6、神经网络学习入门:从冷热学习到梯度下降

神经网络学习入门:从冷热学习到梯度下降

1. 冷热学习

冷热学习是一种较为简单的学习形式。以下是在 Jupyter 笔记本中执行的代码,该代码尝试正确预测 0.8:

weight = 0.5
input = 0.5
goal_prediction = 0.8
step_amount = 0.001
for iteration in range(1101):
    prediction = input * weight
    error = (prediction - goal_prediction) ** 2
    print("Error:" + str(error) + " Prediction:" + str(prediction))

    up_prediction = input * (weight + step_amount)
    up_error = (goal_prediction - up_prediction) ** 2
    down_prediction = input * (weight - step_amount)
    down_error = (goal_prediction - down_prediction) ** 2
    if(down_error < up_error):
        weight = weight - step_amount

    if(down_error > up_error):
        weight = weight + step_amount

这段代码的逻辑是:先进行一次预测,然后分别增

分布式微服务企业级系统是一个基于Spring、SpringMVC、MyBatis和Dubbo等技术的分布式敏捷开发系统架构。该系统采用微服务架构和模块化设计,提供整套公共微服务模块,包括集中权限管理(支持单点登录)、内容管理、支付中心、用户管理(支持第三方登录)、微信平台、存储系统、配置中心、日志分析、任务和通知等功能。系统支持服务治理、监控和追踪,确保高可用性和可扩展性,适用于中小型企业的J2EE企业级开发解决方案。 该系统使用Java作为主要编程语言,结合Spring框架实现依赖注入和事务管理,SpringMVC处理Web请求,MyBatis进行数据持久化操作,Dubbo实现分布式服务调用。架构模式包括微服务架构、分布式系统架构和模块化架构,设计模式应用了单例模式、工厂模式和观察者模式,以提高代码复用性和系统稳定性。 应用场景广泛,可用于企业信息化管理、电子商务平台、社交应用开发等领域,帮助开发者快速构建高效、安全的分布式系统。本资源包含完整的源码和详细论文,适合计算机科学或软件工程专业的毕业设计参考,提供实践案例和技术文档,助力学生和开发者深入理解微服务架构和分布式系统实现。 【版权说明】源码来源于网络,遵循原项目开源协议。付费内容为本人原创论文,包含技术分析和实现思路。仅供学习交流使用。
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