余弦损失函数

GBDT--梯度提升树

目录一梯度提升树的基本思想1梯度提升树pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二梯度提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT的8种损失函数
吓得我泰勒都展开了·2024-02-11 14:40

梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优

叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf）1.5特征选择的比例（max_features）1.6最小分裂所需的样本数（min_samples_split）1.7子采样比例（subsample）1.8损失函数
theskylife·2024-02-11 14:40

deep learning update error loss = nan

对于分类问题，学习率太高会导致模型「顽固」地认为某些数据属于错误的类，而正确的类的概率为0（实际是浮点数下溢），这样用交叉熵就会算出无穷大的损失函数。
xyq_learn·2024-02-11 14:52

吴恩达机器学习—正则化

过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像，但当特征变量变多时，绘制很困难。
魏清宇·2024-02-11 09:55

深度学习入门--参数的优化算法

假设模型参数为θ\thetaθ，损失函数为J(θ)J(\theta)J(θ)，损失函数关于参数的偏导数，也就是梯度为▽θJ(θ)\triangledown_\thetaJ(\theta)▽θJ(θ)，学习率为
我只钓小鱼·2024-02-11 03:53

【机器学习笔记】回归算法

回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例：在线教育场景因变量Y：在线学习课程满意度自变量
住在天上的云·2024-02-10 17:19

如何通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得 交叉熵 Cross Entropy 以及 均方损失函数 Mean Square Loss ？

似然函数定义以及极大似然估计MLE(完成)---------------------------------------------------------------------------------------start注意：P(A|B)并不总是等于P(B|A)，原因如下：首先要明白一个事情，什么是似然函数？以下是CHATGPTMathSolver的回答：我自己解释一下，意思就是：观察到一组
shimly123456·2024-02-10 13:43

隐写分析steganalysis深度学习Deep learning卷积神经网络CNN

并尽可能少地修改图像的内容和统计特征，秘密信息可以在两个domain中嵌入：spatialdomain和frequencydomain.空域隐写微量修改像素值，频域隐写通常应用于JPEG图像，通过改变离散余弦变换
夜 枭 子·2024-02-10 12:32

神经网络（Nature Network）

最近接触目标检测较多，再此对最基本的神经网络知识进行补充，本博客适合想入门人工智能、其含有线性代数及高等数学基础的人群观看1.构成由输入层、隐藏层、输出层、激活函数、损失函数组成。
栉风沐雪·2024-02-10 07:14

MATLAB实现岭回归数学建模算法

岭回归通过在损失函数中添加一个正则化项，即岭项（Ridgeterm），来解决多重共线性问题。正则化项的引入有助于限制模型参数的大小，防止它们过度膨胀。岭回归的优化目标是最小化损失函数和正
AI Dog·2024-02-10 06:00

车轨耦合动力学外部激励——钢轨波磨

钢轨波磨模型对于单一谐波激扰，可以简单地用余弦函数来描述其轨面外形，即Z0(t)=12a[1−cos(2
cofisher·2024-02-09 19:31

车轨耦合动力学外部激励——轨间焊缝

轨间焊缝模型本文选用较为典型的焊缝区低凹短波不平顺，采用在长1m的余弦波上叠加一短波不平顺波进行描述，其函数表达式为y(t)={12δ1(1−cos2πvt)0≤t≤1−λ2v,1+λ2v
cofisher·2024-02-09 19:31

Tensorflow2.0 对自己的图片数据集进行分类

文章目录项目介绍数据集网络模型代码实现1、导入需要的库2、定义图像加载和预处理函数3、定义构造Dataset数据集函数4、构造Dataset数据集5、构建网络6、初始化优化器和损失函数7、定义损失函数8
cofisher·2024-02-09 19:30

吴恩达机器学习笔记（2）

损失函数的理解：所谓最大似然估计，就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据，也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大，而损失函数的要求是预测结果
python小白22·2024-02-09 18:11

统计学习方法笔记之决策树

决策树学习的损失函数通常是正则化后极大似然函数，学习的算法通常是一个递归的选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。
Aengus_Sun·2024-02-09 17:51

鲁棒水印技术概述

鲁棒水印：通常对原始图像进行一系列变换，将水印嵌入变换后的系数中，例如小波变换，离散余弦变换等，因为变换域系数较为稳定，因此水印图像是鲁棒的，可以抵抗常见的攻击，即在传输过程中遭受第三方恶意攻击后，接收方仍然可以提取水印信息
凌峰的博客·2024-02-09 09:57

