神經元pow挖礦

發布時間: 2021-12-31 01:46:04

『壹』 neuralink怎麼讀音

內挼林克。Neuralink是一家美國科技公司，總部位於美國舊金山，由埃隆·馬斯克（Elon Musk）和其他八人於2016年7月聯合創辦。

該公司主要研發「神經織網（neural lace）」技術，致力於將人類大腦與計算機連接起來，即支持人與機器直接交流，不再需要物理界面。

2021年7月29日，Neuralink完成了2.05億美元C輪融資，領投的為迪拜風險投資公司Vy Capital，谷歌風投、Founders Fund、DFJ Growth等基金也出現在投資名單中。

Neuralink埃隆·馬斯克成立的一家高科技公司，致力於通過製造微米等級的設備，將人腦與機器介面連接起來。2016年7月，Neuralink在加州注冊，是一家「醫學研究」公司，馬斯克提供公司運營資金。

Neuralink開發馬斯克稱之為「神經蕾絲」的技術，在人腦中植入細小的電極，可能有朝一日能用來上傳、下載人的思想。

『貳』 BP神經網路演算法的C++源代碼可否盡快發一份，[email protected]

#pragma hdrstop
#include <stdio.h>
#include <iostream.h>
const A=30.0;
const B=10.0;
const MAX=500; //最大訓練次數
const COEF=0.0035; //網路的學習效率
const BCOEF=0.001;//網路的閥值調整效率
const ERROR=0.002 ; // 網路訓練中的允許誤差
const ACCURACY=0.0005;//網路要求精度
double sample[41][4]={{0,0,0,0},{5,1,4,19.020},{5,3,3,14.150},
{5,5,2,14.360},{5,3,3,14.150},{5,3,2,15.390},
{5,3,2,15.390},{5,5,1,19.680},{5,1,2,21.060},
{5,3,3,14.150},{5,5,4,12.680},{5,5,2,14.360},
{5,1,3,19.610},{5,3,4,13.650},{5,5,5,12.430},
{5,1,4,19.020},{5,1,4,19.020},{5,3,5,13.390},
{5,5,4,12.680},{5,1,3,19.610},{5,3,2,15.390},
{1,3,1,11.110},{1,5,2,6.521},{1,1,3,10.190},
{1,3,4,6.043},{1,5,5,5.242},{1,5,3,5.724},
{1,1,4,9.766},{1,3,5,5.870},{1,5,4,5.406},
{1,1,3,10.190},{1,1,5,9.545},{1,3,4,6.043},
{1,5,3,5.724},{1,1,2,11.250},{1,3,1,11.110},
{1,3,3,6.380},{1,5,2,6.521},{1,1,1,16.000},
{1,3,2,7.219},{1,5,3,5.724}};
double w[4][10][10],wc[4][10][10],b[4][10],bc[4][10];
double o[4][10],netin[4][10],d[4][10],differ;//單個樣本的誤差
double is; //全體樣本均方差
int count,a;
void netout(int m, int n);//計算網路隱含層和輸出層的輸出
void calculd(int m,int n); //計算網路的反向傳播誤差
void calcalwc(int m,int n);//計算網路權值的調整量
void calcaulbc(int m,int n); //計算網路閥值的調整量
void changew(int m,int n); //調整網路權值
void changeb(int m,int n);//調整網路閥值
void clearwc(int m,int n);//清除網路權值變化量wc
void clearbc(int m,int n);//清除網路閥值變化量bc
void initialw(void);//初始化NN網路權值W
void initialb(void); //初始化NN網路閥值
void calculdiffer(void);//計算NN網路單個樣本誤差
void calculis(void);//計算NN網路全體樣本誤差
void trainNN(void);//訓練NN網路
/*計算NN網路隱含層和輸出層的輸出 */
void netout(int m,int n)
{
int i,j,k;
//隱含層各節點的的輸出
for (j=1,i=2;j<=m;j++) //m為隱含層節點個數
{
netin[i][j]=0.0;
for(k=1;k<=3;k++)//隱含層的每個節點均有三個輸入變數
netin[i][j]=netin[i][j]+o[i-1][k]*w[i][k][j];
netin[i][j]=netin[i][j]-b[i][j];
o[i][j]=A/(1+exp(-netin[i][j]/B));
}
//輸出層各節點的輸出
for (j=1,i=3;j<=n;j++)
{
netin[i][j]=0.0;
for (k=1;k<=m;k++)
netin[i][j]=netin[i][j]+o[i-1][k]*w[i][k][j];
netin[i][j]=netin[i][j]-b[i][j];
o[i][j]=A/(1+exp(-netin[i][j]/B)) ;
}
}
/*計算NN網路的反向傳播誤差*/
void calculd(int m,int n)
{
int i,j,k;
double t;
a=count-1;
d[3][1]=(o[3][1]-sample[a][3])*(A/B)*exp(-netin[3][1]/B)/pow(1+exp(-netin[3][1]/B),2);
//隱含層的誤差
for (j=1,i=2;j<=m;j++)
{
t=0.00;
for (k=1;k<=n;k++)
t=t+w[i+1][j][k]*d[i+1][k];
d[i][j]=t*(A/B)*exp(-netin[i][j]/B)/pow(1+exp(-netin[i][j]/B),2);
}
}
/*計算網路權值W的調整量*/
void calculwc(int m,int n)
{
int i,j,k;
// 輸出層（第三層）與隱含層（第二層）之間的連接權值的調整
for (i=1,k=3;i<=m;i++)
