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

共軛復數(shù)知識點？

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

如何用代碼編寫一個神經(jīng)網(wǎng)絡異或運算器？

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]] #生成目標向量YY ([[0]，[1]，[0])。導數(shù)假): if(導數(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，導數(shù)為真)#修改權(quán)重向量使結(jié)果越來越接近目標向量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)絡成功地解決了異或問題。當輸入x1和x2相同時，它將輸出0，當它們不同時，它將輸出1。

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