余弦损失函数第7页

4D毫米波雷达——FFT-RadNet 目标检测与可行驶区域分割 CVPR2022

会讲解论文整体思路、输入数据分析、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·2024-01-22 16:20

【AI】深度学习在编码中的应用（7）

目录一、损失函数在图像压缩中的应用二、损失函数的常见指标2.1感知指标2.2经典失真指标本文来梳理和学习人工智能编码的第4个环节损失函数设计。

giszz·2024-01-22 13:01

python使用scipy.optimize.least_squares进行最小二乘优化

x0,method='trf',loss='linear',args=(),kwargs={})fun(x,*args,**kwargs)是残差计算函数method是优化算法，例如LM算法等loss是损失函数

simple_whu·2024-01-22 11:49

机器学习_正则化、欠拟合和过拟合

文章目录正则化欠拟合和过拟合正则化参数正则化机器学习中的正则化是在损失函数里面加惩罚项，增加建模的模糊性，从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势，调整到整体大概趋势。

you_are_my_sunshine*·2024-01-22 09:14

YOLO系列：YOLO v1-v8、YOLOx、PP-YOLOE、DAMO-YOLO、YOLOX-PAI 设计思路

主干网络损失函数解析为什么不是一个损失函数？怎么判断是否有物体以及预测准确性？非极大值抑制去除重复预测结果YOLOv1的优化思路YOLOv2更轻量化

Debroon·2024-01-22 08:07

逻辑回归中的损失函数

一、引言逻辑回归中的损失函数通常采用的是交叉熵损失函数（cross-entropylossfunction）。

Visual code AlCv·2024-01-22 08:50

逻辑回归损失函数为什么引入log？

先放一下激活函数和损失函数的数学公式再来看对应的几行代码#z=w.T*X+b,np.dot(w.T,X)(1,209)A=sigmoid(np.dot(w.T,X)+b)#计算激活值，请参考公式2。

?LAST·2024-01-22 03:56

李沐深度学习-权重衰退文档

正则化通过为模型损失函数添加惩罚项是血出的模型参数值较小，是应对过拟合常用手段。损失函数：l(w1,w2,b)L2范数正则化在模型原损失函数机基础上添加L2范数惩罚项，从而得到训练所需要最小化的函数。

大小猫吃猫饼干·2024-01-22 00:22

8、VAE:变分自编码器

目录一、背景与动机二、创新与卖点三、实现细节VAE模型架构损失函数VAE的背后的数学原理简易代码四、总结一、背景与动机在深度学习领域，数据的有效表示和生成模型一直是研究的重点。

O_meGa·2024-01-21 21:25

三角函数起源

这个问题的研究经过古代几何学家艰苦卓绝的努力，最后化为正弦定理和余弦定理两个终极答案，彻底解决了三角形边长与角的大小的关系。当然，这个答

乐多_0af1·2024-01-21 18:41

transfomer中正余弦位置编码的源码实现

简介Transformer模型抛弃了RNN、CNN作为序列学习的基本模型。循环神经网络本身就是一种顺序结构，天生就包含了词在序列中的位置信息。当抛弃循环神经网络结构，完全采用Attention取而代之，这些词序信息就会丢失，模型就没有办法知道每个词在句子中的相对和绝对的位置信息。因此，有必要把词序信号加到词向量上帮助模型学习这些信息，位置编码（PositionalEncoding）就是用来解决这种

zwhdldz·2024-01-21 17:03

AI基于近邻图的向量搜索（一）

我们可以将问题定义为：其中，q为查询向量，x为样本向量，我们可以计算它们的L2或余弦距离，获得两者距离最近的样本。该问题最早是在1973年由高德纳在《计算机程序设计艺术》中提到，并称之为邮局问题，即

人工智能MOS·2024-01-21 16:29

XGBoost系列3——XGBoost在多分类问题中的应用

1.4多分类问题的应用场景2.XGBoost中的多分类支持2.1分类原理2.2Softmax损失函数2.3One-vs-All与One-vs-One2.4多分类性能优势2.5超参数调优2.6特征重要性分析

theskylife·2024-01-21 15:50

LOSS损失函数值是什么意思？

环境：Bert-VITS2-v2.3问题描述：LOSS损失函数值是什么意思？解决方案：在机器学习和深度学习中，损失函数（LossFunction）用来衡量模型预测值与实际值之间的差异或误差。

