# 构造输入层 inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) # 搭建网络各层 x = keras.layers.LSTM(8)(inputs) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) # 输出结果是1个 # 构造模型 model = keras.Model(inputs, outputs) # 查看模型结构 model.summary() # (8)模型编译 opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) # 优化器 model.compile(optimizer=opt, loss='mae') # 平均误差损失,修改代码使门控单元的权重矩阵变成3行

时间: 2023-06-26 14:04:38 浏览: 39
要使门控单元的权重矩阵变成3行,可以通过设置LSTM层的参数来实现。具体来说,需要将LSTM层的“units”参数从8改为3,代码如下: ``` inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(units=3)(inputs) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=opt, loss='mae') ``` 这样就可以将门控单元的权重矩阵变为3行了。
相关问题

inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(units=3)(inputs) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=opt, loss='mae')该模型的特征向量是几行

这个模型的特征向量的行数取决于输入数据的形状。根据代码中的输入层定义,输入数据的形状应该是一个二维张量,具有最后两个维度的形状为 `sample[0].shape[-2:]`。假设 `sample[0].shape[-2:]` 是 `(n, m)`,则输入数据的形状为 `(None, n, m)`,其中 `None` 表示批次大小。因此,这个模型的特征向量的行数为 `3`,对应于 LSTM 层的输出单元数。

inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(16, return_sequences=True)(inputs) x = keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = keras.layers.LSTM(8)(x) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001, rho=0.9) model.compile(optimizer=opt, loss='mae', metrics=['mae']) # (9)模型训练 epochs = 100 early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1) # 训练模型,并使用 EarlyStopping 回调函数 history = model.fit(train_ds, epochs=epochs, validation_data=val_ds, callbacks=[early_stop]) # (12)预测 y_predict = model.predict(x_test)详细说说该模型

这是一个基于 LSTM 的深度学习模型,用于回归问题。输入数据的形状是样本的最后两个维度,即时间步和特征数。 该模型包含两层 LSTM,第一层 LSTM 拥有 16 个隐藏单元,同时返回序列;第二层 LSTM 拥有 8 个隐藏单元,不返回序列。在第一层 LSTM 后,使用了一个 0.2 的 Dropout 层以避免过拟合,并在第二层 LSTM 后使用了一个 ReLU 激活函数。 最终的输出层是一个全连接层,只有一个输出节点,用于回归问题。 模型使用 RMSprop 优化器来训练,学习率为 0.001,rho 为 0.9。损失函数为 MAE(平均绝对误差),评估指标也为 MAE。 在模型训练阶段,使用了 EarlyStopping 回调函数来提前停止训练以避免过拟合。训练记录存储在 history 对象中。 在预测阶段,将测试数据输入模型中,得到模型的预测结果 y_predict。

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# (5)划分训练集和验证集 # 窗口为20条数据,预测下一时刻 history_size = 20 target_size = 0 # 训练集 x_train, y_train = database(inputs_feature.values, 0, train_num, history_size, target_size) # 验证集 x_val, y_val = database(inputs_feature.values, train_num, val_num, history_size, target_size) # 测试集 x_test, y_test = database(inputs_feature.values, val_num, None, history_size, target_size) # 查看数据信息 print('x_train.shape:', x_train.shape) # x_train.shape: (109125, 20, 1) # (6)构造tf数据集 # 训练集 train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) train_ds = train_ds.shuffle(10000).batch(128) # 验证集 val_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val)) val_ds = val_ds.batch(128) # 查看数据信息 sample = next(iter(train_ds)) print('x_batch.shape:', sample[0].shape, 'y_batch.shape:', sample[1].shape) print('input_shape:', sample[0].shape[-2:]) # x_batch.shape: (128, 20, 1) y_batch.shape: (128,) # input_shape: (20, 1) inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(16, return_sequences=True)(inputs) x = keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = keras.layers.LSTM(8)(x) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001, rho=0.9) model.compile(optimizer=opt, loss='mae', metrics=['mae']) # (9)模型训练 epochs = 100 early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1) # 训练模型,并使用 EarlyStopping 回调函数 history = model.fit(train_ds, epochs=epochs, validation_data=val_ds, callbacks=[early_stop]) # (12)预测 y_predict = model.predict(x_test)# 对测试集的特征值进行预测 print(y_predict)详细说说该模型