{
for (j=1;j<=n;j++)
{
wc[k][i][j]=-COEF*d[k][j]*o[k-1][i]+0.5*wc[k][i][j];
}
// printf("\n");
}
//隱含層與輸入層之間的連接權值的調整
for (i=1,k=2;i<=m;i++)
{
for (j=1;j<=m;j++)
{
wc[k][i][j]=-COEF*d[k][j]*o[k-1][i]+0.5*wc[k][i][j];
}
// printf("\n");
}
}
/*計算網路閥值的調整量*/
void calculbc(int m,int n)
{
int j;
for (j=1;j<=m;j++)
{
bc[2][j]=BCOEF*d[2][j];
}
for (j=1;j<=n;j++)
{
bc[3][j]=BCOEF*d[3][j];
}
}
/*調整網路權值*/
void changw(int m,int n)
{
int i,j;
for (i=1;i<=3;i++)
for (j=1;j<=m;j++)
{
w[2][i][j]=0.9*w[2][i][j]+wc[2][i][j];
//為了保證系統有較好的魯棒性，計算權值時乘慣性系數0.9
printf("w[2][%d][%d]=%f\n",i,j,w[2][i][j]);
}
for (i=1;i<=m;i++)
for (j=1;j<=n;j++)
{
w[3][i][j]=0.9*w[3][i][j]+wc[3][i][j];
printf("w[3][%d][%d]=%f\n",i,j,w[3][i][j]);
}
}
/*調整網路閥值*/
void changb(int m,int n)
{
int j;
for (j=1;j<=m;j++)
b[2][j]=b[2][j]+bc[2][j];
for (j=1;j<=n;j++)
b[3][j]=b[3][j]+bc[3][j];
}
/*清除網路權值變化量wc*/
void clearwc(void)
{
for (int i=0;i<4;i++)
for (int j=0;j<10;j++)
for (int k=0;k<10;k++)
wc[i][j][k]=0.00;
}
/*清除網路閥值變化量*/
void clearbc(void)
{
for (int i=0;i<4;i++)
for (int j=0;j<10;j++)
bc[i][j]=0.00;
}
/*初始化網路權值W*/
void initialw(void)
{
int i,j,k,x;
double weight;
for (i=0;i<4;i++)
for (j=0;j<10;j++)
for (k=0;k<10;k++)
{
randomize();
x=100+random(400);
weight=(double)x/5000.00;
w[i][j][k]=weight;
}
}
/*初始化網路閥值*/
void initialb(void)
{
int i,j,x;
double fa;
for (i=0;i<4;i++)
for (j=0;j<10;j++)
{
randomize();
for (int k=0;k<12;k++)
{
x=100+random(400);
}
fa=(double)x/50000.00;
b[i][j]=fa;
}
}
/*計算網路單個樣本誤差*/
void calculdiffer(void)
{
a=count-1;
differ=0.5*(o[3][1]-sample[a][3])*(o[3][1]-sample[a][3]);
}
void calculis(void)
{
int i;
is=0.0;
for (i=0;i<=19;i++)
{
o[1][1]=sample[i][0];
o[1][2]=sample[i][1];
o[1][3]=sample[i][2];
netout(8,1);
is=is+(o[3][1]-sample[i][3])*(o[3][1]-sample[i][3]);
}
is=is/20;
}
/*訓練網路*/
void trainNN(void)
{
long int time;
int i,x[4];
initialw();
initialb();
for (time=1;time<=MAX;time++)
{
count=0;
while(count<=40)
{
o[1][1]=sample[count][0];
o[1][2]=sample[count][1];
o[1][3]=sample[count][2];
count=count+1;
clearwc();
clearbc();
netout(8,1);
calculdiffer();
while(differ>ERROR)
{
calculd(8,1);
calculwc(8,1);
calculbc(8,1);
changw(8,1);
changb(8,1);
netout(8,1);
calculdiffer();
}
}
printf("This is %d times training NN...\n",time);
calculis();
printf("is==%f\n",is);
if (is<ACCURACY) break;
}
}
//---------------------------------------------------------------------------
#pragma argsused
int main(int argc, char* argv[])
{
double result;
int m,test[4];
char ch='y';
cout<<"Please wait for the train of NN:"<<endl;
trainNN();
cout<<"Now,this molar network can work for you."<<endl;
while(ch=='y' || ch=='Y')
{
cout<<"Please input data to be tested."<<endl;
for (m=1;m<=3;m++)
cin>>test[m];
ch=getchar();
o[1][1]=test[1];
o[1][2]=test[2];
o[1][3]=test[3];
netout(8,1);
result=o[3][1];
printf("Final result is %f.\n",result);
printf("Still test?[Yes] or [No]\n");
ch=getchar();
}
return 0;
}

