以前我浏览博客的时候记得别人说过，BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。可以知道，BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，BCELoss　CrossEntropyLoss的一个特例，只用于二分类问题，而CrossEntropyLoss可以用于二分类，也可以用于多分类。 不过我重新查阅了一下资料，发现同样是处理二分类问题，BCELoss与CrossEntropyLoss是不同的。下面我详细讲一下哪里不同。 1、使用nn.BCELoss需要在该层前面加上Sigmoid函数。 公式如下： 2、使用nn.CrossEntropyLoss会自动

UPS5000-S-600K-NN 法规符合性声明

使用K-NN、朴素贝叶斯及最小欧氏距离进行高光谱图像分类，准确度和混淆矩阵评估模型，运行project.m即可

使用SVM、随机森林及K-NN进行高光谱图像分类，内置Indian_pines、PaviaU、Salinas数据集及其标签

| | 神经网络架构的插图制作通常很耗时，并且机器学习研究人员经常发现自己是从头开始构建这些图的。 NN-SVG是用于参数化而非手动创建神经网络（NN）体系结构图的工具。 它还提供了将这些图形导出到可缩放矢量图形（SVG）文件的功能，该文件适合包含在学术论文或网页中。 该工具提供了生成三种人物的能力：经典全连接神经网络（FCNN）的数字，卷积神经网络（CNN）的排序推出数字以下的风格介绍和深度神经网络的数字。 前两个使用，而第二个使用JavaScript库。 NN-SVG提供了通过多种尺寸，颜色和布局参数根据用户喜好对图形进行样式设置的功能。 我希望该工具可以节省机器学习研究人员的时间，并且希望该软件在某些情况下也可以用作教学工具。 引文 勒尼尔（2019）。 NN-SVG：准备发布的神经网络体系结构示意图。 开源软件杂志，4（33），747，

曲波-NN 9个问题及其各自的QUBO矩阵。 QUBO矩阵用于将优化问题描述为矩阵，以便量子退火器（例如D-Wave QA）可以解决该问题。 现在，这些矩阵是一个非常有趣的构造。因此，出现了一些问题： 是否可以根据QUBO矩阵对问题类别进行分类？ 自动编码QUBO矩阵时，要权衡些什么呢，也就是说，在解决方案质量显着下降之前，还能走多远？ 让我们找出答案。 项目结构 文件 目的 nn / 包含神经网络模型。 问题/ 包含针对特定问题（例如3SAT或TSP）的生成器和评估器。 曲/ 将包含通用QUBO库。 数据集/ 包含生成的数据集。 楷模/ 包含训练有素的模型。 config.py 配置（json）处理。 main.py 主入口点。 pipe.py 在QUBO矩阵上对NN进行端到端训练和测试。 Simulations.json 所有实验和配置。

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实验环境：tensorflow版本1.2.0，python2.7 介绍 关于空洞卷积的理论可以查看以下链接，这里我们不详细讲理论： 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision and Pattern Recognition, 2015. 2.Yu, Fisher, and Vladlen Koltun. “Multi-scale context aggregation by dilated convoluti

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