a022: 問題2、神經元運算
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最近更新 : 2018-09-13 21:32

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利用類神經網路作為基礎的深度學習演算法在近幾年有很多成功的案例,尤其是應用在電腦視覺以及語音辨識的應用上,都已經達到了商用化的標準,而一組類神經網路,其實就是由大量的神經元所組成。

上圖為最基本的神經元示意圖,a1 ~ an為輸入向量的各個分量,w1 ~ wn為神經元各個突觸的權值,b可 以視為一調整的常數,f為傳導函數,通常為非線性函數,我們可以假設採用hardlim(x),hardlim(x)的定義為

hardlim(x) = 1 if x ≥ 0

0 otherwise

所以,一個神經元的數學表示可以寫成 t = f(a1*w1 + a2*w2+ ….+an*wn+b)

輸入說明

第一行輸入 n 跟 b 的數值,中間以空白分隔。

第二行輸入 a1 到 an 的數值,每個數值中間以空白分隔。

第三行輸入 w1 到 wn 的數值,每個數值中間以空白分隔。

輸出說明

請輸出計算後的 t 值。

範例輸入
測資一
2 0.12
10 3
0.1 -0.4

測資二
3 15
143 -29 -17
0.023 0.18 0.76 
範例輸出
輸出一
0

輸出二
1
測資資訊:
記憶體限制: 64 MB
公開 測資點#0 (33%): 1.0s , <1K
公開 測資點#1 (33%): 1.0s , <1K
公開 測資點#2 (34%): 1.0s , <1K
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[編輯: han910625 (Satisfy) ]
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