在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数： 第一个参数logits：就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_classes]，单样本的话，大小就是num_classes 第二个参数lab

K-NN（K近邻算法）实现手写字符的识别（C语言）实现，通过VS2010平台验证通过，代码详细易懂，是该算法上手的好资料.

近年来，手势识别的问题是由于难以利用多种计算方法和设备来感知人的手部运动。因此，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。 我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因此在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。 我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。 我们解释了一种有效的手势识别方法。 我们还使用了简单的K-NN分类器。 在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。 我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。 我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。 因此，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。

关于 我们从文件优化了CoordConv操作。 为此，我们使用简单的数学公式： 使用c1 + c2通道输入的卷积可以表示为分别使用c1和c2通道输入的卷积之和。 对于具有相等行(0, 1, .. n)或相等列(0, 1, .. n)^T （在定义坐标的CoordConv中添加这些矩阵(0, 1, .. n)^T通道矩阵，卷积运算等于 列为alpha * (0, 1, .., n)^T + alpha0矩阵 行beta * (0, 1, .., n) + beta0对应的beta * (0, 1, .., n) + beta0 。 由于此操作之前卷积层中存在偏差，因此可以忽略偏差。 在coordconv/modules的层CoordXY提供一种增加了必要的结果与标准卷积以获得CoordConv 。 与原始论文相比，优化的操作版本更简单，更有效，并且参数数量更少。 依存关系 python

Torch.nn模块是Pytorch为神经网络设计的模块化接口，定义了不同的网络层。Torch.nn 利用autograd来定义模型，数据结构为Module。代码运行在Python 3.9.7版本以及Pytorch 1.10版本中。代码均在pycharm上运行，均能完美运行！

本项目主要实现了python端的径向基，通过实现算法本身而不是调用库实现，实现了径向基神经网络对双月数据进行分类，另外里面还进行了包括调整中心个数，学习率的调整方法等对原始程序进行了改进，可以用来进行不同参数下实现的比较

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