5221C00001H200的正则表达式

时间: 2023-07-30 21:11:18 浏览: 50
你可以使用以下正则表达式来匹配 "5221C00001H200": ```regex ^5221C\d{5}H\d{3}$ ``` 这个正则表达式的含义是: - `^` 表示匹配字符串的开头 - `5221C` 匹配字母和数字组成的固定前缀 - `\d{5}` 匹配 5 个连续的数字 - `H` 匹配字母 H - `\d{3}` 匹配 3 个连续的数字 - `$` 表示匹配字符串的结尾 所以,这个正则表达式可以用来检查一个字符串是否符合 "5221C00001H200" 的格式。
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无法确定每一层的激活函数和权重矩阵,因此无法直接给出每一层的输出矩阵。但是可以根据神经网络的基本原理推导出每一层的输出矩阵。 假设输入层的特征是x1, x2, ..., x479,那么输入层的输出矩阵为: [ x1 ] [ x2 ] [ ⋮ ] [ x479 ] 假设隐藏层1的激活函数为f1(x),权重矩阵为W1,则隐藏层1的输出矩阵为: [ f1(W1[1,1]x1 + W1[1,2]x2 + ... + W1[1,479]x479) ] [ f1(W1[2,1]x1 + W1[2,2]x2 + ... + W1[2,479]x479) ] [ ⋮ ] [ f1(W1[200,1]x1 + W1[200,2]x2 + ... + W1[200,479]x479) ] 假设隐藏层2的激活函数为f2(x),权重矩阵为W2,则隐藏层2的输出矩阵为: [ f2(W2[1,1]h1 + W2[1,2]h2 + ... + W2[1,200]h200) ] [ f2(W2[2,1]h1 + W2[2,2]h2 + ... + W2[2,200]h200) ] [ ⋮ ] [ f2(W2[100,1]h1 + W2[100,2]h2 + ... + W2[100,200]h200) ] 其中,h1, h2, ..., h200 是隐藏层1的输出矩阵。 假设输出层的激活函数为f3(x),权重矩阵为W3,则输出层的输出矩阵为: [ f3(W3[1,1]h1 + W3[1,2]h2 + ... + W3[1,100]h100) ] [ f3(W3[2,1]h1 + W3[2,2]h2 + ... + W3[2,100]h100) ] [ f3(W3[3,1]h1 + W3[3,2]h2 + ... + W3[3,100]h100) ] 其中,h1, h2, ..., h100 是隐藏层2的输出矩阵。

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