小编Kai*_*Kai的帖子

我可以创建一个神经网络,我只需要对偏见实现进行澄清.哪种方式更好:B1, B2, .. Bn从权重矩阵中为每个层实现Bias矩阵,在单独的矩阵中,或者通过1在前一层输出(此层的输入)中添加a 来在权重矩阵中包含偏差.在图像中,我问这个实现是否:

或者这个实现:

是最好的.谢谢

我目前正在编写我自己的词法分析器（最终是一个解析器），到目前为止一切正常。我能够识别我需要的一切，只是最近我遇到了一个小问题。当我输入诸如“字符”之类的标识符时，词法分析器会输出一个 token[ KEYWORD, "char" ]和另一个 token [ IDENTIFIER, "acter" ]。我目前对输入进行词法分析的方式是在标识符之前查找关键字，以便像 一样int对关键字和标识符都有效的东西首先分配给关键字。但是当标识符在开头包含关键字时，它会将 分成ID两部分，一部分用于关键字，第二部分用于ID. 我需要它作为IDENTIFIER. 如果需要任何代码，我很乐意发布。

编辑：这是语法（还没有解析规则） 注意：它被缩短，只是为了保持重点：我的关键字在标识符之前，它们具有优先权。

关键词：“如果” | "其他" | "同时" | "为" | “假” | “真实” | “打破” | "返回" | "int" | “浮动” | "字符" | “字符串” | "布尔" | “空” | “空值”;

标识符：[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*；

INT_LITERAL: [0-9]+;

FLOAT_LITERAL: [0-9]+ '.' [0-9]+