## 文件结构
- `model/` 存放训练好模型的文件夹
- `predict` 存放预测结果
- `test/` 测试集
- `train/` 训练集
- `BP.py` BP 代码实现
- `utils.py` 一些工具函数
## 使用说明
```
D:\BP> py .\BP.py
---------------------- Usage ----------------------
<train> --- begin to train
<continue> --- load model and continue training
<test> --- load model, predict test data and save
```
- `train` 重新训练
- `continue` 加载已有的模型继续训练,用于调整参数
- `test` 使用测试集测试
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温馨提示
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一种前沿的计算机科学技术,其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识,并利用深度学习、机器学习等算法,使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中,人工智能体现在诸多领域:如机器人技术,其中机器人不仅能执行预设任务,还能通过感知环境自主决策;语言识别和语音助手技术,如Siri或小爱同学,它们能理解并回应用户的语音指令;图像识别技术,在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析;自然语言处理技术,应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外,专家系统能够在特定领域提供专业级建议,物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式,从工作场景到日常生活,智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量,同时也在挑战伦理边界与社会规则,促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。
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SYSU 人工智能.zip (25个子文件)
SJT-code
AStar
AStar.py 5KB
BP
utils.py 720B
train
train-images.idx3-ubyte 44.86MB
train-labels.idx1-ubyte 59KB
BP.py 6KB
predict
.gitkeep 0B
model
bias1 80B
weight0 172KB
bias0 224B
weight1 2KB
test
t10k-images.idx3-ubyte 7.48MB
t10k-labels.idx1-ubyte 10KB
README.md 543B
SA
utils.py 1KB
LS.py 2KB
test
ch130.tsp 4KB
pr136.tsp 2KB
Solution.py 4KB
SA.py 2KB
GA
utils.py 1KB
GA.py 2KB
test
ch130.tsp 4KB
pr136.tsp 2KB
Solution.py 5KB
.gitignore 1KB
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