用dw编写一个函数sum（n），计算1+3+5+7+…+n的和。 y(n)={(1n=1||n=2y(n-1)+y(n-2) n>2 )┤

时间: 2023-12-26 16:04:12 浏览: 54
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计算1加到n的和

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以下是使用dw语言编写的sum函数和y函数： 函数sum(n) { s = 0; for(i=1; i<=n; i+=2) { s += i; } return s; } 函数y(n) { if(n==1 || n==2) { return 1; } else { return y(n-1) + 2*y(n-2); } } 使用方法： sum(5) // 返回9，即1+3+5的和 y(7) // 返回29，根据递推式计算得到的结果
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用dw编写一个函数sum（n），计算1+3+5+7+…+n的和。 y(n)={(1n=1||n=2@y(n-1)+y(n-2) n>2 )

这里提供两种不同的方式实现该...这里使用递归函数y(n)计算1 3 5 7 … n的值，然后在sum(n)中循环调用y(n)求和。注意，递归函数的边界条件是n等于1或2，因为当n为偶数时，y(n)的值为前面的奇数值之和，不符合题目要求。

dw编写php编写一个函数sum（n），计算1+3+5+7+…+n的和

...function sum($n) { $sum = 0; for ($i = 1; $i $n;...函数 sum 接受一个参数 n，表示需要计算的数列范围。使用一个循环遍历从 1 到 n 的奇数，将其累加到变量 sum 中。最后返回 sum 即可。

def softmax_loss_vectorized(W, X, y, reg): loss = 0.0 dW = np.zeros_like(W) N = X.shape[0] f = np.dot(X, W) # f.shape = N, C f -= f.max(axis = 1).reshape(N, 1) s = np.exp(f).sum(axis = 1) loss = np.log(s).sum() - f[range(N), y].sum() counts = np.exp(f) / s.reshape(N, 1) counts[range(N), y] -= 1 dW = np.dot(X.T, counts) loss = loss / N + 0.5 * reg * np.sum(W * W) dW = dW / N + reg * W return loss, dW

这是一个实现softmax损失函数的向量化版本的Python代码。 参数： - W：权重矩阵，形状为(D, C)，其中D是特征数，C是类别数 - X：输入数据，形状为(N, D)，其中N是样本数 - y：标签，形状为(N,) - reg：正则化系数...
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clear clc T=3000; N=50*2^10; dt=T/N; R=4; Dt=R*dt; L=N/R; n1=randn(1,L); %产生标准正态分布的随机数或矩阵的函数1*N阶 n2=randn(1,L); n3=randn(1,L); n4=randn(1,L); %dW=sqrt(dt)*n; %一个非负实数的平方根 %W=cumsum(dW); %计算一个数组(dW)各行的累加值 Xzero=0.5,Yzero=0.3;%初值 0.03909 0.1762 Xtemp=Xzero; Ytemp=Yzero; a=5/27;b=32/27;c=32/135;d=2/15; sigma1=0.1;sigma2=0.1; Ytemp=Yzero; Xtemp=Xzero; for j=1:L %随机模型 %Winc=sum(dW(R*(j-1)+1:R*j)); Jtemp=j+1; Xtemp=Xtemp+(Xtemp.*(1-Xtemp-b.*Ytemp/(a+Xtemp))).*Dt+sigma1.*Xtemp.*n1(j).*sqrt(Dt)+(Xtemp.*((n1(j).*n1(j)-1).*Dt).*sigma1^2)/2; Ytemp=Ytemp+(Ytemp.*(d-Ytemp+c.*Xtemp/(a+Xtemp))).*Dt+sigma2.*Ytemp.*n2(j).*sqrt(Dt)+(Ytemp.*((n2(j).*n2(j)-1).*Dt).*sigma2^2)/2; Xem(j)=Xtemp; Yem(j)=Ytemp; Jstroges(j)=Jtemp; Xstroges(j)=Xtemp; Ystroges(j)=Ytemp; end 用上述代码画三维图像

下面是一个使用scatter3函数绘制三维散点图的示例代码： matlab figure; scatter3(Xem, Yem, Jstroges, 'filled'); xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('Time'); title('3D Scatter Plot'); 这个示例代码中...

