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【课程课件】人工智能与信息社会 北京大学 中南大学
0 个回复 - 282 次查看 两份课件内容都极为丰富,很有参考价值。 中南大学的人工智能可见,尺寸太大,需要两个压缩包下载后,放在同一个目录下解压,单独下载一份无效。 人工智能与信息社会 北京大学课件\1.1.3-101家庭助手.pdf ...2024-3-10 15:07 - wz151400 - 现金交易版
9周深度学习框架Tensorflow学习与应用:课件资料+程序代码
0 个回复 - 241 次查看 9周深度学习框架Tensorflow学习与应用:程序代码 作业.txt 第九周 text_cnn.py 12声音分类.ipynb 12声音分类.py 12-1第十一周作业.ipynb 12-1第十一周作业.py 第二周 4-3优化器.ipynb 4-2Dropout. ...2023-11-28 11:45 - Tiger-like - 现金交易版
Python代码范例-交叉熵非线性回归正则化绘制网络结构 CNN RNN
0 个回复 - 147 次查看 Python代码范例-交叉熵非线性回归正则化绘制网络结构 CNN RNN 绘制网络结构.ipynb 交叉熵.ipynb CNN应用于手写数字识别.ipynb Dropout.ipynb MNIST数据集分类.ipynb model.h5 model.png 正则化.ipynb 模型 ...2023-11-28 10:26 - 2023Hua - 现金交易版
MNIST数据集分类,RNN,非线性回归,交叉熵,优化器,正则化,CNN
1 个回复 - 592 次查看 基于Python 经典范例代码:MNIST数据集分类,RNN,非线性回归,交叉熵,优化器,正则化,CNN .ipynb_checkpoints CNN应用于手写数字识别.ipynb Dropout.ipynb MNIST数据集分类,ipynb model.h5 model.png ...2022-3-9 08:49 - Lotus_ss - 现金交易版
二次代价函数+交叉熵代价函数 in Pythpn:交叉熵,优化器,视频讲解+程序命令代码
2 个回复 - 843 次查看 二次代价函数+交叉熵代价函数 in Pythpn:交叉熵,优化器,视频讲解+程序命令代码 二次代价函数( quadratic cost) 交叉熵代价函数( cross-entropy) 更详细的内容,下载前,请参考下面的截图说明!! ...2021-4-12 17:19 - lily-2021 - 现金交易版
使用LOCALSOLVER优化器求解CVRPTW带时间窗口约束的路径规划问题
0 个回复 - 856 次查看 在带时间窗的有限能力车辆路径问题(CVRPTW)中,一个具有统一能力的车队必须以已知的需求和单一商品的开放时间为顾客服务。车辆在公共停车场开始和结束其路线。每位客户只能乘坐一辆车。其目标是使车队规模最小化, ...2021-3-11 08:53 - jeffzz11111 - 大数据技术
功率优化器全球及中国市场规模研究和预测2024-2030
0 个回复 - 194 次查看 【报告篇幅】:150 【报告图表数】:120 【报告出版时间】:2024年 【报告价格】:¥16800 【报告出版机构】:麦田创投产业研究院 【邮箱】: 【微信/电话】: 134 8079 8915 本报告研究全球与中国市场功率优 ...2024-2-9 05:07 - 看报告找麦田创投 - Forum
不完备模型中效用优化器的时域依赖性
0 个回复 - 247 次查看 摘要翻译: 本文研究了不完全布朗环境下时域变化的效用最大化问题。我们首先证明了原始价值函数和最优终端财富对于时间范围$T$是连续的。其次,我们举例说明,在较短的时间范围内应用$T$-horizon优化器而产生的预期实 ...2022-4-9 15:15 - nandehutu2022 - Forum
关于布尔优化器的验证
0 个回复 - 177 次查看 摘要翻译: 布尔优化发现了广泛的应用领域,这促使了自90年代中期以来许多不同的布尔优化器组织。一些最成功的方法是基于对NP oracle的迭代调用,使用线性搜索、二分搜索或识别不可满足的子公式。在实际环境中,布尔 ...2022-4-14 19:10 - kedemingshi - Forum
交易条件下成长最优投资组合的对偶优化器 成本
0 个回复 - 260 次查看 摘要翻译: 我们考虑了比例交易费用下的Black-Scholes模型中的长期增长率最大化问题,如Taksar,Klass和Assaf[Math.Oper.Res.13,1988]。与Kallsen和Muhle-Karbe[Ann.appl.probab,20,2010]关于无限视界上的最优消费的 ...2022-3-7 12:05 - 何人来此 - Forum