余弦损失函数第5页

BP图片降噪MATLAB代码

使用均方误差作为损失函数,通过误差反向传播算法训练网络的参数。降噪处理。使用受噪声

MATLAB代码顾问·2024-01-31 19:17

MFTCoder 重磅升级 v0.3.0 发布，支持 Mixtral 等更多模型，支持收敛均衡，支持 FSDP

通过结合多种损失函数，我们有效地解决了多任务学习中常见的任务间数据量不平衡、难易不一和收敛速度不一致等挑战。

CodeFuse·2024-01-31 15:02

【论文解读】Collaborative Perception in Autonomous Driving: Methods, Datasets and Challenges（协同感知综述）

摘要引言融合方案协同感知方法（forIdealScenarios）早期融合自定义沟通机制特征融合传统融合：基于图的融合基于注意力的融合自定义损失函数输出融合协同感知方法（forReal-worldIssues

我叫两万块·2024-01-31 12:51

机器学习面试之LR和SVM哪个更能对付异常点out lier？

#1从损失函数说开去svm和lr都是分类模型。我们假设正类

城市中迷途小书童·2024-01-31 12:32

模型的收敛

在神经网络的训练中，模型的收敛通常伴随着损失函数的逐渐减小和性能的提高。在深度学习中，训练一个模型涉及到通过反向传播算法不断调整模型的权重，以最小化损失函数。

幸运小新·2024-01-31 11:56

python-自动化篇-运维-可视化-绘图库-matplotlib

文章目录Matplotlibmatplotlib开发环境搭建绘制基础绘制直线绘制折线设置标签文字和线条粗细绘制一元二次方程的曲线y=x^2绘制正弦曲线和余弦曲线散点图绘制柱状图绘制饼状图绘制直方图等高线图绘制三维图

fo安方·2024-01-31 09:54

DeepSORT算法实现车辆和行人跟踪计数和是否道路违规检测（代码＋教程）

接着，该算法使用余弦相似度来计算物体之间的相似度，并使用匈牙利算法来匹配跟踪器和检测器之间的

毕设阿力·2024-01-31 09:08

机器学习：Logistic回归（Python）

logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数

捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

Focaler-IoU开源，关注困难样本，YOLOv5涨点1.9%，YOLOv8涨点0.3%

2401.10525代码链接：https://github.com/malagoutou/Focaler-IoU导读：在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数

wuling129·2024-01-31 07:40

作者导读：Focaler-IoU: 更加聚焦的IoU损失

Focaler-IoU:MoreFocusedIntersectionoverUnionLoss代码：GitHub摘要：边框回归在目标检测领域扮演着关键角色，目标检测的定位精度很大程度上取决于边框回归损失函数

剁椒狗头·2024-01-31 07:07

Focaler-IoU：更聚焦的IoU损失

摘要边界框回归在目标检测领域中起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度在很大程度上取决于边界框回归的损失函数。

AI浩·2024-01-31 07:32

【Python3】计算两个字符串的相似度

这里介绍两种常用的方法：编辑距离和余弦相似度。1.编辑距离（EditDistance）：编辑距离是衡量两个字符串之间的差异程度的一种度量方式。

言之。·2024-01-30 20:08

大创项目推荐题目：基于深度学习的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

laafeer·2024-01-30 20:17

【Tensorflow 2.0】—— 跟着官方demo学习Tensorflow 2.0框架基本API和用法

目录前言一、针对新手的damo二、进阶demo2.1model.py2.2train.py2.2.1准备输入数据2.2.2搭建模型2.2.3定义损失函数及优化器2.2.4传参计算model（）2.3运行结果前言同样的

玛丽莲茼蒿·2024-01-30 17:29

4D毫米波雷达——ADCNet 原始雷达数据目标检测与可行驶区域分割

会讲解论文整体思路、输入分析、模型框架、设计理念、损失函数等，还有结合代码进行分析。

一颗小树x·2024-01-30 12:50

《声纹技术从核心算法到工程实践》读书笔记第二章

2.1音频2.2声学基础2.2.3频谱任意复杂的周期函数，通过傅里叶变化，都可以表示为一系列不同频率的正弦波与余弦波的和频谱图——横轴为这些正弦波分量的频率，纵轴为这些正弦波分量的振幅2.2.4听觉与感知

xiao_wyy·2024-01-30 10:00

YOLOV5s行人识别改进引入CoT模块及SIOU损失函数

1.项目背景及意义近年来，深度学习算法不断取得了突破性进展，这也推动了人工智能技术的不断进步。机器视觉作为其中的重要一环，在不同领域也焕发出了强烈的生机。行人目标检测是机器视觉的一项重要课题，早就已经引起了国内外学者广泛的研究。在现实生活中，行人检测在车站、商场等场所的人流量检测、汽车的自动驾驶技术、智能交通、健身房辅助教学、电影拍摄中动作捕捉等多种场景中被广泛应用。然而，行人检测通常伴随着遮挡，

deleteeee·2024-01-30 08:25

Softmax分类器

SoftMax函数交叉熵损失函数例子MINIST多分类器数据集步骤实现1.数据集2.构建模型3.构建损失函数和优化器4.训练和测试完整代码回顾上节课利用糖尿病数据集做了二分类任务MNIST数据集有10个类别我们又该如何进行分类呢

chairon·2024-01-30 05:37

文本相似度计算

相似度度量：计算个体间相似度相似度值越小，距离越大，相似度越大，距离越小余弦相似度：一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似例如：文本相似度计算

