/*這題目簡直沒誰了
我只想說 codevs上傳題目的 專業素養在** 最起碼別有錯別字啊
0.0咳咳 說正事
應該是考察拓撲排序的
統計出入度 然後依次處理每個入度為0的點 當然ci為0的可以不必要統計了 因為他不傳遞刺激
好好理解一下給出的公式 無非就是所有傳入i的刺激與ci乘積累加
累加完事之後-ui
最後輸出 出度為0的
*/#include
#include
#include
#define maxn 110
using
namespace
std;
intn,m,c[maxn],u[maxn],head[maxn],num;
intin[maxn],out
[maxn];
struct
node
e[maxn*maxn];
void add(int
from,int to,int
dis)
intmain()
while(1
)
if(k==n+1)break
;
for(int i=head[k];i;i=e[i].pre)
}int falg=0
;
for(int i=1;i<=n;i++)
if(out[i]==0&&c[i]>0
)
if(falg==0)printf("
null");
return0;
}
神經網路 卷積神經網路
這篇卷積神經網路是前面介紹的多層神經網路的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網路當中，通過卷積運算來由淺入深的提取影象的不同層次的特徵，而利用神經網路的訓練過程讓整個網路自動調節卷積核的引數，從而無監督的產生了最適合的分類特徵。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細緻一些，但如果要更深入了...
神經網路 卷積神經網路
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神經網路簡介 多層神經網路
如上圖所示，該神經網路有三層。我們標記第一層 也就是輸入層 為a 1 第一層與第二層連線權重為w 1 然後第一層輸入與第一層權重的線性和為z 1 第一層神經元個數為n 1 並依次標記剩餘網路層。可以看出，存在 z l j i 1 n l a l i w l i,j a l w l j a l 1 f...