请设计一个5层全连接网络，损失函数自由，但是激励函数使用sigmoid/tanh/relu，反向传播过程自己写，不能使用pytorch框架的自动求导机制，目标是实现如下函数： y=x2+2x-3

以下是一个5层全连接网络的示例，其中激励函数使用ReLU，损失函数为均方误差(MSE)，反向传播过程使用手动计算梯度的方法实现： import numpy as np # 定义激励函数ReLU def ReLU(x): return np.maximum(, x) ...

使用 Numpy 编写一个神经网络，并开发 BP 算法。两个隐层，第 一个隐层 4 个神经元，第二个隐层 8 个神经元，输入是 4 个神经 元，输出是 2 个神经元。激活函数用 ReLu。并对 data.csv 数据集进 行训练和测试，计算精度。数据包含的属性为x1,x2,x3,x4,y。共20个数据

在这个例子中，我们有四个输入特征，两个输出，两个隐层，每个隐层分别有4个和8个神经元。我们使用Numpy来实现这个神经网络的结构和参数初始化。 python import numpy as np # 定义神经网络结构 input_size = ...

以下这段代码的反向传播代码是啥 xs[t] = one_hot_encode_sequence(inputs[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) ats[t] = np.tanh(np.dot(U, xs[t]) + np.dot(W, ats[t-1]) + s1) bts[t] = np.tanh(np.dot(V, ats[t]) + np.dot(R, ats[t-1]) + np.dot(T, bts[t-1]) + s2) ots[t] = np.dot(Q, bts[t]) + s3 pts[t] = np.exp(ots[t]) / np.sum(np.exp(ots[t])) # 交叉熵计算loss函数 y_class = one_hot_encode_sequence(targets[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) loss += np.sum(y_class*(-np.log(ps[t]))) # softmax (cross-entropy loss)

该代码利用反向传播算法，从最后一个时间步开始，逐步计算每个时间步的梯度，并将它们累加到相应参数的梯度中。在计算过程中，利用了链式法则和梯度传递的思想。最后，使用梯度修剪来防止梯度爆炸。

1.使用 Numpy 编写一个神经网络，并开发 BP 算法。两个隐层，第 一个隐层 4 个神经元，第二个隐层 8 个神经元，输入是 4 个神经 元，输出是 2 个神经元。激活函数用 ReLu。并对 data.csv 数据集进 行训练和测试，计算精度。

最后，我们定义一个训练模型的函数，并使用 data.csv 数据集进行训练和测试： python def train(X, y, n_h1, n_h2, num_iterations, learning_rate): n_x = X.shape[0] n_y = y.shape[0] # initialize ...

class gnconv2(nn.Module): # gnconv模块 def __init__(self, dim, order=3, gflayer=None, h=14, w=8, s=1.0): super().__init__() self.order = order self.dims = [dim // 2 ** i for i in range(order)] self.dims.reverse() self.proj_in = nn.Conv2d(dim, 2 * dim, 1) if gflayer is None: self.dwconv = get_dwconv(sum(self.dims), 7, True) else: self.dwconv = gflayer(sum(self.dims), h=h, w=w) self.proj_out = nn.Conv2d(dim, dim, 1) #self.proj_out = nn.Conv2d(dim, dim, 3, 2, 1) self.pws = nn.ModuleList( [ReluConv(self.dims[i], self.dims[i + 1], 1) for i in range(order - 1)] ) self.scale = s self.conv = nn.Conv2d(dim, dim, 3, 2, 1) self.drop_path = nn.Identity() self.cat = Concat(1) def forward(self, x, mask=None, dummy=False): fused_x = self.proj_in(x) pwa, abc = torch.split(fused_x, (self.dims[0], sum(self.dims)), dim=1) dw_abc = self.dwconv(abc) * self.scale dw_list = torch.split(dw_abc, self.dims, dim=1) x = pwa * dw_list[0] for i in range(self.order - 1): x = self.pws[i](x) * dw_list[i + 1] #无残差 # cat_input = self.cat((x, dw_list[i])) # x = (self.drop_path(self.pws[i](x)) + cat_input) * dw_list[i + 1] # 有残差 x = self.proj_out(x) x = self.conv(x) return x解释

其中，dwconv 和 pws 都是使用了 ReluConv 函数，这个函数是对卷积层和 ReLU 层的封装，方便代码的编写和阅读。 总体来说，gnconv2 模块的作用是将输入 x 进行卷积、深度可分离卷积、多个 1x1 卷积和连接操作，最终...