Logan_addoil·2024-01-29 20:58

用于准确蒙面人脸识别的自我约束三元组损失

摘要：提出了一种提高蒙面人脸识别性能的解决方案，在现有人脸识别模型之上运行的嵌入去掩模模型EmbeddingUnmaskingModel（EUM）；提出了一种新颖的损失函数，即自约束三元组Self-restrainedTriplet

禄亿萋·2024-01-29 16:56

GAN训练中遇到的mode collapse（模式崩塌）

解决方案：1.使用WGAN中的loss代替原始GAN中的损失函数，去掉原始GAN损失函数中的log2.适当地进行梯度惩罚3.使用hingeloss2.modecollapse在模型变得

gyibo_·2024-01-29 12:35

【机器学习】损失函数

L1平均绝对误差MAEL2均方误差MSE交叉熵CE用于度量两个概率分布之间的差异性信息。对交叉熵求最小值，也等效于求最大似然估计。在机器学习领域，我们令P(x)为预测集，Q(x)为真实数据集。

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:28

【机器学习】正则化

正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给W加权值，弱化了数据的噪声，一般不正则化b。

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:57

Learning in the Frequency Domain（频域）阅读笔记

傅里叶变换、欧拉公式等…傅里叶级数：任何周期函数都可以分解成一堆（无穷个）正弦函数Asin(wx+φ)，又因为sin(a+b)=sinacosb+cosasinb，则对于任何周期函数可以分解为一堆正弦和余弦函数

海浪在开花·2024-01-29 08:11

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现我们在之前实现YOLOv2的基础上，加入了多级检测及FPN，快速的实现了YOLOv3的网络架构，并且实现了前向推理过程。

undo_try·2024-01-29 06:33

学习笔记-李沐动手学深度学习（五）（14-15，数值稳定性、模型初始化和激活函数、Kaggle房价预测）

总结14-数值稳定性（梯度爆炸、梯度消失）尤其是对于深度神经网络（即神经网络层数很多），最终的梯度就是每层进行累乘理论t：为第t层y：不是之前的预测值，而是包括了损失函数L所有的h都是向量（向量关于向量的导数是矩阵

kgbkqLjm·2024-01-29 05:17

数据分析面试【机器学习】总结之-----logistic回归常见面试题整理

目录1.一句话概括逻辑回归2.线性回归和逻辑回归的区别3.逻辑回归的损失函数4.逻辑回归的求解方法5.逻辑回归的目的6

TIYI.DOT·2024-01-29 00:16

SeisInvNet

SeisInvNet算法说明网络结构设计思路嵌入操作邻域信息全局信息观测设置空间对齐解码过程损失函数算法说明在这种网络结构中,地震数据在输入到网络之前会经过了一系列嵌入手段来对数据的空间进行了重构(编码

outragee·2024-01-28 22:51

学习速率 learning rate

学习速率的取值取决于数据样本，可以多取一些值，从大到小，分别运行算法，看看迭代效果，如果损失函数在变小，说明取值有效，否则要增大步长。例如：把学习速率设置为

羊肉串串魅力无穷·2024-01-28 21:31

四. 基于环视Camera的BEV感知算法-BEVDistill

目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构3.损失函数4.性能对比总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》，链接。

爱听歌的周童鞋·2024-01-28 20:57

Python使用函数求余弦函数的近似值

在这里给出函数被调用进行测试的例子。例如：/*请在这里填写答案*/eps,x=input().split()eps,x=float(eps),float(x)value=funcos(eps,x)print("cos({0})={1:.4f}".format(x,value))函数：#计算阶乘deffac(n:int):ifn==1orn==0:return1else:returnn*fac(n-

不太爱喝水·2024-01-28 18:00

使用函数求余弦函数的近似值（15 分）

本题要求实现一个函数，用下列公式求cos(x)的近似值，精确到最后一项的绝对值小于e：cos(x)=x0/0!−x2/2!+x4/4!−x6/6!+⋯函数接口定义：doublefuncos(doublee,doublex);其中用户传入的参数为误差上限e和自变量x；函数funcos应返回用给定公式计算出来、并且满足误差要求的cos(x)的近似值。输入输出均在双精度范围内。裁判测试程序样例：#inc

weixin_30633949·2024-01-28 18:00

python使用函数求余弦函数的近似值

本题要求实现一个函数，用下列公式求cos(x)近似值，精确到最后一项的绝对值小于eps（绝对值小于eps的项不要加）：cos(x)=x0/0!−x2/2!+x4/4!−x6/6!+...函数接口定义：funcos(eps,x),其中用户传入的参数为eps和x；函数funcos应返回用给定公式计算出来，保留小数4位。函数接口定义：函数接口:funcos(eps,x),返回cos(x)的值。裁判测试程