『叄』最近在看BP神經網路，也在看MFC，於是想到，如果做一個bp神經網路的界面，怎麼做呢代碼如下

可以創建基於對話框的應用程序，對話框的控制項，建議如下：
1. 你的樣本數據輸入輸出已經確定了，輸入編輯框用來輸入什麼？如果准備用來輸入樣本數據，用一個輸入框，會讓程序很復雜，不如多做幾個；
2. 按鈕的響應函數，可以把main()中的大部分內容貼過來
3. 輸出部分，因為節點數不多，可以使用CStatic，靜態框，如果將來節點數很多，可以考慮使用列表框
4. 由於現在的學習次數不多，可以一次執行結束，將來如果執行次數很多，應該考慮能夠在中間暫停，並把中間結果保存下來，下次繼續運行。否則調試效率會非常低的。

『肆』神經元是類似細胞的簡單結構，還是一個復雜的集合體是如何組成並發揮作用的

每個神經元都是一個細胞，軸突和樹突為神經元細胞所特有，靜息狀態時神經纖維膜處於外正內負的狀態，當受到刺激時產生電位變化，在一條神經元上雙向傳遞變為外負內正，而神經元與神經元之間，只能由軸突傳到樹突，這期間是靠化學信號進行傳導。
這個有點復雜，神經沖動的傳導，http://ke..com/link?url=mrCoojqJRNhP6-4NTOGBmctpOw-ZZJ5CWT4kNNbtD5Mc___bfATF8_剩下還有不懂的請自行網路

