三元组损失函数

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1自动机器学习简介4.2AutoML工具5.进化深度学习应用5.1模型选择：权重搜索5.2模型架构：架构优化5.3超参数调整/优化5.4验证和损失函数优化
盼小辉丶·2024-08-25 00:21

CISSP-OSG-要点总结梳理

第1章.实现安全治理的原则和策略理解由保密性、完整性和可用性组成的CIA三元组。保密性原则是指客体不会被泄露给未经授权的主休。完整性原则是指客体保持真实性且只被经过授权的主体进行有目的的修改。
无趣胜有趣·2024-08-24 18:44

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。
sz66cm·2024-08-24 15:25

深度学习学习经验——深度学习名词字典

深度学习名词字典1.张量（Tensor）2.神经网络（NeuralNetwork）3.损失函数（LossFunction）4.优化器（Optimizer）5.激活函数（ActivationFunction
Linductor·2024-08-23 20:51

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。
孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

24.7.27学习笔记

（按照老师发的学习计划走）先学习数字图像处理：1.单色图像0-255黑到白2.彩色图像：红绿蓝三元组的二维矩阵0-255像元（Pixel，图像元素的简称）是数字图像中最小的单元，代表图像中的一个点。
kkkkk021106·2024-08-23 13:10

python--os.walk()函数使用（超详细）

这个函数没有直接的参数（除了你要遍历的目录路径，但这不是os.walk()的参数，而是你调用它时提供的），但它返回一个三元组，包含当前目录路径、当前目录下的子目录列表以及当前目录下的非目录文件列表。
AI_茗·2024-08-22 04:47

pg_trgm详细讲解

Trigram是一种基于字符三元组（3-gram）的文本处理技术。对于一个给定的字符串，pg_trgm会将其拆分为多个连续的三元组。例如，
Code_Geo·2024-08-22 02:05

《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020

《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘
365JHWZGo·2024-03-26 00:13

神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）

神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接，并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习：深度学习是神经网络的一个子领域，主要关注于构建和训练深度神经网络（即具有多个隐藏层的神经网络）。通
MarkHD·2024-03-25 16:35

训练时损失出现负数，正常吗？为什么

在训练神经网络时，通常期望损失函数的值是非负的，因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。
苏苏大大·2024-03-22 02:17

神奇的微积分

微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。
科学的N次方·2024-03-19 05:14

Pytorch nn.Module

它提供了一系列的类和函数，用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。torch.nn提供的类：Module:所有神经网络模型的基类，用于定义自定义神经网络模型。Linear:线性层，进行线性变换。
霖大侠·2024-03-16 15:53

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新
小羊头发长·2024-03-14 12:07

【C++】每日一题 15 三数之和

给你一个整数数组nums，判断是否存在三元组[nums[i],nums[j],nums[k]]满足i!=j、i!=k且j!=k，同时还满足nums[i]+nums[j]+nums[k]==0。
Z_shsf·2024-03-12 22:45

计算机设计大赛 深度学习的智能中文对话问答机器人

文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分
iuerfee·2024-03-07 20:46

170基于matlab的DNCNN图像降噪

网络学习的是图像残差，也就是带噪图像和无噪图像差值，损失函数采用的MSE。程序已调通，可直接运行。170matlabDNCNN图像降噪处理(xiaohongshu.com)
顶呱呱程序·2024-02-25 23:06

LeetCode15.三数之和

题目给你一个整数数组nums，判断是否存在三元组[nums[i],nums[j],nums[k]]满足i!=j、i!=k且j!=k，同时还满足nums[i]+nums[j]+nums[k]==0。
Stephen_Curry___·2024-02-25 10:19

枚举算法

枚举算法一、枚举例题1、连号区间数题目信息思路题解2、递增三元组题目信息思路暴力做法优化方法一：前缀和方法二：排序+二分题解暴力做法优化方法一：前缀和方法二：排序+二分一、枚举例题1、连号区间数题目信息思路
东东不熬夜·2024-02-20 23:57

变分自编码器（VAE）PyTorch Lightning 实现

本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义损失函数定义Lightning模型训练模型绘制训
小嗷犬·2024-02-20 21:06

【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表

SSL中的损失函数这里的损失函数只是模型训练的各个预训练任务损失的加权和。
suoge223·2024-02-20 20:05

无法收敛问题

1、权重的初始化方案有问题2、正则化过度3、选择不合适的激活函数、损失函数4、选择了不合适的优化器和学习速率5、训练epoch不足
yizone·2024-02-20 19:55

通俗的讲解什么是机器学习之损失函数

在这个游戏中，损失函数可以看作是测量你的箭簇与靶心距离的规则。损失函数的值越小，意味着你的箭簇离靶心越近，你的射击技能越好。
华农DrLai·2024-02-20 19:18

【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】

损失函数有哪些？优缺点
有情怀的机械男·2024-02-20 15:30

算术三元组的数目

如果满足下述全部条件，则三元组(i,j,k)就是一个算术三元组：i&nums,intdiff){if(nums.size()::iteratorleft=nums.begin();vector::iteratorright
吃着火锅x唱着歌·2024-02-20 15:49