付之一笑」༻·2024-01-28 18:30

最优化方法之梯度下降法和牛顿法

大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。

thatway1989·2024-01-28 12:00

模型训练trick篇

损失函数分类任务0-1损失函数绝对值损失函数，指数损失函数exponenetialloss，，例如adaboost感知损失函数perceptronloss，，合并损失函数Hingeloss，，例如SVM

Icevivina·2024-01-28 12:53

[笔记]深度学习入门基于Python的理论与实现(六)

飞鸟malred·2024-01-28 10:02

全能相似度计算与语义匹配搜索工具包，多维度实现多种算法，涵盖文本、图像等领域。支持文图搜索，满足您在不同场景下的搜索需求

文本相似度计算（文本匹配）余弦相

代码讲故事·2024-01-28 09:35

处理多维特征的输入

文章目录回顾多维向量的逻辑回归Mini-Batch神经网络构建模型1.数据准备2.定义模型3.构建损失函数和优化器4.训练完整代码练习回顾之前学习的分类和回归任务都是由x、y组成的数据集，但是我们的输入都是一维向量

chairon·2024-01-28 08:28

python离散余弦变换(DCT)

文章目录变换类型示例变换类型离散余弦变换(DCT)相当于是傅里叶变换的实部，在scipy.fft中提供了dct函数及其逆变换idct。

微小冷·2024-01-28 08:12

秋招机器学习面试题问题总结

LR的损失函数是什么？2、决策树如果防止过拟合的，损失函数是什么？3、KKT条件有哪些，什么条件下用KKT条件。4、L1正则化为什么能够得到稀疏解，L2为什么能够得到趋于0的解，它们的图像是怎样的？

上岸的程序员·2024-01-28 07:14

余弦距离和余弦相似度的区别

余弦相似度，就是计算两个向量间的夹角的余弦值：cosθ，取值范围[-1,1]。值越大，相似度越高余弦距离就是用1减去这个获得的余弦相似度：1-cosθ，取值范围[0,2]。值越大，距离越远。

weixin_44040169·2024-01-28 04:57

[Python] pytorch损失函数之MSELoss(均方误差损失)介绍和使用场景

什么是MSE（均方误差）?均方误差(MeanSquaredError，简称MSE)是用于衡量预测值与真实值之间差异的一种指标。它是实际观察值与预测值之差的平方和的平均值。假设有n个样本，真实值分别为y₁,y₂,……,yₙ，预测值分别为ŷ₁,ŷ₂,……,ŷₙ。首先，我们可以定义误差（error）为预测值与真实值之间的差：eᵢ=yᵢ-ŷᵢ则第i个样本的误差平方为：eᵢ²=(yᵢ-ŷᵢ)²我们希望得到所

老狼IT工作室·2024-01-28 02:27

三角形度数计算机公式,角度数换算公式(三角函数计算换算角度)

1、余弦定理a2(上标，平方)=b2(上标，平方)+c2(上标，平方)-2bccosAb2.对于任意边角都有这个公式2、余弦定理是描述三角形中三边长度与一个角的余弦值.一直等腰三角形其中一个角的度数为30

张小庑·2024-01-28 02:03

小土堆pytorch学习笔记005 | 完结，✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

目录1、损失函数与反向传播2、如何在搭建的网络中使用损失函数呢？

柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:22

深度学习有效改进|增强模块|卷积、注意力机制、损失函数等

深度学习|增强模块|卷积、注意力机制、损失函数等前言本系列主要分享深度学习领域前沿技术，多数为目标检测技术和分割技术，欢迎大家收藏关注。

今天炼丹了吗·2024-01-27 21:26

人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）

人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二：阶段三卷积网络设计层面Loss损失函数的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位

郭庆汝·2024-01-27 21:43

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导前情提要交叉熵损失函数对Softmax函数求导对交叉熵损失函数求导前情提要在做单分类的时候，一般模型的最后一层是线性层Linear做分类器，输出在每个标签上的

征途黯然.·2024-01-27 20:11

立体几何之目：2014年理数A19~三棱柱与菱形

2014年理数A19（19）（本小题满分12分）如图，三棱柱中，侧面为菱形，.（Ⅰ）证明∶；（Ⅱ）若，求二面角的余弦值.2014年理科数学全国卷A2014年理数A19【解答第1问】连接,记与的交点为,再连接

易水樵·2024-01-27 18:44

【PTA浙大版《C语言程序设计（第4版）》/函数题】习题5-7 使用函数求余弦函数的近似值（附测试点）