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《数据结构与算法C++版》(Data Structures and Algorithms in C++ Second Edition Adam Drozdek)第2版

deep-learning personal practice 深度学习个人练习，该项目实现了深度学习中一些常用的算法，内容包括： 四种初始化方法：zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。 深度神经网络 正则化 dropout 三种梯度下降方法：BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法：momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块： initialize parameters、forward propagation、backward propagati

ADAM-3016 is a DIN rail-mounted strain gauge input signal conditioning module with 1000 VDC 3-way isolation between input, output and power. The switch configurable input and output offers flexible, wide ranging capability for strain gauge. ADAM-3016 is equipped with a power LED to monitor the line power and a DC-to- DC converter status and 3 VR (ZERO, SPAN, EXCI) to calibrate input/output range and excitation voltage.

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将自适应矩估计算法（Adam）作为反向传播算法应用于普通的三层神经网络（输入层、隐含层、输出层）的反向传播过程，之后建立数据预测模型进行数据预测，压缩包中Adam.py为训练过程源码，test.py为测试过程源码，train.csv文件为训练数据集，test.csv文件为测试数据集，.npy文件为模型训练后保存的参数。

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