取前90%个数据作为训练集 train_num = int(len(data) * 0.90) # 90%-99.8%用于验证 val_num = int(len(data) * 0.998) # 最后1%用于测试 inputs_feature = temp # (5)划分训练集和验证集 # 窗口为20条数据,预测下一时刻 history_size = 20 target_size = 0 # 训练集 x_train, y_train = database(inputs_feature.values, 0, train_num, history_size, target_size) # 验证集 x_val, y_val = database(inputs_feature.values, train_num, val_num, history_size, target_size) # 测试集 x_test, y_test = database(inputs_feature.values, val_num, None, history_size, target_size) # 查看数据信息 print('x_train.shape:', x_train.shape) # x_train.shape: (109125, 20, 1) # (6)构造tf数据集 # 训练集 train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) train_ds = train_ds.shuffle(10000).batch(128) # 验证集 val_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val)) val_ds = val_ds.batch(128) # 查看数据信息 sample = next(iter(train_ds)) print('x_batch.shape:', sample[0].shape, 'y_batch.shape:', sample[1].shape) print('input_shape:', sample[0].shape[-2:]) # x_batch.shape: (128, 20, 1) y_batch.shape: (128,) # input_shape: (20, 1) inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(16, return_sequences=True)(inputs) x = keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = keras.layers.LSTM(8)(x) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001, rho=0.9) model.compile(optimizer=opt, loss='mae', metrics=['mae']) # (9)模型训练 epochs = 100 early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1) # 训练模型,并使用 EarlyStopping 回调函数 history = model.fit(train_ds, epochs=epochs, validation_data=val_ds, callbacks=[early_stop]) # (12)预测 y_predict = model.predict(x_test)# 对测试集的特征值进行预测 print(y_predict)详细说说该模型

