双隐的衣服比普通单隐衣服能多加多少血？85全智药师的话_自由幻想吧_百度贴吧
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&签到排名：今日本吧第个签到，本吧因你更精彩，明天继续来努力！
本吧签到人数：0可签7级以上的吧50个
本月漏签0次！成为超级会员，赠送8张补签卡连续签到：天&&累计签到：天超级会员单次开通12个月以上，赠送连续签到卡3张
关注：116,141贴子：
双隐的衣服比普通单隐衣服能多加多少血？85全智药师的话
顺便大神们能不能给个建议，我是应该先攒钱买龙啸呢还是先买双隐呢？21换钱改了每天少赚好多钱好让人忧桑
诶呀妈呀，你看看啊，智...
还有什么装备需要换的么...
不规定价格把它带走就行...
还有魔智灵防 400项灵带...
看上的来啊
刚才干活不小心 手破了 ...
女神联盟2,游族《女神联盟2》,欧美魔幻RPG网页游戏,众神大陆,万族混战.女神联盟2.游族2016精品页游,欧美魔幻RPG页游,女神超多游戏,招募史诗英雄,等你来战!
算 你本身有2W血 双加的孔隐是8%那你就比普通衣服多加1600血~龙啸加的是属性体质高也可以买龙啸但是法系1体加的血少不如双隐加的多 当然价格也不同- -，。
全智慧的话很少的一千的样子吧
双隐比龙啸实用多了
绵妹升85了嘛。
龙啸没啥用的赶脚
贴吧热议榜
使用签名档&&
保存至快速回贴幕墙玻璃单隐、双隐是什么意思_百度知道如何建立双隐层BP神经网络_百度知道君，已阅读到文档的结尾了呢~~
作为一种单隐层前馈神经网络
扫扫二维码，随身浏览文档
手机或平板扫扫即可继续访问
作为一种单隐层前馈神经网络
举报该文档为侵权文档。
举报该文档含有违规或不良信息。
反馈该文档无法正常浏览。
举报该文档为重复文档。
推荐理由：
将文档分享至：
分享完整地址
文档地址：
粘贴到BBS或博客
flash地址：
支持嵌入FLASH地址的网站使用
html代码：
&embed src='/DocinViewer-4.swf' width='100%' height='600' type=application/x-shockwave-flash ALLOWFULLSCREEN='true' ALLOWSCRIPTACCESS='always'&&/embed&
450px*300px480px*400px650px*490px
支持嵌入HTML代码的网站使用
您的内容已经提交成功
您所提交的内容需要审核后才能发布，请您等待！
3秒自动关闭窗口python实现单隐层神经网络基本模型
应朋友之请写了一份python实现单隐层BP Ann model的code，好久没写博客，就顺便发上来。这篇代码比较干净利落，比较纯粹的描述了Ann的基本原理，初学机器学习的同学可以参考。
模型中几个比较重要的参数：
学习率是影响模型收敛的重要因素，一般来说要根据具体场景灵活调整，过高的学习率会使得函数快速发散。
2.隐元数量
一般来说，增加隐层中神经元的数量比直接增加隐层更加有效，这也是单隐层神经网络的特点。对于复杂程度不算太高的问题而言，单隐层的效果优于多隐层。
3.随机种子位数
代码中增加了这一参数，来控制初始化连接权与阈值的精度。由于神经网络中初始权重与阈值是随机生成的，那么其随机精度会对结果产生一定的影响。在输入元、隐元的数量较多时，调整随机精度会起到减小误差的作用。
代码中举了一个非常简单的训练示例，笔者自拟了一个规则：
输入两个变量，当变量A = 变量B时，返回类型1，矩阵化为[1,0]。当变量A ！= 变量B时，返回类型2，矩阵化为[0,1]。
让神经网络去学习这个simple的规则，并给出20条测试数据去验证。最终使用了5000条训练数据，就获得了100%的正确分类能力。
#---Author：伍思磊---
#---Mail:wusilei@1006.tv---
importrandom
importmath
#---神经网络Model---
#构造函数初始化模型参数
def__init__(self,i_num,h_num,o_num):
self.learn_rate=0.1#学习率
self.num_long=2#输出结果位数
self.random_long=10#随机种子位数
self.input_num=i_num#输入层数量
self.hidden_num=h_num#隐层数量
self.output_num=o_num#输出层数量
self.input=[]#输入层
self.hidden=[]#隐层
self.output=[]#输出层
self.error=[]#误差
self.expectation=[]#期望
self.weight_ih=self.__ini_weight(self.input_num,self.hidden_num)#输入层-&隐层连接权
self.weight_ho=self.__ini_weight(self.hidden_num,self.output_num)#隐层-&输出层连接权
self.threshold_h=self.__ini_threshold(self.hidden_num)#隐层阈值
self.threshold_o=self.__ini_threshold(self.output_num)#输出层阈值
#初始连接权生成器
def__ini_weight(self,x,y):
long=math.pow(10,self.random_long)
foriinrange(0,x,1):
forjinrange(0,y,1):
num=round(random.randint(-1*long,long)/long,self.random_long)
res.insert(j,num)
result.insert(i,res)
returnresult
#初始阈值生成器
def__ini_threshold(self,n):
long=pow(10,self.random_long)
foriinrange(0,n,1):
num=round(random.randint(-1*long,long)/long,self.random_long)
result.insert(i,num)
returnresult
#激励函数sigma
defexcitation(self,value):
sigma=1/(1+(math.exp(-1*value)))
returnsigma
definput_param(self,data,expectation=[]):