鲁棒可逆水印的攻击类型

图2-4中JPEG压缩主要采用预测编码、离散余弦变换、熵编码的联合编码方式，以去除冗余的图像和彩色数据，一定程度上会造成原始
凌峰的博客·2024-02-09 09:57

mathtype输入latex的花体，如L，I，O等

3、直接在mathtype输入即可以下是几个常用的例子：mathcal——花体、书法字体（calligraphy）损失函数L\mathcalLL：$\mathcalL$时间复杂度O\mathcalOO：
DK数据工作室·2024-02-09 06:32

机器学习--K-近邻算法常见的几种距离算法详解

ManhattanDistance)3切比雪夫距离(ChebyshevDistance)4闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)5标准化欧氏距离(StandardizedEuclideanDistance)6余弦距离
景天科技苑·2024-02-09 06:52

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL
Chealkeo·2024-02-08 23:33

2019-05-07

奈奎斯特提出的升余弦滚降技术实现：频域是滚降、时域拖尾衰减快，但缺点是频带利用率有损失，达不到2Baud/Hz的极限传输效率频域不是锐降，时域拖尾衰减速度比快，又能以2Baud/Hz的极限效率传输1、无
快乐的大脚aaa·2024-02-08 19:39

物理信息神经网络（PINN）: 将物理知识融合到深度学习中

物理信息神经网络（PINN）:将物理知识融合到深度学习中物理信息神经网络（PINN）简介PINN的工作原理PINN模型如何利用物理法则指导模型训练1.定义物理问题和相应的物理定律2.构建神经网络3.定义损失函数数据误差项
kadog·2024-02-08 07:19

第5节、S曲线加减速转动【51单片机+L298N步进电机系列教程】

但是每一段的速度都会跳变，当这个跳变值比较大的时候，电机会发生明显的抖动，或直接产生丢步，所以在速度变化的过程需要有缓冲阶段，即加减速过程加减速通常的处理方式有S曲线加减速、匀加减速、指数曲线加减速、正余弦曲
皮皮黄-机电工程师·2024-02-08 06:49

Houdini 18.5 Expression functions 参考自用

acosReturnsthearc-cosineoftheargument.返回参数的反余弦值。angvelRet
qq_39239990·2024-02-08 00:42

机器学习 | 一文看懂SVM算法从原理到实现全解析

目录初识SVM算法SVM算法原理SVM损失函数SVM的核方法数字识别器(实操)初识SVM算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种经典的监督学习算法，用于解决二分类和多分类问题
亦世凡华、·2024-02-07 21:19

机器学习5-线性回归之损失函数

在线性回归中，我们通常使用最小二乘法（OrdinaryLeastSquares,OLS）来求解损失函数。线性回归的目标是找到一条直线，使得预测值与实际值的平方差最小化。
dracularking·2024-02-07 21:17

人工智能|深度学习——使用多层级注意力机制和keras实现问题分类

即将一个词用特定的向量来表示，向量之间的距离（例如，任意两个向量之间的L2范式距离或更常用的余弦距离）一定程度上表征了的词之间的语义关系。由这些向量形成的几何空间被称为一个嵌入空间。
博士僧小星·2024-02-07 12:17

机器学习-梯度下降法

不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法：多次运行，随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示
小旺不正经·2024-02-07 11:56

机器学习-线性回归法

线性回归算法解决回归问题思想简单，实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想样本特征只有一个，称为：简单线性回归通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数通过最优化损失函数或者效用函数
小旺不正经·2024-02-07 10:44

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

在深度学习中，自动微分对于有效地计算和更新模型参数至关重要，特别是在反向传播算法中用于计算损失函数相对于模型参数的梯度。
科学禅道·2024-02-07 10:05

【深度学习】Softmax实现手写数字识别

你需要首先实现Softmax函数和交叉熵损失函数的计算。y=softmax(WTx+b)L=CrossEntropy(y,label)y=softm
住在天上的云·2024-02-07 08:04

经纬度计算距离公式 java_Java计算两点间经纬度距离（两种方式）

反余弦计算方式：privatestaticfinaldoubleEARTH_RADIUS=6371000;//平均半径,单位：m；不是赤道半径。
labfay·2024-02-07 06:48

