共軛復(fù)數(shù)知識點(diǎn)？共軛復(fù)數(shù)，其中兩個實(shí)部相等，虛部相反，是共軛復(fù)數(shù)。當(dāng)虛部不為零時，共軛復(fù)數(shù)意味著實(shí)部相等，虛部相反。若虛部為零，則其共軛復(fù)數(shù)為自身(虛部不等于0時也叫共軛虛數(shù))。復(fù)數(shù)Z的共軛復(fù)數(shù)表示為

共軛復(fù)數(shù)知識點(diǎn)？

共軛復(fù)數(shù)，其中兩個實(shí)部相等，虛部相反，是共軛復(fù)數(shù)。當(dāng)虛部不為零時，共軛復(fù)數(shù)意味著實(shí)部相等，虛部相反。若虛部為零，則其共軛復(fù)數(shù)為自身(虛部不等于0時也叫共軛虛數(shù))。復(fù)數(shù)Z的共軛復(fù)數(shù)表示為Z(加一條水平線)，有時也可以表示為Z*。同時，復(fù)數(shù)Z(加一條水平線)稱為復(fù)數(shù)Z的復(fù)共軛。

如何用代碼編寫一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異或運(yùn)算器？

異或問題，即判斷兩個輸入x1和x2是否一致。

以下是用Python實(shí)現(xiàn)的代碼

Import numpy as (1)#生成輸入向量XX ([[0，0，1]，[0，1，1]，[1，0，1]，[1，1，1]] #生成目標(biāo)向量YY ([[0]，[1]，[0])。導(dǎo)數(shù)假): if(導(dǎo)數(shù)真): r:)對于xrang: #前向傳播后向傳播，計算各層的輸出。Syn0))l2 nonlin((l1，syn1))#每一萬次計算輸入層與目標(biāo)矢量的差值(輸出誤差)l2_:print : STR((NP .ABS (L2 _誤差))print (L2) #計算誤差l2 _ delta l2 _誤差*nonlin(l2，DerivTrue)#計算上一層對下一層的誤差影響l1 _誤差l2_(syn1。T)#計算輸入層在整個L1上的誤差_ Delta L1 _誤差* Nonlin (L1，導(dǎo)數(shù)為真)#修改權(quán)重向量使結(jié)果越來越接近目標(biāo)向量syn1 (l2_delta)syn0 (l1_de)。Lta)如果執(zhí)行上面的代碼，你會發(fā)現(xiàn)這個非線性多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功地解決了異或問題。當(dāng)輸入x1和x2相同時，它將輸出0，當(dāng)它們不同時，它將輸出1。

如果你喜歡人工智能，算法，Python，JavaScript，Java相關(guān)的話題，關(guān)注頭條號:編程快訊就可以了。

喜歡的朋友可以點(diǎn)贊，關(guān)注，轉(zhuǎn)發(fā)，評論！同時也歡迎大家在評論中補(bǔ)充不足！