用简洁的图和例子推导神经网络的过程。神经网络原理及推导：神经网络向前馈送信息；反向传播误差；梯度下降定义及例子；权重更新。文件为ppt形式
2021-04-14 15:17:09
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利用numpy完成全连接层的前向传播和反向传播的梯度下降，可以进行多分类识别。案例运用bp神经网络对手写数字mnist数据集进行分类，训练集精度达到99%，验证集精度达到96%以上。一个输入层一个隐藏层一个输出层，激活函数sigmoid，最后一个softmax，loss function为交叉熵损失函数。
2021-04-13 17:20:23
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资源包括两个算法的python实现，分别是共轭梯度法和BFGS法，利用Numpy与Sympy，实现了只需输入函数与初始点等基本条件，即可求解并输出迭代过程种各参数变化。
2021-04-13 16:53:29
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沥青路面梯度热导率结构优化及温度场，王声乐，杜银飞，为提高沥青路面内热量向下传导效率，减少路面积热，本文优化了梯度热导率结构(OGCS)：15%F+10%F+0。ABAQUS模拟结果表明，OGCS夜晚向外界环
2021-04-11 11:27:15
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该文件内容为共轭梯度算法的并行实现方式，主要包括在mpi下的实现，openmp下的实现以及基于cuda的gpu实现。
文件中的readme.txt是对代码的编译和运行以及参数的的说明。
串行代码参见https://blog.csdn.net/aiwodaqinshi/article/details/92835333
2021-04-07 15:47:41
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