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假设神经网络输入x,我们可以增加x维度,比如x2,x3……x的n次幂,来更好的拟合函数图像,我们如何通过增加神经网络层数而不改变x的维度来拟合图像,为什么神经网络层数增加比增加输入维度更简便?

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对于某旋转机械,其磨损量W与载荷F、速度V相关以及运动时间T相关,现想要建立W与F、V、T之间的映射关系(这个对于一般的数据容易解决)但问题是,我现在的数据形式如下:做实验时,当载荷F1 ,在该载荷下

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数据集是Bonston Housing代码是 from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets),(test_d

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不考虑交互的情况下是显示的,加上了交互就不能显示了

回答 m0_55333280
采纳率0%
2021-09-10 14:49
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人脸识别算法原理过程详解_李鑫玉的博客-CSDN博客_人脸识别原理 本文为转载内容,由于找不到源作者链接,故特此说明。人脸识别各算法详解最近,由于工作需要,为了找到一款高

真滴诶
采纳率100%
2021-09-08 23:45
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我的目的是采样,为了使这个样本达到我的工程目的,我首先生成了一个符合标准正态分布的样本,通过这个样本我当然可以生成已知了均值和方差的正态分布和对数正态分布(通过y=x-μ/σ或y=lnx)。但是我怎么

Light Far
采纳率0%
2021-09-07 16:41
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我用一维cnn训练后是有保存H5文件的,但是改成3维后训练完到读取H5文件出错,h5文件就没有保存。有没有会的指点下问题出在哪

回答 i106
采纳率0%
2021-09-04 09:57
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