AnnS的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

TensorFlow深度學習（第2版 影印版）

為了解決AnnS的問題，作者GIANCARLO ZACCONEREZAUL KARIM 這樣論述：

深度學習是基於學習多層次抽象的機器學習演算法的一個分支。作為深度學習核心的神經網路被用於預測分析、電腦視覺、自然語言處理、時間序列預測以及執行大量其他的複雜任務。 本書面向的是希望利用TensorFlow的強大功能，結合其他的開源Python庫構建強大、穩健、準確的預測模型的開發人員、資料分析師、機器學習從業者和深度學習愛好者。 在本書中，你將學習如何使用前饋神經網路、卷積神經網路、遞迴神經網路、自動編碼器和因式分解機為機器學習系統開發深度學習應用程式，瞭解如何以分散式的方式在GPU上完成深度學習程式設計。最終，你將深入瞭解機器學習技術以及將其應用于現實項目的技巧。 P

reface Chapter 1: Getting Started with Deep Learning A soft introduction to machine learning Supervised learning Unbalanced data Unsupervised learning Reinforcement learning What is deep learning? Artificial neural networks The biological neurons The artificial neuron How does an ANN learn? ANNs and

the backpropagation algorithm Weight optimization Stochastic gradient descent Neural network architectures Deep Neural Networks (DNNs) Multilayer perceptron Deep Belief Networks (DBNs) Convolutional Neural Networks (CNNs) AutoEncoders Recurrent Neural Networks (RNNs) Emergent architectures Deep lea

rning frameworks Summary Chapter 2: A First Look at TensorFlow A general overview of TensorFlow What's new in TensorFlow vl.6? Nvidia GPU support optimized Introducing TensorFlow Lite Eager execution Optimized Accelerated Linear Algebra (XLA) Installing and configuring TensorFlow TensorFlow computat

ional graph TensorFlow code structure Eager execution with TensorFIow Data model in TensorFlow Tensor Rank and shape Data type Variables Fetches Feeds and placeholders Visualizing computations through TensorBoard How does TensorBoard work? Linear regression and beyond Linear regression revisited for

a real dataset Summary Chapter 3: Feed-Forward Neural Networks with TensorFIow Feed-forward neural networks (FFNNs) Feed-forward and backpropagation Weights and biases Activation functions Using sigmoid Using tanh Using ReLU Using softmax Implementing a feed-forward neural network Exploring the MNI

ST dataset Softmax classifier Implementing a multilayer perceptron (MLP) Training an MLP Using MLPs Dataset description Preprocessing A TensorFIow implementation of MLP for client-subscription assessment Chapter 4: Convolutional Neural Networks Chapter 5: Optimizing TensorFIow Autoencoders Chapter 6

: Recurrent Neural Networks Chapter 7: Heterogeneous and Distributed Computing Chapter 8: Advanced TensorFIow Programming Chapter 9: Recommendation Systems Using Factorization Machines Chapter 10: Reinforcement Learning Other Books You May Enjoy Index

AnnS進入發燒排行的影片

整數二次項積分與激發神經模型

為了解決AnnS的問題，作者葉宸甫 這樣論述：

進行突波神經網路之模擬時常需求解大量微分方程，而這使得現代電腦進行一實時處理因圖片而產生之光流的仿生視覺系統模擬時面臨一大挑戰。爲解決此一問題，我們開發了整數二次項積分與激發(Integer Quadratic Integrate-and-Fire, IQIF)模型，作爲新型的神經模型。IQIF 可產生與經典QIF 神經模型相同之激發模式，並將常見於模擬之浮點運算縮減爲整數運算；以受限制的膜電位與突觸電流動態範圍爲代價，此模型將提供對記憶體與邏輯閘較少需求之模擬方案。因此，IQIF 是一遵守生物可信性之模型，並可實作於邊緣運算平臺上，以達成低功耗、低成本之神經科學研究與機器學習應用。