『伍』 icp是什麼

icp許可證官方標准稱為增值電信業務經營許可證（僅限互聯網信息服務）。業內俗稱為icp許可證、經營性icp。其詳細業務范圍是指，通過信息採集、開發、處理和信息平台的建設，通過公用通信網或互聯網向用戶提供信息服務的業務，而必須取得的合法業務准入資質。其經營范圍主要有信息發布平台和遞送服務、信息搜索查詢服務、信息社區平台服務、信息即時交互服務、信息保護和處理服務等。

企業申請ICP許可證須具備以下條件：

1、經營者為依法設立的公司

2、公司注冊資金100萬以上

3、3-4名員工社保

4、提供本地伺服器託管協議

5、場地要求50平方米以上

6、國家規定的其它條件

企業申請ICP許可證需要准備材料有：

1、營業執照副本

2、法人及股東身份證

3、公司章程（需要最新的，工商局加蓋檔案查詢章）

4、3人近期1個月的社保證明

5、公司人員身份證、及人員的手機、郵箱

6、公司座機、法人手機、郵箱

7、網站域名證書（公司名義購買）

8、網站伺服器托協議及伺服器提供商的IDC/ISP資質

證書案例

『陸』誰有最簡單的BP神經網路的可以的代碼啊

#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <ctime>
//Rumelhart,1985,only one hidden layer
const double lr = 0.1;
const double goal = 1e-1;
const size_t SampleNum = 4;
const size_t HidNeuron = 10;
const size_t Input = 2;
const size_t Output = 1;

double Weight1[Input][HidNeuron] = {0};
double Bias1[HidNeuron] = {0};
double Weight2[HidNeuron][Output] = {0};
double Bias2[Output] = {0};

double InputValue[SampleNum][Input] ={0};
double OutputValue[SampleNum][Output] ={0};
double Error[SampleNum][Output] = {0};
double MSE = 1;

void InitWeight()
{
size_t i,j;
for( i=0; i<Input; i++)
{
for(j=0; j<HidNeuron; j++)
{
Weight1[i][j] = (rand()/(double)RAND_MAX)*2 - 1;
}
}
for( i=0; i<HidNeuron; i++)
Bias1[i] = (rand()/(double)RAND_MAX)*2 - 1;
for( i=0; i<HidNeuron; i++)
{
for(j=0; j<Output; j++)
{
Weight2[i][j] = (rand()/(double)RAND_MAX)*2 - 1;
}
}
for( i=0; i<Output; i++)
Bias2[i] = (rand()/(double)RAND_MAX)*2 - 1;
}

double LogSigmoid(double x)
{
return 1/(1+exp(-x));
}

double DetLogSigmoid(double x)
{
return LogSigmoid(x) - pow(LogSigmoid(x),2.0);
}

void Computing()
{
size_t i,j,k;
double sum=0;
double hidOutput[SampleNum][HidNeuron] = {0};
double finOutput[SampleNum][Output] = {0};

double detOutput[Output] = {0};
double detHid[HidNeuron] = {0};
double simHidError[HidNeuron] ={0};
for(i=0; i<SampleNum; i++)
{
//ForwardComputing
for(j=0; j<HidNeuron; j++)
{
sum =0;
for(k=0; k<Input+1; k++)
{
if(k == Input)
sum += (-1)*Bias1[j];
else
sum += InputValue[i][k]*Weight1[k][j];
}
hidOutput[i][j] = LogSigmoid(sum);
}
for(j=0; j<Output; j++)
{
sum =0;
for(k=0; k<HidNeuron+1; k++)
{
if(k == HidNeuron)
sum += (-1)*Bias2[j];
else
sum += hidOutput[i][k]*Weight2[k][j];
}
finOutput[i][j] = LogSigmoid(sum);
Error[i][j] = OutputValue[i][j] - finOutput[i][j];
}
//BackwardComputing
for(j=0; j<Output; j++)
{
detOutput[j] = finOutput[i][j]*(1-finOutput[i][j])*Error[i][j];
for(k=0; k<HidNeuron; k++)
{
Weight2[k][j] += (lr*detOutput[j]*hidOutput[i][k]);
}
Bias2[j] += (lr*detOutput[j]*(-1));
}