汇编语言实现1!+2!+3!+4!+5!+6!+7!+8!

输出一个字符 int 0x80 pop ebp ret 以上代码将计算结果存储在寄存器ax中，并使用sys_exit系统调用将结果返回给操作系统。每次计算阶乘时，使用索引从fact数组中获取当前阶乘的值，然后将其与乘积相乘。在...

解释下这段代码：class gnconv(nn.Module): def __init__(self, dim, order=5, gflayer=None, h=14, w=8, s=1.0): super().__init__() self.order = order self.dims = [dim // 2 ** i for i in range(order)] self.dims.reverse() self.proj_in = nn.Conv2d(dim, 2*dim, 1) if gflayer is None: self.dwconv = get_dwconv(sum(self.dims), 7, True) else: self.dwconv = gflayer(sum(self.dims), h=h, w=w) self.proj_out = nn.Conv2d(dim, dim, 1) self.pws = nn.ModuleList( [nn.Conv2d(self.dims[i], self.dims[i+1], 1) for i in range(order-1)] ) self.scale = s print('[gnconv]', order, 'order with dims=', self.dims, 'scale=%.4f'%self.scale) def forward(self, x, mask=None, dummy=False): B, C, H, W = x.shape fused_x = self.proj_in(x) pwa, abc = torch.split(fused_x, (self.dims[0], sum(self.dims)), dim=1) dw_abc = self.dwconv(abc) * self.scale dw_list = torch.split(dw_abc, self.dims, dim=1) x = pwa * dw_list[0] for i in range(self.order -1): x = self.pws[i](x) * dw_list[i+1] x = self.proj_out(x) return x

该类包含一个构造函数和一个前向传播函数 forward。 在构造函数中，该类接受以下参数： - dim：输入特征图的通道数。 - order：gnconv 操作的阶数，默认为 5。 - gflayer：gnconv 操作中使用的可分离卷积层，如果...

按以下方法编写梯度下降法预测波士顿房价1、获取数据并划分数据集 2、数据标准化/归一化处理 3、LinearRegression_numpy类实例化 #训练模型，调用类中的train_BGD方法 # 4、使用测试集进行测试，模型评价 # 将模型训练得到的系数w与测试数据test_data计算得到预测值。 # 计算测试集的MSE 5、画出损失函数的变化趋势，画出预测值与真实值曲线

以下是Python代码实现： # 导入需要的库 ...接着使用 LinearRegression_numpy 类实例化并使用批量梯度下降法训练模型，并计算测试集的均方误差。 最后，画出损失函数的变化趋势和预测值与真实值的曲线。

请生成一个输入层4个节点，第一个隐藏层5个节点，第二个隐藏层4个节点，输出层1个节点，激活函数为ReLU,全连接的BP神经网络matlab训练代码

并将第一个和第二个隐藏层的激活函数设置为ReLU（即正线性变换函数）。 最后，我们打印了网络结构 net 和预测输出 outputs。 请注意，这只是一个简单示例，具体训练参数和数据需要根据实际情况进行调整。希望...

乳腺癌数据集是机器学习经典的数据集之一，接下来请使用这个数据集完成线性回归底层及决策树回归模型的训练 1、 调用sklearn包加载乳腺癌数据集 2、 获取特征与标签矩阵 3、 进行标准化 4、 洗牌 5、 切分训练集测试集 6、 创建线性模型 7、 创建代价函数 8、 创建梯度下降函数 9、 创建精度函数 10、 训练模型，画出代价函数 11、 输出测试集精度 12、 创建决策树分类模型 13、 模型深度为5 14、 训练模型 15、 输出测试集预测值 16、 输出测试集精度

cost = (1 / (2 * n_samples)) * np.sum((Y_pred - Y_true)**2) return cost # 创建梯度下降函数 def gradient_descent(X, Y, lr, n_iters): n_samples, n_features = X.shape weights = np.zeros(n_features) ...

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