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神经网络极速学习方法研究
- 单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用,但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要,成为制约其发展的主要瓶颈。产生这种情况的两个主要原因是:(1)传统的误差反向传播方法(back propagation,BP)主要基于梯度下降的思想,需要多次迭代;(2)网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定。因此算法的计算量和搜索空间很大。针对以上问题,借鉴ELM的
北约科技趋势2020-2040
- 最近,北约发表了一份重要的新报告《科技趋势:2020-2040》,着眼于未来20年的国防技术趋势及 对北约2019年12月份在伦敦会议上提出的新兴和颠覆性技术予以分析评估, 如大数据、人工智能、机器人、空间和生物技术以及高超音速武器等。
操作系统实验3分区管理
- 实验要求: 由于动态分区的大小是由作业需求量决定的,故分区的长度是预先不固定的,且分区的个数也随主存分配和回收变动。总之,所有分区情况随时可能发生变化,数据表格的设计必须和这个特点相适应。由于分区长度不同,因此设计的表格应该包括分区在主存中的起始地址和长度。由于分配时,空闲区有时会变成两个分区:空闲区和已分分区,回收主存分区时,可能会合并空闲区,这样如果整个主存采用一张表格记录已分分区和空闲区,就会使表格操作繁琐。主存分配时查找空闲区进行分配,然后填写已分配区表,主要操作在空闲区;某个作业执行