### 回答1: # 基于TensorFlow的V-Net,python代码 import tensorflow as tf import numpy as np# 输入输出大小均为48乘64乘2 inputs = tf.keras.Input(shape=(48,64,2))# 第一个卷积层,滤波器为3x3,步长为1,输出通道为16 x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)# 第二个卷积层,滤波器为3x3,步长为1,输出通道为32 x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(x) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)# 第三个卷积层,滤波器为3x3,步长为1,输出通道为64 x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(x) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)# 第四个卷积层,滤波器为3x3,步长为1,输出通道为128 x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(x) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)# 第五个卷积层,滤波器为3x3,步长为1,输出通道为256 x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(x) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)# 第六个卷积层,滤波器为3x3,步长为1,输出通道为256 x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(x) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.Activation('relu')(x)# 最后一个卷积层,滤波器为3x3,步长为1,输出通道为2 x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=2, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(x) outputs = tf.keras.layers.Activation('sigmoid')(x)# 创建模型 model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() ### 回答2: V-Net是一种基于深度学习的三维图像分割网络,常用于医学图像分析。以下是一个基于TensorFlow的V-Net的简单实现代码示例,输入和输出大小均为48x64x2。 python import tensorflow as tf def downsample_block(x, filters, kernel_size=3, strides=2): x = tf.keras.layers.Conv3D(filters, kernel_size, strides=strides, padding='same')(x) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.ReLU()(x) return x def upsample_block(x, skip_connection, filters, kernel_size=3, strides=2): x = tf.keras.layers.Conv3DTranspose(filters, kernel_size, strides=strides, padding='same')(x) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.ReLU()(x) x = tf.keras.layers.concatenate([x, skip_connection]) return x def vnet(input_shape=(48, 64, 2)): inputs = tf.keras.layers.Input(shape=input_shape) # Contracting Path c1 = downsample_block(inputs, 16) c2 = downsample_block(c1, 32) c3 = downsample_block(c2, 64) # Bottleneck Layer b = downsample_block(c3, 128) # Expanding Path u1 = upsample_block(b, c3, 64) u2 = upsample_block(u1, c2, 32) u3 = upsample_block(u2, c1, 16) # Output outputs = tf.keras.layers.Conv3D(2, 1, activation='softmax')(u3) model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) return model # 创建V-Net模型实例 model = vnet() model.summary() 这段代码定义了一个V-Net模型,包含了压缩路径(Contracting Path)、瓶颈层(Bottleneck Layer)和扩展路径(Expanding Path)。压缩路径通过多次使用卷积层、批归一化层和ReLU激活函数进行下采样。瓶颈层通过卷积层进行特征提取。扩展路径通过反卷积层和跳跃连接(skip connection)将特征进行上采样和融合。最后通过一个1x1的卷积层产生最终的分割结果。 这个V-Net模型可以接收输入大小为48x64x2的三维图像张量,并输出大小相同的分割结果张量。模型结构中的卷积和反卷积操作会自动调整输入和输出大小,保持一致。
非局部块(Non-local Block)是一种用于处理图像、视频等数据的神经网络模块,它可以捕捉全局上下文信息,从而提高模型的性能。在本文中,我们将使用 Keras 实现非局部块。 首先,我们需要导入 Keras 和相关的库: python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers 接下来,我们定义一个名为 NonLocalBlock 的 Keras 层: python class NonLocalBlock(layers.Layer): def __init__(self, inter_channels=None, sub_sample=True): super(NonLocalBlock, self).__init__() self.inter_channels = inter_channels self.sub_sample = sub_sample def build(self, input_shape): self.input_channels = input_shape[-1] if self.inter_channels is None: self.inter_channels = self.input_channels // 2 self.theta = layers.Conv2D(filters=self.inter_channels, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='same') self.phi = layers.Conv2D(filters=self.inter_channels, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='same') self.g = layers.Conv2D(filters=self.inter_channels, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='same') self.out_conv = layers.Conv2D(filters=self.input_channels, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), padding='same') if self.sub_sample: self.pool = layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2), padding='same') def call(self, inputs): if self.sub_sample: x = self.pool(inputs) else: x = inputs batch_size = tf.shape(x)[0] spatial_size = tf.shape(x)[1:3] theta = self.theta(x) phi = self.phi(x) g = self.g(x) theta = tf.reshape(theta, [batch_size, -1, self.inter_channels]) phi = tf.reshape(phi, [batch_size, -1, self.inter_channels]) g = tf.reshape(g, [batch_size, -1, self.inter_channels]) theta_phi = tf.matmul(theta, phi, transpose_b=True) theta_phi = tf.nn.softmax(theta_phi, axis=-1) g = tf.matmul(theta_phi, g) g = tf.reshape(g, [batch_size, *spatial_size, self.inter_channels]) out = self.out_conv(g) if self.sub_sample: out = tf.image.resize(out, spatial_size, tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR) return out + inputs 这个 NonLocalBlock 层有两个参数:inter_channels 和 sub_sample。其中,inter_channels 表示非局部块中使用的卷积核数量,sub_sample 表示是否对输入进行下采样。在 __init__ 函数中,我们将这两个参数保存为类属性。在 build 函数中,我们定义了四个卷积层和一个最终输出的卷积层。其中,theta、phi 和 g 分别表示输入经过三个不同卷积层后的特征图,out_conv 表示最终输出的特征图。在 call 函数中,我们首先对输入进行下采样(如果需要),然后将 theta、phi 和 g 分别进行 reshape 操作,以便进行矩阵乘法。接下来,我们计算 theta 和 phi 的点积,并通过 softmax 函数计算权重。最后,我们将权重与 g 进行矩阵乘法,并将结果 reshape 成与输入相同的形状。最后,我们将这个结果与输入相加,并返回结果。 最后,我们可以测试一下这个 NonLocalBlock 层: python inputs = layers.Input(shape=(None, None, 64)) x = NonLocalBlock(inter_channels=32, sub_sample=True)(inputs) model = tf.keras.Model(inputs, x) 这个模型的输入是一个形状为 (None, None, 64) 的特征图,输出与输入相同的形状。我们可以使用 model.summary() 来查看模型的结构。 这就是用 Keras 实现非局部块的方法。
