w_cell_state = np.asarray([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4],[0.5, 0.6]]) b_cell = np.asarray([0.1, -0.1]) w_output = np.asarray([[1.0], [2.0]]) # 权重矩阵 b_output = 0.1 for i in range(len(X)): state=np.append(state,X[i]) # 转成矩阵操作 before_activation = np.dot(s...
Python scipy.optimize.minimize函数支持以下方法: SLSQP 浏览0提问于2018-08-09得票数 2 回答已采纳 1回答 使用scipy最小化python中的三个变量 、、、 ', 'fun' :lambda x: np.array(x[0]<=1 and x[0]>=0)}) result = minimize(mape, coeff, (x,), method ="L-BFGS-B 浏览...