内积为什么能表达向量之间的相关（似）性

引子在使用向量内积代表相关性时，有一个前提：向量归一化到单位向量，本质是余弦距离。论证粗糙地想一下概率空间上的例子：协方差的本质是内积。标准差的本质是模长。相关系数的本质是夹角余弦。
蒲公英smile·2024-02-07 06:17

二面角：2016年理数全国卷A题18

二面角：2016年理数全国卷A题18（12分）如图，在以为顶点的五面体中，面为正方形，，，且二面角与二面角都是（I）证明∶平面平面;（Ⅱ）求二面角的余弦值.2016年理数全国卷A【解答问题I】面为正方形
易水樵·2024-02-07 04:36

0001-在线学习基础介绍

定义损失函数为。在大多数情况下，在中，但是，允许学习者从更大的集合中选择预测有时很方便，我们用D表示
小新学算法·2024-02-07 02:42

L1与L2损失函数和正则化的区别

通常的两个决策为：1)L1范数vsL2范数的损失函数；2)L1正则化vsL2正则化。作为损失函数  L1范数损失函数，也被称为最小绝对值偏差（LAD），最小绝对值误差（LAE
山阴少年·2024-02-06 20:34

GradNorm理解

GradientNormalizationforAdaptiveLossBalancinginDeepMultitaskNetworks，梯度归一化_gradnorm-CSDN博客14:20-15:30提前需要理解的概念损失函数
sdbhewfoqi·2024-02-06 19:55

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

在深度学习模型训练过程中，loss（损失函数）与梯度（gradient）之间存在密切关系。损失函数衡量模型在给定输入上的预测输出与实际输出之间的差距，而梯度则表示损失函数相对于模型参数的变化率。
sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

jpeg压缩基本步骤

经过8×8的离散余弦变换(DCT)和量化之后，每个块总共有64个系数，其中第一个系数是直流(DC)系数，剩下的63个系数是交流(AC)系数。
superdont·2024-02-06 19:22

G6-CycleGAN

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111一、CycleGan的核心思想与损失函数假设两类数据集
我也不太懂·2024-02-06 18:19

损失函数汇总及手撕代码实现

一、均方差损失函数均方差损失函数（MeanSquaredError，MSE）是衡量预测值与真实值之间差异的损失函数，常用于回归任务中。
浅白Coder·2024-02-06 17:55

基于CNN卷积网络的MNIST手写数字识别matlab仿真,CNN编程实现不使用matlab工具箱

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）4.2损失函数和优化5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3
简简单单做算法·2024-02-06 14:11

目标检测YOLO实战应用案例100讲--一文详解目标检测相关知识（最全系列）

例目录前言目标检测经典模型两阶段（2-stage）检测模型R-CNN:R-CNN系列的开山之作FastR-CNN:共享卷积运算FasterR-CNN:两阶段模型的深度化单阶段（1-stage）检测模型YOLO损失函数的设计
林聪木·2024-02-06 10:39

NLP_Bag-Of-Words(词袋模型)

文章目录词袋模型用词袋模型计算文本相似度1.构建实验语料库2.给句子分词3.创建词汇表4.生成词袋表示5.计算余弦相似度6.可视化余弦相似度词袋模型小结词袋模型词袋模型是一种简单的文本表示方法，也是自然语言处理的一个经典模型
you_are_my_sunshine*·2024-02-06 10:48

计算机设计大赛 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别

前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数
iuerfee·2024-02-06 09:17

机器学习系列6-逻辑回归

2.对数损失是逻辑回归的损失函数。3.逻辑回归被许多从业者广泛使用。#1.逻辑回归：计算概率**许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种非常高的概率计算机制。
喜乐00·2024-02-06 07:22

【深度学习理论】持续更新

以监督问题为例，需要学习X到Y的映射，先做假设空间，为了使假设空间和真实映射接近，需要损失函数来优化假设空间。
一轮秋月·2024-02-06 06:48

Xgboost

算法释义Xgboost是一种带有正则化项，并利用损失函数泰勒展开式中二阶导数信息优化求解并增加一些计算优化的梯度提升树。
大雄的学习人生·2024-02-06 03:05

JAVA常用类：Math类

Math.abs求绝对值Math.sin正弦函数Math.asin反正弦函数Math.cos余弦
m0_53341626·2024-02-06 00:32

Momentum and NAG

MomentumMomentum的迭代公式为：其中一般为损失函数。
馒头and花卷·2024-02-05 16:31
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