### 回答1: 生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)是一种用于生成图像、音频、文本等数据的深度学习模型。用于图像融合程序的 GAN 可以合成两张图像,生成一张新的图像,具有来自两张原图像的元素。 以下是一个简单的代码示例,请注意,这只是一个指导,实际实现可能有所不同: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 def load_image(image_path): return np.array(plt.imread(image_path)) # 生成器模型 def generator(inputs): x = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu')(inputs) x = tf.keras.layers.UpSampling2D((2,2))(x) x = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu')(x) x = tf.keras.layers.UpSampling2D((2,2))(x) x = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu')(x) x = tf.keras.layers.Conv2D(3, (3,3), activation='sigmoid')(x) return x # 判别器模型 def discriminator(inputs): x = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu')(inputs) x = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2))(x) x = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu')(x) x = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2))(x) x = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu')(x) x = tf.keras.layers.Flatten()(x) x = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x) return x # 设置输入 inputs = tf.keras ### 回答2: 生成对抗网络(GAN)是一种强大的人工智能技术,在图像处理中被广泛应用于图像融合。下面是一个用Python编写的简单图像融合程序示例,使用GAN模型生成合成图像。 首先,我们需要安装一些Python库,例如Tensorflow和Keras,以便构建和训练GAN模型: pip install tensorflow pip install keras 然后,我们可以编写程序: python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten from keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose from keras.models import Model from keras.optimizers import Adam # 定义生成器模型 def build_generator(): # 输入噪声向量 input_noise = Input(shape=(100,)) x = Dense(128 * 7 * 7)(input_noise) x = Reshape((7, 7, 128))(x) x = Conv2DTranspose(64, kernel_size=4, strides=2, padding='same')(x) x = Conv2DTranspose(1, kernel_size=4, strides=2, padding='same', activation='sigmoid')(x) generator = Model(input_noise, x) return generator # 定义判别器模型 def build_discriminator(): input_image = Input(shape=(28, 28, 1)) x = Conv2D(64, kernel_size=4, strides=2, padding='same')(input_image) x = Conv2D(128, kernel_size=4, strides=2, padding='same')(x) x = Flatten()(x) x = Dense(1, activation='sigmoid')(x) discriminator = Model(input_image, x) return discriminator # 构建GAN模型 def build_gan(generator, discriminator): discriminator.trainable = False gan_input = Input(shape=(100,)) gan_output = discriminator(generator(gan_input)) gan = Model(gan_input, gan_output) gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5)) return gan # 加载MNIST数据集 def load_data(): from keras.datasets import mnist (x_train, _), (_, _) = mnist.load_data() x_train = (x_train.astype(np.float32) - 127.5) / 127.5 x_train = np.expand_dims(x_train, axis=3) return x_train # 训练GAN模型 def train_gan(x_train, epochs, batch_size, sample_interval): generator = build_generator() discriminator = build_discriminator() gan = build_gan(generator, discriminator) for epoch in range(epochs): # 训练判别器 indices = np.random.randint(0, x_train.shape[0], batch_size) real_images = x_train[indices] noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, 100)) generated_images = generator.predict(noise) x = np.concatenate((real_images, generated_images)) y = np.concatenate((np.ones((batch_size, 1)), np.zeros((batch_size, 1)))) discriminator_loss = discriminator.train_on_batch(x, y) # 训练生成器 noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, 100)) y = np.ones((batch_size, 1)) generator_loss = gan.train_on_batch(noise, y) if epoch % sample_interval == 0: print(f'Epoch {epoch} Generator Loss: {generator_loss} Discriminator Loss: {discriminator_loss}') sample_images(generator, epoch) # 生成合成图像样本 def sample_images(generator, epoch): noise = np.random.normal(0, 1, (10, 100)) generated_images = generator.predict(noise) generated_images = generated_images * 0.5 + 0.5 # 反归一化 fig, axs = plt.subplots(1, 10) for i in range(10): axs[i].imshow(generated_images[i, :, :, 0], cmap='gray') axs[i].axis('off') fig.savefig(f'images/{epoch}.png') plt.close() # 主程序 if __name__ == '__main__': x_train = load_data() train_gan(x_train, epochs=20000, batch_size=128, sample_interval=100) 上述示例程序中的GAN模型包括生成器和判别器。我们使用MNIST数据集进行训练,生成器将输入噪声映射到生成的图像,判别器则通过对真实和生成的图像进行分类来评估它们的真实性。在每个训练周期中,通过交替训练生成器和判别器来提高模型的性能。 训练过程中将定期保存生成的合成图像样本,以便查看模型的生成效果。 这只是一个基础的示例,可以根据需要对GAN模型进行进一步调整,添加更复杂的网络结构和优化策略,以获得更好的图像融合效果。 ### 回答3: 生成对抗网络(GAN)是一种用于生成人工图像的机器学习框架。在这里,我将为您提供一个使用Python编写的简单的图像融合程序,通过训练一个GAN网络来融合两个图像。 首先,您需要安装TensorFlow和Keras库,它们是用于构建和训练深度学习模型的强大工具。 接下来,您需要导入所需的库和模块: python import numpy as np from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization, Activation, ZeroPadding2D from tensorflow.keras.layers import UpSampling2D, Conv2D from tensorflow.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.keras.optimizers import Adam import matplotlib.pyplot as plt import cv2 然后,定义并构建生成器模型: python def build_generator(): model = Sequential() model.add(Dense(256, input_dim=100)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.8)) model.add(Dense(512)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.8)) model.add(Dense(1024)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(BatchNormalization(momentum=0.8)) model.add(Dense(np.prod(img_shape), activation='tanh')) model.add(Reshape(img_shape)) model.summary() noise = Input(shape=(100,)) img = model(noise) return Model(noise, img) 构建判别器模型: python def build_discriminator(): model = Sequential() model.add(Flatten(input_shape=img_shape)) model.add(Dense(512)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(256)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.summary() img = Input(shape=img_shape) validity = model(img) return Model(img, validity) 接下来,定义GAN模型和训练过程: python def build_gan(generator, discriminator): discriminator.trainable = False gan_input = Input(shape=(100,)) generated_img = generator(gan_input) gan_output = discriminator(generated_img) gan = Model(gan_input, gan_output) gan.summary() gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5)) return gan def train_gan(generator, discriminator, gan, epochs, batch_size, sample_interval): # 省略数据加载和预处理的代码 for epoch in range(epochs): # 省略训练过程的代码 # 每隔 sample_interval 保存生成的图像 if epoch % sample_interval == 0: # 省略生成图像和保存图像的代码 最后,您可以在主函数中调用这些函数来执行训练和生成过程: python def main(): generator = build_generator() discriminator = build_discriminator() gan = build_gan(generator, discriminator) train_gan(generator, discriminator, gan, epochs=30000, batch_size=32, sample_interval=200) 这只是一个简单的例子,您可以根据需要对其进行扩展和优化。