for(j=0; j<HidNeuron; j++)
{
simHidError[j] = 0;
for(k=0; k<Output; k++)
{
simHidError[j] += detOutput[k]*Weight2[j][k];
}
}

for(j=0; j<HidNeuron; j++)
{
detHid[j] = hidOutput[i][j]*(1-hidOutput[i][j])*simHidError[j];
for(k=0; k<Input; k++)
{
Weight1[k][j] += (lr*detHid[j]*InputValue[i][k]);
}
Bias1[j] += (lr*detHid[j]*(-1));
}
}
MSE=0;
for(i =0; i<Output; i++)
{
for(j=0; j<SampleNum; j++)
{
MSE += (Error[j][i]*Error[j][i]);
}
}
MSE = sqrt(MSE/SampleNum);
}

int main()
{
srand(unsigned(time(NULL)));
static clock_t BeforeRunTime = clock();
InitWeight();
InputValue[0][0] = 0;
InputValue[0][1] = 0;
OutputValue[0][0] = 0;

InputValue[1][0] = 1;
InputValue[1][1] = 1;
OutputValue[1][0] = 0;

InputValue[2][0] = 0;
InputValue[2][1] = 1;
OutputValue[2][0] = 1;

InputValue[3][0] = 1;
InputValue[3][1] = 0;
OutputValue[3][0] = 1;

size_t cEpoch = 0;
while(MSE>goal)
{
cEpoch++;
Computing();
printf("MSE: %.6f\n",MSE);
}
printf("Epochs %d\n",cEpoch);

clock_t UsedTime = clock()-BeforeRunTime;
printf("UsedTime %dms\n",UsedTime);

getchar();
return 0;
}

『柒』求c或者c++的神經網路車牌識別代碼，參考一下

『捌』模擬山羊中的劍聖山羊神經在哪兒

不管是任何東西，而且如果放開舌頭的話，只要能用舌頭抓到，就會被熱氣球上的繩子綁住。隨便舔一個氣體罐，例如抓了一個人，然後就很容易就能看到熱氣球了，走到身前：要獲得氣球山羊，就開始向這個人充入氣體，系統會提示去尋找氣體罐，所以要氣罐，我們可以再去街上抓第二個。雖然到了熱氣球這里，但是這個熱氣球是沒有工作的，門口有。然後點擊右下角的「POW」按鈕。同樣的道理，必須讓它飛起來才行獲得方法，要先到達城中有熱氣球的地方。靠在牆邊紅色的罐子，他就自己飄起來了。在熱氣球街道對面就是一個局，可以變成鳥：氣球山羊的特性是可以讓自己所抓到的東西飛起來。使用特效，如果找不到。將拖到熱氣球邊，熱氣球要飛起來必須要有火焰才行，都可以充入氣體讓它們飛起來，飛到最高的樓頂。氣罐的位置就在熱氣球街對面的樓頂，就像氫氣球一樣，他還會自己飛上天，吐出舌頭將他們抓住，然後熱氣球就飛起來了，也就成功解鎖了氣球山羊。熱氣球就會自動把罐子放在出火的地方。兩個都被熱氣球綁住後，帶到熱氣球旁邊，就是需要的氣體罐了。直接飛到熱氣球那裡去

『玖』 c++ bp神經網路自己寫了個程序,好像有點問題,精度很差,求大神幫助

大神怎麼聯系求幫我設計個神經網路程序

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