我有一个神经网络与架构1024, 512, 256, 1(输入层有1024单位,输出层有1单位等).我想使用其中一种优化算法训练这个网络scipy.optimize.
问题是这些算法期望在一个向量中给出函数参数; 这意味着,在我的情况下,我必须在长度向量中展开所有权重
1024*512 + 512*256 + 256*1 = 655616
有些算法(比如fmin_bfgs)需要使用标识矩阵,因此它们会调用
I = numpy.eye(655616)
这并不令人惊讶地产生了一个MemoryError.有没有办法让我避免将所有权重展开到一个向量中,scipy.optimize而不是根据自己的需要调整算法？
我有一个数组x,我想将一个函数f应用于矩阵中满足某些条件的每个项目.Numpy是否提供了一种简化机制的机制？
这是一个例子.我的矩阵x应该只包含独占范围内的元素(0, 1).但是,由于舍入误差,某些元素可能等于0或1.对于每一个元素x,这正是0我想补充epsilon并为每个正是元素1我想减去epsilon.
编辑:(这个编辑是在我接受了askewchan的回答后做出的.)另一种方法是使用numpy.clip.
我有一个X表示受噪音影响的图像的矩阵.我还有一个布尔矩阵M,表示哪些像素受噪声影响.我想要做的是将每个"损坏的"像素设置为其八个相邻像素的平均值.
保证损坏的像素始终被未损坏的像素包围,并且图像边界上的像素都不会被破坏.我可以用什么函数来编写这个矢量化版本？
以下是类型签名chunksOf和splitPlaces来自Data.List.Split:
chunksOf :: Int -> [e] -> [[e]]
splitPlaces :: Integral a => [a] -> [e] -> [[e]]
为什么某些功能(如chunksOf)使用Int而其他功能(如)使用splitPlaces更通用的功能Integral a？
与其他一些语言不同，C++ 允许静态数据为任意类型，而不仅仅是普通的旧数据。简单的旧数据初始化很简单（编译器只是将值写入数据段中的适当地址），但其他更复杂的类型则不然。
非 POD 类型的初始化通常如何在 C++ 中实现？特别是，foo第一次执行该函数时究竟发生了什么？使用什么机制来跟踪是否str已经初始化？
#include <string>
void foo() {
static std::string str("Hello, Stack Overflow!");
}
feature当当前分支中的更改feature尚未准备好提交时，是否有任何方法可以从一个分支切换到另一个分支？
我经常发现自己处于这样一种情况：在实现新功能或修复错误时我没有想法，我需要切换齿轮并从事其他事情。但是，我不知道如何切换分支而不丢失迄今为止我所做的所有未提交的工作。
考虑以下代码:
int main()
{
cout << true ? "Yes" : "No";
return 0;
}
它的输出将是1,不会Yes或No.为什么它true被发送到输出流而不是Yes或No字符串？如果得到解析,内联的其余部分如何？
在C++中实现纯虚函数时,是否有最佳实践指南说实现也应该是虚拟的？理由是什么？
class Interface
{
public:
virtual void foobar() = 0;
};
class Concrete
: public Interface
{
public:
virtual void foobar();
};
我想在我的游戏中添加Python作为脚本语言.如果不是分发PY脚本,我用我的游戏分发PYC编译文件,用户是否还需要安装Python,或者DLL是否足够？