更复杂的GAN实现可能需要更多的层和参数调整,以得到更好的图像融合结果。
下面是一个使用NNLM模型训练词向量的基本代码: import tensorflow as tf # 训练文本数据 corpus = [['I', 'love', 'chocolate', '.'], ['I', 'hate', 'spinach', '.'], ['I', 'like', 'ice', 'cream', '.']] # 获取所有单词,并用整数编码 vocab = set(word for sentence in corpus for word in sentence) word2idx = {word: idx for idx, word in enumerate(vocab)} idx2word = {idx: word for idx, word in enumerate(vocab)} # 构建NNLM模型 VOCAB_SIZE = len(vocab) EMBED_SIZE = 50 HIDDEN_SIZE = 100 WINDOW_SIZE = 2 BATCH_SIZE = 32 NUM_SAMPLED = 64 LEARNING_RATE = 0.01 inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(WINDOW_SIZE * 2,)) embeddings = tf.keras.layers.Embedding(VOCAB_SIZE, EMBED_SIZE)(inputs) reshape = tf.keras.layers.Reshape((EMBED_SIZE * WINDOW_SIZE * 2,))(embeddings) hidden = tf.keras.layers.Dense(HIDDEN_SIZE, activation='relu')(reshape) output = tf.keras.layers.Dense(VOCAB_SIZE)(hidden) model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=output) # 编译模型 model.compile(loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True), optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(LEARNING_RATE)) # 准备训练数据 train_data = [] labels = [] for sentence in corpus: for i, word in enumerate(sentence): for j in range(i - WINDOW_SIZE, i + WINDOW_SIZE + 1): if j < 0 or j >= len(sentence) or i == j: continue train_data.append([word2idx[word], word2idx[sentence[j]]]) labels.append(word2idx[sentence[i]]) train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_data, labels)).batch(BATCH_SIZE).repeat() # 训练模型 model.fit(train_data, epochs=1000, steps_per_epoch=len(train_data)) # 获取词向量 embeddings = model.get_layer('embedding').get_weights()[0] 在此代码中,我们使用了tensorflow.keras框架来构建和训练NNLM模型。我们首先获取所有单词并用整数编码,然后定义模型的超参数(例如嵌入大小、隐藏层大小、窗口大小等)和优化器,以及将文本数据转换为模型输入格式的准备。我们然后使用训练数据来拟合模型,并最终获得单词的嵌入向量。请注意,该代码只是一个基本框架,可以根据具体需求进行修改。
VAE(Variational Autoencoder)是一种生成模型,能够将高维数据降维到低维空间,并且可以用于生成新的数据。下面是一个使用Python实现VAE的示例: 首先,导入必要的库: python import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Lambda, Layer from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras import backend as K from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.utils import plot_model 接着,加载MNIST数据集: python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 将数据归一化: python x_train = x_train.astype('float32') / 255. x_test = x_test.astype('float32') / 255. 将数据展平: python x_train = x_train.reshape((len(x_train), np.prod(x_train.shape[1:]))) x_test = x_test.reshape((len(x_test), np.prod(x_test.shape[1:]))) 定义VAE模型: python # 定义输入形状 input_shape = (784,) latent_dim = 2 # 定义编码器 inputs = Input(shape=input_shape, name='encoder_input') x = Dense(512, activation='relu')(inputs) z_mean = Dense(latent_dim, name='z_mean')(x) z_log_var = Dense(latent_dim, name='z_log_var')(x) # 定义采样层 def sampling(args): z_mean, z_log_var = args epsilon = K.random_normal(shape=(K.shape(z_mean)[0], latent_dim), mean=0., stddev=1.) return z_mean + K.exp(z_log_var) * epsilon z = Lambda(sampling, output_shape=(latent_dim,), name='z')([z_mean, z_log_var]) # 定义解码器 decoder_inputs = Input(shape=(latent_dim,), name='decoder_input') x = Dense(512, activation='relu')(decoder_inputs) outputs = Dense(784, activation='sigmoid')(x) # 定义编码器模型 encoder = Model(inputs, [z_mean, z_log_var, z], name='encoder') # 定义解码器模型 decoder = Model(decoder_inputs, outputs, name='decoder') # 将解码器应用到采样层上 outputs = decoder(z) # 定义整个模型 vae = Model(inputs, outputs, name='vae') 定义重构损失和KL散度损失: python reconstruction_loss = keras.losses.binary_crossentropy(inputs, outputs) * 784 kl_loss = 1 + z_log_var - K.square(z_mean) - K.exp(z_log_var) kl_loss = -0.5 * K.sum(kl_loss, axis=-1) vae_loss = K.mean(reconstruction_loss + kl_loss) vae.add_loss(vae_loss) 编译模型: python vae.compile(optimizer='adam') 训练模型: python vae.fit(x_train, epochs=50, batch_size=128, validation_data=(x_test, None)) 生成新的数据: python # 绘制原始数据的散点图 encoder = Model(inputs, z_mean) x_test_encoded = encoder.predict(x_test, batch_size=128) plt.scatter(x_test_encoded[:, 0], x_test_encoded[:, 1], c=y_test) plt.colorbar() plt.show() # 生成新的数据 n = 15 digit_size = 28 figure = np.zeros((digit_size * n, digit_size * n)) grid_x = np.linspace(-4, 4, n) grid_y = np.linspace(-4, 4, n)[::-1] for i, yi in enumerate(grid_y): for j, xi in enumerate(grid_x): z_sample = np.array([[xi, yi]]) x_decoded = decoder.predict(z_sample) digit = x_decoded[0].reshape(digit_size, digit_size) figure[i * digit_size: (i + 1) * digit_size, j * digit_size: (j + 1) * digit_size] = digit plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(figure, cmap='Greys_r') plt.show() 完整代码如下:
### 回答1: import torch import torch.nn as nn# 定义模型 class ImgTransModel(nn.Module): def __init__(self): super(ImgTransModel, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( # 使用卷积和池化层提取图像特征 nn.Conv2d(3, 32, 3, stride=2, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, stride=2), nn.Conv2d(32, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, stride=2) ) self.attention = nn.Sequential( # 注意力机制 nn.Linear(64, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 32) ) self.decoder = nn.Sequential( # 解码器 nn.Linear(32, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 10) ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.attention(x) x = self.decoder(x) return x ### 回答2: 添加注意力机制的图像翻译模型的代码如下所示: python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers class Attention(layers.Layer): def __init__(self): super(Attention, self).