', '8', '4'}; int i; printf("sizeof(int) = %d\n", sizeof(int) -
实验4
#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define N 4 int main() { int a[N]={ 1,9,8,4 }; char b[N] = { '1','9','8','4' }; int i; printf("sizeof(int)=%d\n", -
实验4
#include <stdio.h> #define N 13 int days_of_year(int year, int month, int day); int main() { int year, month, day; int days; while(scanf("%d%d%d", &ye -
实验4
task 1 #include <stdio.h> #include<stdlib.h> #define N 4 int main() { int a[N]={1,9,8,4}; char b[N] = { '1','9','8','4' }; int i; printf("sizeof(int)= -
实验五 继承和多态
task4 // pets.hpp#include <iostream> using namespace std; class MachinePets{ private: string nickname; public: MachinePets(const string s) : nickname{ -
实验5 继承和多态
实验任务四: pets.hpp: #pragma once #include<iostream> #include<string> std::string; using namespace std; class MachinePets { public: MachinePets(const stri -
作业六：神经网络反向传播
【题目】 1.下图为三层神经网络结构，表中为输入的4条样本数据，计算第2个训练样本的前向传播过程，网络参数的初始为:W1=[[0.1,0.2],[0.2,0.3]]，theta1=[0.3,0.3],W2=[[0.4,0.5],[0.4,0.5]],theta2=[0.6,0.6]。 根据上题中的神 -
实验五：全连接神经网络手写数字识别实验
实验五：全连接神经网络手写数字识别实验 【实验目的】 理解神经网络原理，掌握神经网络前向推理和后向传播方法； 掌握使用pytorch框架训练和推理全连接神经网络模型的编程实现方法。 【实验内容】 1.使用pytorch框架，设计一个全连接神经网络，实现Mnist手写数字字符集的训练与识别。 【实验报