共軛復(fù)數(shù)知識(shí)點(diǎn)？共軛復(fù)數(shù)，其中兩個(gè)實(shí)部相等，虛部相反，是共軛復(fù)數(shù)。當(dāng)虛部不為零時(shí)，共軛復(fù)數(shù)意味著實(shí)部相等，虛部相反。若虛部為零，則其共軛復(fù)數(shù)為自身(虛部不等于0時(shí)也叫共軛虛數(shù))。復(fù)數(shù)Z的共軛復(fù)數(shù)表示為

共軛復(fù)數(shù)知識(shí)點(diǎn)？

共軛復(fù)數(shù)，其中兩個(gè)實(shí)部相等，虛部相反，是共軛復(fù)數(shù)。當(dāng)虛部不為零時(shí)，共軛復(fù)數(shù)意味著實(shí)部相等，虛部相反。若虛部為零，則其共軛復(fù)數(shù)為自身(虛部不等于0時(shí)也叫共軛虛數(shù))。復(fù)數(shù)Z的共軛復(fù)數(shù)表示為Z(加一條水平線)，有時(shí)也可以表示為Z*。同時(shí)，復(fù)數(shù)Z(加一條水平線)稱為復(fù)數(shù)Z的復(fù)共軛。

如何用代碼編寫一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異或運(yùn)算器？

異或問題，即判斷兩個(gè)輸入x1和x2是否一致。

以下是用Python實(shí)現(xiàn)的代碼

Import numpy as (1)#生成輸入向量XX ([[0，0，1]，[0，1，1]，[1，0，1]，[1，1，1]] #生成目標(biāo)向量YY ([[0]，[1]，[0])。導(dǎo)數(shù)假): if(導(dǎo)數(shù)真): r:)對(duì)于xrang: #前向傳播后向傳播，計(jì)算各層的輸出。Syn0))l2 nonlin((l1，syn1))#每一萬次計(jì)算輸入層與目標(biāo)矢量的差值(輸出誤差)l2_:print : STR((NP .ABS (L2 _誤差))print (L2) #計(jì)算誤差l2 _ delta l2 _誤差*nonlin(l2，DerivTrue)#計(jì)算上一層對(duì)下一層的誤差影響l1 _誤差l2_(syn1。T)#計(jì)算輸入層在整個(gè)L1上的誤差_ Delta L1 _誤差* Nonlin (L1，導(dǎo)數(shù)為真)#修改權(quán)重向量使結(jié)果越來越接近目標(biāo)向量syn1 (l2_delta)syn0 (l1_de)。Lta)如果執(zhí)行上面的代碼，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)非線性多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功地解決了異或問題。當(dāng)輸入x1和x2相同時(shí)，它將輸出0，當(dāng)它們不同時(shí)，它將輸出1。

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