__init__() def build(self, input_shape): self.W1 = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], input_shape[-1])) self.W2 = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], input_shape[-1])) self.V = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], 1)) def call(self, inputs): features, hidden_state = inputs hidden_with_time_axis = tf.expand_dims(hidden_state, 1) attention_weights = tf.nn.tanh(tf.matmul(features, self.W1) + tf.matmul(hidden_with_time_axis, self.W2)) score = tf.matmul(attention_weights, self.V) attention_weights = tf.nn.softmax(score, axis=1) context_vector = attention_weights * features context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1) return context_vector, attention_weights class Translator(tf.keras.Model): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, units): super(Translator, self).__init__() self.units = units self.embedding = layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.gru = layers.GRU(self.units, return_sequences=True, return_state=True) self.fc = layers.Dense(vocab_size) self.attention = Attention() # 添加注意力机制 def call(self, inputs, hidden): context_vector, attention_weights = self.attention([inputs, hidden]) x = self.embedding(inputs) x = tf.concat([tf.expand_dims(context_vector, 1), x], axis=-1) output, state = self.gru(x) output = tf.reshape(output, (-1, output.shape[2])) x = self.fc(output) return x, state, attention_weights # 示例使用 vocab_size = 10000 embedding_dim = 256 units = 1024 translator = Translator(vocab_size, embedding_dim, units) sample_hidden = translator.gru.initialize_hidden_state(batch_size=1) sample_output, sample_hidden, sample_attention_weights = translator.call(tf.random.uniform((1, 10)), sample_hidden) print(sample_output.shape) # 输出:(1, 10000) print(sample_hidden.shape) # 输出:(1, 1024) print(sample_attention_weights.shape) # 输出:(1, 10, 1) 这段代码实现了一个图像翻译模型,其中添加了一个Attention类作为注意力机制的层。在Translator类的call方法中,调用Attention类对输入进行注意力计算,将注意力结果与上一时刻的隐藏状态合并后再输入GRU层和全连接层进行翻译预测。在示例使用部分,创建了一个示例模型,并将随机输入进行预测,显示预测输出形状和注意力权重的形状。
加权双向特征金字塔结构(BiFPN)是EfficientDet系列中的一个关键组件,用于提高目标检测器的性能。BiFPN结构是一种双向的、自底向上和自顶向下的特征金字塔结构,它通过多次迭代来融合不同层次的特征图,以便更好地捕获不同尺度的目标。BiFPN结构的主要优点是引入了可学习的权重,以便更好地平衡不同层次的特征图的贡献。 下面是一个简单的BiFPN结构的示例代码: python import tensorflow as tf def BiFPN(inputs, num_channels, num_layers): # 定义输入特征图的数量 num_inputs = len(inputs) # 定义每个输入特征图的通道数 input_channels = [inputs[i].shape[-1] for i in range(num_inputs)] # 定义每个输入特征图的缩放因子 scales = [2.0 ** i for i in range(num_inputs)] # 定义每个输入特征图的权重 weights = [tf.Variable(initial_value=tf.ones(shape=(num_inputs,))) for _ in range(num_layers)] # 定义每个输入特征图的偏置 biases = [tf.Variable(initial_value=tf.zeros(shape=(num_inputs,))) for _ in range(num_layers)] # 定义每个输出特征图的通道数 output_channels = [num_channels for _ in range(num_layers)] # 定义每个输出特征图的缩放因子 output_scales = [2.0 ** i for i in range(num_layers)] # 定义每个输出特征图的权重 output_weights = [tf.Variable(initial_value=tf.ones(shape=(num_inputs,))) for _ in range(num_layers)] # 定义每个输出特征图的偏置 output_biases = [tf.Variable(initial_value=tf.zeros(shape=(num_inputs,))) for _ in range(num_layers)] # 定义每个输入特征图的初始值 outputs = inputs # 定义每个BiFPN层 for i in range(num_layers): # 定义上采样层 upsample = tf.keras.layers.UpSampling2D(size=(2, 2))(outputs[-1]) # 定义下采样层 downsample = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(outputs[0]) # 定义特征融合层 features = [upsample, downsample] + outputs # 计算每个输入特征图的权重 input_weights = tf.nn.softmax(weights[i], axis=0) # 计算每个输入特征图的偏置 input_biases = biases[i] # 计算每个输出特征图的权重 output_weights = tf.nn.softmax(output_weights[i], axis=0) # 计算每个输出特征图的偏置 output_biases = output_biases[i] # 定义特征融合层的输出 outputs = [] # 对于每个输出特征图 for j in range(num_layers): # 计算每个输入特征图的贡献 input_contributions = input_weights * tf.cast(tf.equal(j, tf.range(num_inputs)), tf.float32) + input_biases # 计算每个输出特征图的贡献 output_contributions = output_weights * tf.cast(tf.equal(j, tf.range(num_layers)), tf.float32) + output_biases # 计算特征融合层的输出 features_sum = tf.reduce_sum(tf.stack([input_contributions[k] * features[k] for k in range(num_inputs)]), axis=0) features_sum = tf.nn.relu(features_sum) features_sum = features_sum * output_contributions[j] outputs.append(features_sum) # 更新输入特征图的列表 inputs = outputs # 返回最终的输出特征图 return outputs[-1]
以下是一个使用TCN(Temporal Convolutional Network)进行信用卡欺诈检测的Python代码示例: 首先,我们导入所需的库和模块: python import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, concatenate from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from tcn import TCN 接下来,我们加载数据集并进行预处理: python # 加载数据集 data = pd.read_csv('creditcard.csv') # 将Time列归一化到0-1之间 data['Time'] = data['Time'].apply(lambda x: x / 3600 % 24) # 将Amount列归一化到0-1之间 data['Amount'] = np.log(data['Amount'] + 1) data['Amount'] = (data['Amount'] - data['Amount'].mean()) / data['Amount'].std() # 将Class列改名为label data.rename(columns={'Class': 'label'}, inplace=True) # 将数据集分为训练集和测试集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=2022) test_data = data.drop(train_data.index) # 将训练集和测试集分为特征和标签 train_features = train_data.iloc[:, :-1].values train_labels = train_data.iloc[:, -1].values test_features = test_data.iloc[:, :-1].values test_labels = test_data.iloc[:, -1].values # 将特征和标签转换为张量 train_features = tf.convert_to_tensor(train_features, dtype=tf.float32) train_labels = tf.convert_to_tensor(train_labels, dtype=tf.float32) test_features = tf.convert_to_tensor(test_features, dtype=tf.float32) test_labels = tf.convert_to_tensor(test_labels, dtype=tf.float32) 然后,我们定义一个TCN模型: python def create_tcn_model(input_shape): # 定义输入层 input_layer = Input(shape=input_shape) # 定义TCN层 tcn_layer = TCN(64, kernel_size=2, dilation_rate=2, activation='relu', use_skip_connections=True)(input_layer) # 定义全连接层 fc_layer = Dense(64, activation='relu')(tcn_layer) # 定义输出层 output_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(fc_layer) # 定义模型 model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer) # 编译模型 model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model 接下来,我们训练模型并进行评估: python # 创建TCN模型 model = create_tcn_model((train_features.shape[1], 1)) # 定义早停回调 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=2) # 训练模型 history = model.fit(train_features, train_labels, epochs=50, batch_size=128, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping]) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_features, test_labels) print('Test loss:', test_loss) print('Test accuracy:', test_acc) 最后,我们可以使用模型进行预测: python # 进行预测 predictions = model.predict(test_features) # 将预测结果转换为0和1 predictions = [1 if x > 0.5 else 0 for x in predictions] # 计算准确率和召回率 tp = sum([1 for i in range(len(predictions)) if predictions[i] == 1 and test_labels[i] == 1]) tn = sum([1 for i in range(len(predictions)) if predictions[i] == 0 and test_labels[i] == 0]) fp = sum([1 for i in range(len(predictions)) if predictions[i] == 1 and test_labels[i] == 0]) fn = sum([1 for i in range(len(predictions)) if predictions[i] == 0 and test_labels[i] == 1]) accuracy = (tp + tn) / len(predictions) recall = tp / (tp + fn) print('Accuracy:', accuracy) print('Recall:', recall) 这就是一个使用TCN进行信用卡欺诈检测的Python代码示例。
