余弦损失函数第2页

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

[论文笔记] Transformer-XL

主要是针对Transformer在解决长依赖问题中受到固定长度上下文的限制，如Bert采用的Transformer最大上下文为512（其中是因为计算资源的限制，不是因为位置编码，因为使用的是绝对位置编码正余弦编码

心心喵·2024-03-08 14:09

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

MongoDB聚合运算符：$cosh

文章目录语法使用举例双曲余弦值角度双曲余弦值弧度$cosh聚合运算符用来计算双曲余弦值，返回指定表达式的双曲余弦值。

原子星·2024-03-05 22:48

余弦相似度算法和IntelliScraper

场景当时，我说要开发一个HSipder，开发完毕的时候，我发现不太智能，通过正则表达式拿过来的相似数据实际上也不太ok，但是后面我在接触机器学习的时候听闻了余弦相似度算法，当时用他爬了一些网页，结果是很

·2024-03-01 16:10

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

Matplotlib plt.plot数据可视化应用案例

下面是一个使用plt.plot()的简单数据可视化应用案例：案例：绘制正弦和余弦曲线准备数据：首先，我们需要准备一些数据点来绘制正弦和余弦曲线。绘制图形：使用plt.plot()绘制正弦和余弦曲线。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 21:36

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

基于MATLAB的QPSK调制解调仿真(仿真图超多，结果超清晰)

包含中间各个环节的时域波形、功率谱、频谱图、星座图和眼图、理论与仿真的误码率曲线)目录前言一、QPSK调制解调过程二、仿真结果Ⅰ、码元信噪比eb/n0=10dB时1、双极性不归零基带信号2、成型滤波(根升余弦滤波

迎风打盹儿·2024-02-20 18:39

【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

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

PyTorch使用Tricks：学习率衰减！！

文章目录前言1、指数衰减2、固定步长衰减3、多步长衰减4、余弦退火衰减5、自适应学习率衰减6、自定义函数实现学习率调整：不同层不同的学习率前言在训练神经网络时，如果学习率过大，优化算法可能会在最优解附近震荡而无法收敛

JOYCE_Leo16·2024-02-19 15:15

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

MongoDB聚合操作符：$acosh

$acosh操作符返回给定值的反双曲余弦。

原子星·2024-02-19 10:25

2维离散余弦变换（DCT）FPGA快速实现方法

在JPEG图像压缩算法中，需要对图像进行8×8区域分块，然后对每个8×8区域进行2维DCT变换。C(v)同C(u)。在FPGA实现中，都是采用拆成2个一维DCT的方式进行计算。因此，2维DCT便拆分为2次行、列方向的一维DCT变换，在FPGA中只需要实现1维DCT变换，然后复用2次即可。在FPGA中，有两种快速1维DCT变换的实现方案。1、利用中间结果的重复性。参考：https://kns.cnk

MmikerR·2024-02-19 10:01

MongoDB聚合操作符：$acos

$acos操作符返回一个值的反余弦。从MongoDB4.2版本开始支持。

原子星·2024-02-19 10:55

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

四面体：2020年全国卷A题18

四面体：2020年全国卷A题18分值：12分如图，为圆锥的顶点，是圆锥底面的圆心，为底面直径，.是底面的内接正三角形，为上一点，.（1）证明∶平面;（2）求二面角的余弦值.2020年全国卷A【解答问题2

易水樵·2024-02-13 22:49

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

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

图像处理之《鲁棒图像隐写术：隐藏频率系数中的信息》论文精读

该方法将秘密信息直接隐藏到封面图像的离散余弦变换(DCT)系数中，而不是隐藏在空间域中，显著提高了鲁棒性和抗隐写安全性。首先提出了互信息损失来约束INN中的信息流。实现了双向融合

Hard Coder·2024-02-13 02:09

基于用户的协同过滤推荐算法原理、过程、代码实现基于用户项目评分的协同过滤推荐算法程序余弦、修正余弦、person皮尔森算法、欧几里得距离公式等相似度算法 movielens电影评分数据集

linge511873822·2024-02-12 18:48

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

2-2 动手学深度学习v2-损失函数-笔记

损失函数，用来衡量预测值和真实值之间的区别。是机器学习里面一个非常重要的概念。

Alkali！·2024-02-12 03:44

人工智能深度学习入门指南

1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前，你需要了解一些基本概念，如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。这些概念是深度学习的基

白猫a~·2024-02-11 23:00

【简单文本相似度分析】( LCS | Trie | DP | 词频统计 | hash | 单词分割 )

两个文本的相似度的指标有很多，常见的有词袋分析，词向量余弦，LCS（子串，子序列），Jaccard相似度分析（单词集合的对称差和最小全集比值），编辑距离等等我在自己的程序里只定义两个指标：1单词重复度2

XNB's Not a Beginner·2024-02-11 22:12

YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数

Snu77·2024-02-11 18:40

9、神经网络三：学习与评价

目录9.1梯度检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重：更新率9.3.4每一层的激活/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶（SGD），

qxdx.org·2024-02-11 18:03

在CE和MSE损失函数中使用置信度的方法

以下是在一个半监督情景中weak_output_ul为弱扰动出来的logits,strong_output_ul为强扰动出来的logits两者尺寸都可看作[8,2,256,256]CE:weak_x_ul=self.encoder(A_ul,B_ul)weak_output_ul=self.main_decoder(weak_x_ul)weak_targets=F.softmax(weak_out

UndefindX·2024-02-11 14:50

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