基礎化學實驗教程（第2版）

為了解決AnnS的問題，作者陳麗華（主編） 這樣論述：

《基礎化學實驗教程》(第2版)保持了第一版的特色，根據實際教學需要對部分實驗內容進行了替換或改進，對全書內容進行了完善。本書結合民族院校特色將普通化學實驗、無機化學實驗、分析化學實驗、有機化學實驗統一起來。以科學性、系統性為基礎，強調實用性、內容銜接性、整體優化性而編寫。內容包括：化學實驗的基礎知識；常用儀器簡介；化學實驗的基本技能操作；物質的製備、分離與提純實驗技術；物質的合成實驗技術；驗證性實驗技術；滴定分析實驗技術；儀器分析實驗技術及綜合、設計性實驗技術等部分。為了減少對環境的污染和增強環境保護意識，還加入了微型和綠色實驗。 《基礎化學實驗教程》(第2版)可作為化學、化工、生命、農

學、環境以及預科(理科)等專業的基礎化學實驗教材，也可供相關專業技術人員參考。陳麗華，西北民族大學實驗中心，實驗中心主任，教授，主要教學經歷承擔課程：無機化學、無機化學實驗、有機化學、有機化學實驗、大氣控制工程、環境化學課程的教學與實驗教學。授課對象：生命科學與工程學院與化工學院各專業學生。近五年，授課學生人數635人，完成教學工作量720余學時。 主要教學、科學研究、實踐經歷近年來主持或主要承擔國家自然科學基金項目3項：「隴東黃土塬微生物-植物聯合修復石油污染土壤機理研究(41361070)」、「溶氣異相析出微氣泡在石油污染土壤清洗中增效機理的研究(21277023)」等；中國石油長慶

油田分公司項目：「長慶姬塬油田特低滲透油藏綜合利用示範基地(編號：12AQ-KF-018)」，「黃土塬區降解原油特殊功能菌開發技術研究(編號：11AQ-KF-007)」，國家民委重點科研項目「利用ANNs研究21世紀黃河甘肅段水資源污染狀況及影響因素」，蘭州市科技創新項目「智能化環境空氣採樣系統的研製開發(編號：2009-1-152)」等十余項國家、省部級科研項目。負責的項目「利用人工神經網路研究黃河甘肅段水資源污染狀況及影響因素」獲甘肅省「環境杯」科學技術進步二等獎、蘭州市科學技術進步三等獎；負責項目「理工農醫專業基礎課實驗教學通用平台建設」獲甘肅省教學成果獎；獲得甘肅省「普通高等學校青年教

師成才獎」、西北民族大學「十佳三育人」、西北民族大學「綜合治理先進個人」、西北民族大學「青年教師課堂比賽」三等獎等榮譽稱號。 發表論文四十多篇，其中SCI收錄六篇，EI和CSCD十五篇。出版專著兩部，教材一本。

應用田口方法及類神經網路探討疫情前後比特幣價格分析

為了解決AnnS的問題，作者許文哲 這樣論述：

新冠狀病毒（COVID-19）是比特幣誕生以來遇到第一次遇到大規模危機，但價格在2021年飆至六萬美金，而本研究中將探討哪些是影響比特幣主要變數，並進一步做數據分析與預測，並得到關鍵變數。此研究希望能收集各項可獲得資訊，並從中找出關鍵變數，撇除不可預期的情況下（如：中美貿易戰、其他政治因素、大公司干涉），找到哪些是影響比特幣最重要的因素。本研究以虛擬貨幣-比特幣作為探討主題，透過MATLAB軟體中的類神經網路工具箱，探討比特幣與新冠肺炎之間的關係。並將資料進行田口方法中的直交表找尋最佳網路模型組合，藉由不同數據的對應結果，判斷何者為最佳的族群資料並將其做為觀測對象，再對預測值進行RMSE、M

SE、MAPE計算，確認類神經網路的預測準確性。企業與投資客作為決策參考之依據。本研究使用倒傳遞神經網路方法，對整理完的週資料與月資料進行模擬預測，利用田口方法得出研究結果表示其預測能力優良。週資料MAPE值由3.23%變成0.26%；月資料MAPE值6.32%變成0.07%使預測更佳精準，並將最佳網路組合進行預測未來比特幣的走向，可以發現預測2022年2月至4月走向預測精準度優良。