以下是一个简单的英语到印地语的 seq2seq 模型代码示例: python from keras.models import Model from keras.layers import Input, LSTM, Dense # 定义模型输入和输出序列的最大长度 max_encoder_seq_length = 50 max_decoder_seq_length = 50 # 定义输入序列的维度 num_encoder_tokens = ... num_decoder_tokens = ... # 定义LSTM层的维度 latent_dim = 256 # 定义编码器模型 encoder_inputs = Input(shape=(None, num_encoder_tokens)) encoder = LSTM(latent_dim, return_state=True) encoder_outputs, state_h, state_c = encoder(encoder_inputs) encoder_states = [state_h, state_c] # 定义解码器模型 decoder_inputs = Input(shape=(None, num_decoder_tokens)) decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True) decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=encoder_states) decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax') decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs) # 定义整个模型 model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs) # 编译模型 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy') # 训练模型 model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.2) # 预测模型 encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_states) decoder_state_input_h = Input(shape=(latent_dim,)) decoder_state_input_c = Input(shape=(latent_dim,)) decoder_states_inputs = [decoder_state_input_h, decoder_state_input_c] decoder_outputs, state_h, state_c = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=decoder_states_inputs) decoder_states = [state_h, state_c] decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs) decoder_model = Model([decoder_inputs] + decoder_states_inputs, [decoder_outputs] + decoder_states) # 定义预测函数 def decode_sequence(input_seq): states_value = encoder_model.predict(input_seq) target_seq = np.zeros((1, 1, num_decoder_tokens)) target_seq[0, 0, target_token_index['\t']] = 1. stop_condition = False decoded_sentence = '' while not stop_condition: output_tokens, h, c = decoder_model.predict([target_seq] + states_value) sampled_token_index = np.argmax(output_tokens[0, -1, :]) sampled_char = reverse_target_char_index[sampled_token_index] decoded_sentence += sampled_char if (sampled_char == '\n' or len(decoded_sentence) > max_decoder_seq_length): stop_condition = True target_seq = np.zeros((1, 1, num_decoder_tokens)) target_seq[0, 0, sampled_token_index] = 1. states_value = [h, c] return decoded_sentence 需要注意的是,这只是一个简单的代码示例,实际上,seq2seq 模型需要更多的优化和调整才能在实际任务中获得好的性能。
以下是一个使用神经机器翻译(NMT)的英语到印地语的 seq2seq 模型代码示例: python from keras.models import Model from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Embedding from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils import to_categorical import numpy as np # 定义模型输入和输出序列的最大长度 max_encoder_seq_length = 50 max_decoder_seq_length = 50 # 定义输入序列的维度 num_encoder_tokens = ... num_decoder_tokens = ... # 定义LSTM层的维度 latent_dim = 256 # 定义编码器模型 encoder_inputs = Input(shape=(None,)) encoder_embedding = Embedding(num_encoder_tokens, latent_dim) encoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_state=True) encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_embedding(encoder_inputs)) encoder_states = [state_h, state_c] # 定义解码器模型 decoder_inputs = Input(shape=(None,)) decoder_embedding = Embedding(num_decoder_tokens, latent_dim) decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True) decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_embedding(decoder_inputs), initial_state=encoder_states) decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax') decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs) # 定义整个模型 model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs) # 编译模型 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy') # 训练模型 model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.2) # 预测模型 encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_states) decoder_state_input_h = Input(shape=(latent_dim,)) decoder_state_input_c = Input(shape=(latent_dim,)) decoder_states_inputs = [decoder_state_input_h, decoder_state_input_c] decoder_outputs, state_h, state_c = decoder_lstm(decoder_embedding(decoder_inputs), initial_state=decoder_states_inputs) decoder_states = [state_h, state_c] decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs) decoder_model = Model([decoder_inputs] + decoder_states_inputs, [decoder_outputs] + decoder_states) # 定义预测函数 def decode_sequence(input_seq): states_value = encoder_model.predict(input_seq) target_seq = np.zeros((1, 1)) target_seq[0, 0] = target_token_index['\t'] stop_condition = False decoded_sentence = '' while not stop_condition: output_tokens, h, c = decoder_model.predict([target_seq] + states_value) sampled_token_index = np.argmax(output_tokens[0, -1, :]) sampled_char = reverse_target_char_index[sampled_token_index] decoded_sentence += sampled_char if (sampled_char == '\n' or len(decoded_sentence) > max_decoder_seq_length): stop_condition = True target_seq = np.zeros((1, 1)) target_seq[0, 0] = sampled_token_index states_value = [h, c] return decoded_sentence 需要注意的是,NMT 的 seq2seq 模型相对于简单的 seq2seq 模型要复杂得多,需要更多的调整和优化才能在实际任务中获得好的性能。此外,还需要对数据进行预处理,比如分词、标记化等,这些内容在上述代码中并未包含。

