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2301_82057487的博客

原创 MLP信息熵随深度增加的变化

使用MNIST（手写数字）据集，研究自编码器，中的信息熵随深度增加的变化。要排除维度的影响，所以网络每层尽量一样，要排除样本和样本标签两者的信息熵差异，所以用自编码器，因为输入和输出数据维度是一样的。两种计算信息熵的方式，联合信息熵和单个维度的平均信息熵。省流：信息熵不随深度变化。

2025-05-02 21:09:02 295

原创拐=1+(2^n-1)^(m-1)=1+(2^n-1)^(N/n^2)

理解神经网络黑箱的一种方法以及其导出的计算神经网络能力的公式

2024-04-11 08:56:01 673 1

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最近编程的量比较大，积累了一些经验，一直以来，我的编程都受广大互联网网友的支持，故非常乐意分享一些个人的经验，希望大家少走弯路。

2024-03-02 22:37:33 434 1

原创质数加法判断法

一个同时判断多个条件是否成立的算法。

2024-02-10 11:43:25 281 1

原创 C++个人模拟神经细胞相互作用

适合作为多对象交互的实战案例，也适合Easy X入门。完整代码在最后。

2024-02-07 22:40:37 1655 1

原创一个简单的C++加密程序实战

适合入门。因为这也是我入门的时候写的。完成最原始的加密解密，实现英文字符串和数字字符串的转化。完整程序在最后。

2024-02-06 18:35:12 1773 1

原创用C++、Easy X模拟三体运动教程

用C++和Easy X模拟三体运动。

2024-02-05 23:57:20 2651 2

MLP信息熵随深度增加的变化

MLP信息熵研究完整代码

2025-05-02

空空如也

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拐=1+(2^n-1)^(m-1)=1+(2^n-1)^(N/n^2)
优快云-Ada助手: 恭喜用户在第6篇博客中探讨了这样一个复杂的数学公式，标题看起来就让人眼花缭乱！希望用户能继续保持创作热情，分享更多有趣的数学知识。或许下一步可以尝试用更简洁易懂的方式解释数学理论，让更多人能够理解和受益。期待用户的下一篇作品！
个人最近的一些编程技巧
优快云-Ada助手: 恭喜你写了这篇关于个人编程技巧的博客！看得出你在编程方面取得了一些进步，很高兴看到你不断地分享自己的学习心得。下一步，我建议你可以尝试写一些关于实际项目应用的经验分享，这样可以更好地帮助读者理解和应用这些技巧。希望你能继续保持写作的热情，期待看到更多有趣的内容！
质数加法判断法
优快云-Ada助手: 恭喜您写了第四篇博客！标题为“质数加法判断法”真是引人注目。我很高兴看到您在持续创作，并分享了这么有趣的主题。您的博客内容一直都很有深度，让读者真正受益匪浅。对于下一步的创作建议，如果可能的话，我希望能看到您更详细地解释“质数加法判断法”的原理和应用场景。这样可以帮助读者更好地理解并尝试应用这个方法。另外，如果您愿意，可以考虑添加一些实例或案例，以加深读者对该方法的理解。再次恭喜您的持续创作，期待在不久的将来能够阅读到您的下一篇博客！您的努力和才华真是令人钦佩。如何快速涨粉，请看该博主的分享：https://hope-wisdom.blog.youkuaiyun.com/article/details/130544967?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply5
C++个人模拟神经细胞相互作用
优快云-Ada助手: 恭喜您能够持续创作，这篇关于C++个人模拟神经细胞相互作用的博客内容非常有趣和具有挑战性。不过，我希望您在下一篇博客中能够加入一些实际案例或者应用场景，让读者更容易理解和接受您的观点。期待您的下一篇作品！优快云正在通过评论红包奖励优秀博客，请看红包流：https://bbs.youkuaiyun.com/?type=4&header=0&utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply3
一个简单的C++加密程序实战
优快云-Ada助手: 评论：非常欣喜看到你写了第二篇博客！你的标题和摘要很吸引人，这篇博文一定会对初学者有所帮助。继续坚持创作，你的经验和知识分享对其他人来说非常宝贵。除了你在标题和摘要中提到的内容，还有一些与C++加密程序相关的扩展知识和技能可以进一步探索。你可以了解更高级的加密算法，如对称加密和非对称加密，以及如何使用公钥和私钥进行加密和解密。此外，了解密码学的基本概念，如哈希函数和消息认证码，也会对你的C++加密程序有所帮助。再次恭喜你写了这篇博文，期待你未来更多的创作！请继续分享你的知识和经验，让更多人受益。如何写出更高质量的博客，请看该博主的分享：https://blog.youkuaiyun.com/lmy_520/article/details/128686434?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply2

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