
Python
- 56 ответов
- 0 вопросов
44
Вклад в тег
import random
round(random.uniform(1,5),2)
import random
def get_random(a=1,b=5):
while True:
number = round(random.uniform(a,b),2)
if len(str(number).split('.')[1]) == 1:
continue
else:
return number
(x - min(X)) /(max(X) - min(X))
, где x это каждый элемент вектора, ну и соответственно min(X) - минимальный элемент вектора max(X) максимальный элемент вектора. подобная трансформация применяется к каждому элементу каждого вектора. Это примитивный пример, для понимания идеи. Данный вопрос глубокий различные техники кодирования могут быть очень сложны и существуют не мало разных подходов для решения подобных задач. Что касается двоичного входа для нейронных сетей то ответ нет. Нейронные сети могут в том числе получать двоичные значения, но не ограничены этим, также они могут получать дискретные (целые) или числа с плавающей запятой. test_dataset = ASDataset(client_file="raw/client_train_raw.txt", imposter_file="raw/imposter_train_raw.txt", \
transforms=preprocess)
train_dataset = ASDataset(client_file="raw/client_test_raw.txt", imposter_file="raw/imposter_test_raw.txt", \
transforms=preprocess)
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)
test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=128, shuffle=True)
(1/e, f(1/e))
, это критическая точка. Критическая точкой называется точки где функция либо не дифференцируема, либо производная функции равна нулю. y = x^x, ее производная будет x^x*(ln(x) + 1).
далее приравниваем производную к нулю x^x*(ln(x) + 1) = 0 и решаем для x.
Решением данного уравнения будет 1/e
Подставляем 1/e в исходное функцию и получаем это вы уже нашли округленно 0.692. (1/e,0.692) - Критическая точка. А в критических точках функция меняет свое направление, то есть если до этого шла на убавление проходя через критическую точку она пойдет на возрастание и наоборот. Выходит, что до 1/e функция убывает, а после - возрастает. Откуда берется такая связь?