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本数据包含的682个统计指标详见: https://blog.csdn.net/yushibing717/article/details/136286889 如: 高技术产业_生产经营情况-高技术产业主要经济指标-企业数_个 高技术产业_生产经营情况-高技术产业主要经济指标-从业人员年平均人数_人 高技术产业_生产经营情况-高技术产业主要经济指标-当年价总产值_亿元 高技术产业_生产经营情况-高技术产业主要经济指标-资产总计_亿元 高技术产业_生产经营情况-高技术产业主要经济指标-主营业务收入_亿元 高技术产业_生产经营情况-高技术产业主要经济指标-利润总额_亿元 高技术产业_生产经营情况-高技术产业主要经济指标-利税_亿元 高技术产业_生产经营情况-高技术产业主要经济指标-出口交货值_亿元 高技术产业_生产经营情况-大中型企业高技术产业_生产经营情况-企业数_个 高技术产业_生产经营情况-大中型企业高技术产业_生产经营情况-从业人员年平均人数_人 ......

ssm数据结构课程网络学习平台的+vue毕业论文.doc

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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

Objective-C中的协议与代理设计模式介绍

# 1. 理解Objective-C中的协议 协议是Objective-C中一种很重要的特性,它类似于其他编程语言中的接口,用来定义对象之间的通信规则和行为约定。在Objective-C中,协议可以帮助实现对象之间的松耦合和重用性。让我们深入了解Objective-C中的协议。 ## 1.1 什么是Objective-C中的协议? 在Objective-C中,协议是一组方法的声明,定义了一个对象可以遵循的接口。协议本身并不实现任何方法,而是规定遵循该协议的类需要实现协议中定义的方法。通过协议,可以在不同的类之间定义一组公共的行为和方法。 ## 1.2 协议的声明和使用方法 在Ob

编写求n!的函数f(int n),在主函数中输入两个整数m、n,然后调用函数求: C=m!/n!(m -n)!

好的,我可以编写这个函数。以下是代码示例: ```c++ #include <iostream> using namespace std; int f(int n) { if (n <= 1) { return 1; } else { return n * f(n - 1); } } int main() { int m, n; cout << "请输入两个整数m和n,以空格分隔:" << endl; cin >> m >> n; int C = f(m) / (f(n) * f(m - n));

视频中运动目标跟踪算法的研究.doc

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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依