self.input=[]
forvalueindata:
self.input.append(value)
if(expectation):
self.expectation=[]
forvalueinexpectation:
self.expectation.append(value)
defcount_hidden(self):
self.hidden=[]
forhinrange(0,self.hidden_num,1):
foriinrange(len(self.input)):
Hval+=self.input[i]*self.weight_ih[i][h]
Hval=self.excitation(Hval+self.threshold_h[h])
self.hidden.insert(h,Hval)
#输出层计算
defcount_output(self):
self.output=[]
foroinrange(0,self.output_num,1):
forhinrange(len(self.hidden)):
Oval+=self.hidden[h]*self.weight_ho[h][o]
Oval+=self.threshold_o[o]
Oval=round(Oval,self.num_long)
self.output.insert(o,Oval)
defcount_error(self):
self.error=[]
forkeyinrange(len(self.output)):
self.error.insert(key,self.expectation[key]-self.output[key])
#连接权反馈训练输入层-&隐层
deftrain_weight_ih(self):
foriinrange(len(self.weight_ih)):
forhinrange(len(self.weight_ih[i])):
foroinrange(0,self.output_num,1):
tmp+=self.weight_ho[h][o]*self.error[o]
self.weight_ih[i][h]=self.weight_ih[i][h]+self.learn_rate*self.hidden[h]*(1-self.hidden[h])*self.input[i]*tmp
#连接权反馈训练隐层-&输出层
deftrain_weight_ho(self):
forhinrange(len(self.weight_ho)):
foroinrange(len(self.weight_ho[h])):
self.weight_ho[h][o]=self.weight_ho[h][o]+self.learn_rate*self.hidden[h]*self.error[o]
#阈值反馈训练隐层
deftrain_threshold_h(self):
forhinrange(len(self.threshold_h)):
foroinrange(0,self.output_num,1):
tmp+=self.weight_ho[h][o]*self.error[o]
self.threshold_h[h]=self.threshold_h[h]+self.learn_rate*self.hidden[h]*(1-self.hidden[h])*tmp
#阈值反馈训练输出层
deftrain_threshold_o(self):
foroinrange(len(self.threshold_o)):
self.threshold_o[o]=self.threshold_o[o]+self.error[o]
deftrain(self):
self.train_weight_ih()
self.train_weight_ho()
self.train_threshold_h()
self.train_threshold_o()
#归一化函数
defnormal_num(self,max,min,data):
data=(data-min)/(max-min)
returndata
#寻找集合的最大值和最小值
#---业务部分(示例)---
#要训练的规则，输入两个值，如果两值相等返回[1,0]，反之返回[0,1]
deftestFunc(val):
if(val[0]==val[1]):
return[1,0]
return[0,1]
#构造神经网络模型
ann=Ann(2,3,2)
#生成训练数据，随机生成5000组[0,1][1,0][1,1][0,0]随机数组
foriinrange(0,10000,1):
x=random.randint(0,1)
y=random.randint(0,1)
data.append([x,y])
#取得训练数据中的最大值和最小值
foriinrange(len(data)):
forjinrange(len(data[i])):
if(i==0andj==0):
max=min=data[i][j]
elif(data[i][j]&max):
max=data[i][j]
elif(data[i][j]&&
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '2467140',
container: s,
size: '1000,90',
display: 'inlay-fix'
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '2467141',
container: s,
size: '1000,90',
display: 'inlay-fix'
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '2467142',
container: s,
size: '1000,90',
display: 'inlay-fix'
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '2467143',
container: s,
size: '1000,90',
display: 'inlay-fix'
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '2467148',
container: s,
size: '1000,90',
display: 'inlay-fix'