神经元pow挖矿

发布时间: 2021-12-31 01:46:04

『壹』 neuralink怎么读音

内挼林克。Neuralink是一家美国科技公司，总部位于美国旧金山，由埃隆·马斯克（Elon Musk）和其他八人于2016年7月联合创办。

该公司主要研发“神经织网（neural lace）”技术，致力于将人类大脑与计算机连接起来，即支持人与机器直接交流，不再需要物理界面。

2021年7月29日，Neuralink完成了2.05亿美元C轮融资，领投的为迪拜风险投资公司Vy Capital，谷歌风投、Founders Fund、DFJ Growth等基金也出现在投资名单中。

Neuralink埃隆·马斯克成立的一家高科技公司，致力于通过制造微米等级的设备，将人脑与机器接口连接起来。2016年7月，Neuralink在加州注册，是一家“医学研究”公司，马斯克提供公司运营资金。

Neuralink开发马斯克称之为“神经蕾丝”的技术，在人脑中植入细小的电极，可能有朝一日能用来上传、下载人的思想。

『贰』 BP神经网络算法的C++源代码可否尽快发一份，[email protected]

#pragma hdrstop
#include <stdio.h>
#include <iostream.h>
const A=30.0;
const B=10.0;
const MAX=500; //最大训练次数
const COEF=0.0035; //网络的学习效率
const BCOEF=0.001;//网络的阀值调整效率
const ERROR=0.002 ; // 网络训练中的允许误差
const ACCURACY=0.0005;//网络要求精度
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;//单个样本的误差
double is; //全体样本均方差
int count,a;
void netout(int m, int n);//计算网络隐含层和输出层的输出
void calculd(int m,int n); //计算网络的反向传播误差
void calcalwc(int m,int n);//计算网络权值的调整量
void calcaulbc(int m,int n); //计算网络阀值的调整量
void changew(int m,int n); //调整网络权值
void changeb(int m,int n);//调整网络阀值
void clearwc(int m,int n);//清除网络权值变化量wc
void clearbc(int m,int n);//清除网络阀值变化量bc
void initialw(void);//初始化NN网络权值W
void initialb(void); //初始化NN网络阀值
void calculdiffer(void);//计算NN网络单个样本误差
void calculis(void);//计算NN网络全体样本误差
void trainNN(void);//训练NN网络
/*计算NN网络隐含层和输出层的输出 */
void netout(int m,int n)
{
int i,j,k;
//隐含层各节点的的输出
for (j=1,i=2;j<=m;j++) //m为隐含层节点个数
{
netin[i][j]=0.0;
for(k=1;k<=3;k++)//隐含层的每个节点均有三个输入变量
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));
}
//输出层各节点的输出
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)) ;
}
}
/*计算NN网络的反向传播误差*/
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);
//隐含层的误差
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);
}
}
/*计算网络权值W的调整量*/
void calculwc(int m,int n)
{
int i,j,k;
// 输出层（第三层）与隐含层（第二层）之间的连接权值的调整
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");
}
//隐含层与输入层之间的连接权值的调整
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");
}
}
/*计算网络阀值的调整量*/
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];
}
}
/*调整网络权值*/
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];
//为了保证系统有较好的鲁棒性，计算权值时乘惯性系数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]);
}
}
/*调整网络阀值*/
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];
}
/*清除网络权值变化量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;
}
/*清除网络阀值变化量*/
void clearbc(void)
{
for (int i=0;i<4;i++)
for (int j=0;j<10;j++)
bc[i][j]=0.00;
}
/*初始化网络权值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;
}
}
/*初始化网络阀值*/
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;
}
}
/*计算网络单个样本误差*/
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;
}
/*训练网络*/
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;
}