HarmonyOS开发篇—数据管理（分布式数据服务）

通过结合帐号、应用和数据库三元组，分布式数据服务对属于不同应用的数据进行隔离，保证不同应用之间的数据不能通过分布式数据服务互相访问。
OpenHarmony_小贾·2024-02-20 08:41

神经网络权重初始化

权重是可训练的参数，意味着它们会在训练过程中根据反向传播算法自动调整，以最小化网络的损失函数。每个神经元接收到的输入信号会与相应的权重相乘，然后所有这些乘积会被累加在一起，最后可能还会加
诸神缄默不语·2024-02-20 06:49

深度学习之反向传播算法（backward()）

该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。
Tomorrowave·2024-02-20 01:27

机器学习中为什么需要梯度下降

在机器学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上，需要找到一条通往山下的路。
华农DrLai·2024-02-19 23:16

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数引言PyTorch优化器概览PyTorch损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络（CNN）的应用实例2.循环神经网络（RNN
walkskyer·2024-02-19 16:38

OLMo论文里的模型结构的小白解析

attentionheads为32训练的token量为2.46T训练策略超参数在我们的硬件上优化训练吞吐量，同时最小化损失峰值和缓慢发散的风险来选择超参数损失峰值：在机器学习中，"损失峰值"通常指的是训练过程中损失函数的值突然增加到非常高的水平
瓶子好亮·2024-02-19 14:08

Huber loss

一种用于回归模型的损失函数，和mse相比，对outliers更不敏感。当残差较小时，损失函数是残差的二次方；当残差较大时，损失函数和残差是线性关系。
poteman·2024-02-15 02:06

如何使用pytorch自动求梯度

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。
浩波的笔记·2024-02-14 23:47

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。
魏清宇·2024-02-14 21:14

（Ridge， Lasso） Regression

岭回归岭回归的损失函数MSE+L2岭回归还是多元线性回归y=wTx只不过损失函数MSE添加了损失项w越小越好？
王金松·2024-02-14 15:56

【医学大模型 知识增强】SMedBERT：结构化语义知识 + 医学大模型 = 显著提升大模型医学文本挖掘性能

SMedBERT：结构化语义知识+医学大模型=显著提升医学文本挖掘任务性能名词解释结构化语义知识预训练语言模型医学文本挖掘任务提出背景具体步骤提及-邻居混合注意力机制实体嵌入增强实体描述增强三元组句子增强提及
Debroon·2024-02-14 05:24

【医学知识图谱 自动补全 关系抽取】生成模型 + 医学知识图谱 = 发现三元组隐藏的关系实体对

生成模型+医学知识图谱=发现三元组新关系实体对提出背景问题：如何自动发现并生成医疗领域中未被标注的实体关系三元组？
Debroon·2024-02-13 23:45

机器为什么能学习(上)

我们说机器学习算法是可行的，是指它的损失函数值很小。比如在回归问题里，我们的目标是让我们用更为数学化的语言表述这件事情：首先定义一下本文需要用到的数学符号我们让本质上就是要使得足够小且。
ringotc·2024-02-13 21:16

统计好三元组

请你统计其中好三元组的数量。如果三元组(arr[i],arr[j],arr[k])满足下列全部条件，则认为它是一个好三元组。
程序员小2·2024-02-13 17:40

Leetcode 1577. Number of Ways Where Square of Number Is Equal to Product of Two Numbers

DescriptionNumberofWaysWhereSquareofNumberIsEqualtoProductofTwoNumbers2.Solution解析：Version1，分别计算两个数组的平方和以及所有组合乘积并统计对应值的个数，遍历每个数组平方和的个数，找到另一个数组对应的积的个数，二者相乘，加到三元组总个数中
SnailTyan·2024-02-13 16:08

机器学习入门--多层感知机原理与实践

反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度
Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经
Dr.Cup·2024-02-13 13:37

深度学习中的前向传播和反向传播

反向传递就是计算每个参数的梯度，然后用于最小化损失函数。在深度学习中，"forward"通常指前向传播（forwardpropagation），也称为前馈传递。
处女座_三月·2024-02-13 07:56

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结

net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现梯度下降算法，构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测，可以总结出，使用神经网络建模房价预测有三个要点：构建网络，初始化参数w和b，定义预测和损失函数的计算方
软工菜鸡·2024-02-13 06:36

回归预测模型：MATLAB岭回归和Lasso回归

岭回归通过在损失函数中添加一个L2正则项（λ∑j=1nβj2\lambda\sum_{j=1}^{n}\beta_j^2λ∑j=1nβj2）来减小回归系数的大小，从而控制模型的复杂度和防止过拟合。
抱抱宝·2024-02-13 06:01

交叉熵损失函数基本概念及公式

Cross-EntropyLoss1.二分类2.对于多类别分类问题，其公式可以表示为：3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中（log）的解释总结交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）
小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。
小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习
StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

为什么深度学习模型很难找到局部最优？

而在训练过程中，我们需要制定一个损失函数，使训练过程中的函数值“最小”。这时候，我们可以把该损失函数看做一个目标函数。从优化的思路上来讲，我们尽可能地降低训练误差就是最小化这个目标函数的过程。
蔡逸超·2024-02-12 11:30

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3-CSDN博客1.3.3.4训练过程上述计算过程描述了如何构建神经网络，通过神经网络完成预测值和损失函数的计算。
软工菜鸡·2024-02-12 10:14
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