『叁』最近在看BP神经网络，也在看MFC，于是想到，如果做一个bp神经网络的界面，怎么做呢代码如下

可以创建基于对话框的应用程序，对话框的控件，建议如下：
1. 你的样本数据输入输出已经确定了，输入编辑框用来输入什么？如果准备用来输入样本数据，用一个输入框，会让程序很复杂，不如多做几个；
2. 按钮的响应函数，可以把main()中的大部分内容贴过来
3. 输出部分，因为节点数不多，可以使用CStatic，静态框，如果将来节点数很多，可以考虑使用列表框
4. 由于现在的学习次数不多，可以一次执行结束，将来如果执行次数很多，应该考虑能够在中间暂停，并把中间结果保存下来，下次继续运行。否则调试效率会非常低的。

『肆』神经元是类似细胞的简单结构，还是一个复杂的集合体是如何组成并发挥作用的

每个神经元都是一个细胞，轴突和树突为神经元细胞所特有，静息状态时神经纤维膜处于外正内负的状态，当受到刺激时产生电位变化，在一条神经元上双向传递变为外负内正，而神经元与神经元之间，只能由轴突传到树突，这期间是靠化学信号进行传导。
这个有点复杂，神经冲动的传导，http://ke..com/link?url=mrCoojqJRNhP6-4NTOGBmctpOw-ZZJ5CWT4kNNbtD5Mc___bfATF8_剩下还有不懂的请自行网络

『伍』 icp是什么

icp许可证官方标准称为增值电信业务经营许可证（仅限互联网信息服务）。业内俗称为icp许可证、经营性icp。其详细业务范围是指，通过信息采集、开发、处理和信息平台的建设，通过公用通信网或互联网向用户提供信息服务的业务，而必须取得的合法业务准入资质。其经营范围主要有信息发布平台和递送服务、信息搜索查询服务、信息社区平台服务、信息即时交互服务、信息保护和处理服务等。

企业申请ICP许可证须具备以下条件：

1、经营者为依法设立的公司

2、公司注册资金100万以上

3、3-4名员工社保

4、提供本地服务器托管协议

5、场地要求50平方米以上

6、国家规定的其它条件

企业申请ICP许可证需要准备材料有：

1、营业执照副本

2、法人及股东身份证

3、公司章程（需要最新的，工商局加盖档案查询章）

4、3人近期1个月的社保证明

5、公司人员身份证、及人员的手机、邮箱

6、公司座机、法人手机、邮箱

7、网站域名证书（公司名义购买）

8、网站服务器托协议及服务器提供商的IDC/ISP资质

证书案例

『陆』谁有最简单的BP神经网络的可以的代码啊

#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++的神经网络车牌识别代码，参考一下

『捌』模拟山羊中的剑圣山羊神经在哪儿

不管是任何东西，而且如果放开舌头的话，只要能用舌头抓到，就会被热气球上的绳子绑住。随便舔一个气体罐，例如抓了一个人，然后就很容易就能看到热气球了，走到身前：要获得气球山羊，就开始向这个人充入气体，系统会提示去寻找气体罐，所以要气罐，我们可以再去街上抓第二个。虽然到了热气球这里，但是这个热气球是没有工作的，门口有。然后点击右下角的“POW”按钮。同样的道理，必须让它飞起来才行获得方法，要先到达城中有热气球的地方。靠在墙边红色的罐子，他就自己飘起来了。在热气球街道对面就是一个局，可以变成鸟：气球山羊的特性是可以让自己所抓到的东西飞起来。使用特效，如果找不到。将拖到热气球边，热气球要飞起来必须要有火焰才行，都可以充入气体让它们飞起来，飞到最高的楼顶。气罐的位置就在热气球街对面的楼顶，就像氢气球一样，他还会自己飞上天，吐出舌头将他们抓住，然后热气球就飞起来了，也就成功解锁了气球山羊。热气球就会自动把罐子放在出火的地方。两个都被热气球绑住后，带到热气球旁边，就是需要的气体罐了。直接飞到热气球那里去

『玖』 c++ bp神经网络自己写了个程序,好像有点问题,精度很差,求大神帮助

大神怎么联系求帮我设计个神经网络程序

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