玩电脑的辣条哥·2024-01-21 08:19

机器学习_通过梯度下降找到最佳参数

对于线性回归来说，针对损失函数的梯度下降(gradientdescent)方法可以使猜测沿着正确的方向前进，因此总能找到比起上一次猜测时误差更小的w和b组合。梯度下降可以说是整个机

you_are_my_sunshine*·2024-01-21 06:17

cs231n assignment1——SVM

整体思路加载CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化，减去均值（也可以再除以方差）svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失，用拉格朗日法列hinge损失函数利用随机梯度下降法优化

柠檬山楂荷叶茶·2024-01-21 06:15

四棱锥：2017年理数全国卷B题19

四棱锥：2017年理数全国卷B题19分值：12分如图，四棱锥中，侧面为等边三角形且垂直于底面，，是的中点.（1）证明∶直线//平面;（2）点在棱上，且直线与底面所成角为，求二面角的余弦值.2017年理数全国卷

易水樵·2024-01-21 04:56

3D点云深度学习处理的基本概念

在NLP（自然语言处理）任务中，常使用损失函数是交叉墒损失函数。4.反向传播：利用误差更新权重矩阵。通过链式法则（ChainRule）计算损失函数相对于权重矩阵的

长安海·2024-01-20 23:24

机器学习第十八周周报

机器学习第十八周周报摘要Abstract一、导数二、计算图三、使用计算图求导数四、逻辑回归中的梯度下降五、m个样本的梯度下降六、总结摘要本周开始学习吴恩达的梯度下降法，梯度下降法在机器学习中常常用来优化损失函数

JerryC1999·2024-01-20 22:17

9大PyTorch最重要的操作！！

文章目录前言1.张量创建和基本操作2.自动求导（Autograd）3.神经网络层（nn.Module）4.优化器（Optimizer）5.损失函数（LossFunction）6.数据加载与预处理7.模型保存与加载

JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:59

音频文件格式–celt

CELT是一种基于改进的离散余弦变换(MDCT)和CELP概念的变换编解码器（带有用于激励的码本，但在频域中）。

十年编程老舅·2024-01-20 09:07

PyTorch月学习计划 - 第一周；第6-7天: 自动梯度（Autograd）

在神经网络训练中，它用于计算损失函数相对于模型参数的梯度。计算图：计算图是表示数学表达式的图形方法，其中节点表示数

M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch学习第二周Day 10-11: 损失函数和优化器

Day10-11:损失函数和优化器在这两天的学习中，我深入了解了不同的损失函数和优化器，并通过使用两个流行的深度学习框架，PyTorch和TensorFlow，来对比学习这些概念的实际应用。

M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

定义损失函数和优化器，例如使用交叉熵损失和

M.D·2024-01-20 06:16

卷积神经网络入门

三、卷积神经网络4、ResNet18识别草书实战4.1数据展示4.2导入的库4.3数据预处理部分4.4切割数据集并定义数据加载器4.5训练网络4.6可视化损失函数、精度变化总结前言近年来,卷积神经网络(

朱笨笨·2024-01-20 05:47

基于深度学习的复杂背景下目标检测研究—论文解读

1.创新点论文主要针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题，根据困难样本挖掘原理，在原有的损失函数中引入调制因子，将背景部分视为简单样本，减小背景损失在置信损失中的占比，使得模型收敛更快速，模型训练更充分

寂静之地·2024-01-20 03:28

【论文总结】基于深度学习的特征点提取，特征点检测的方法总结

醉酒柴柴·2024-01-20 03:26

loss函数之NLLLoss，CrossEntropyLoss

NLLLoss负对数似然损失函数，用于处理多分类问题，输入是对数化的概率值。对于包含个样本的batch数据，是神经网络的输出，并进行归一化和对数化处理。

ltochange·2024-01-20 00:18

过拟合欠拟合及其解决方案

可以使用验证数据集来进行模型选择欠拟合指模型无法得到较低的训练误差，过拟合指模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差应选择复杂度合适的模型并避免使用过少的训练样本权重衰减正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小

Yif18·2024-01-19 15:56

YOLOv8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

Snu77·2024-01-19 12:36

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及模型训练

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及模型训练我们在之前实现YOLOv1的基础上，加入了先验框机制，快速的实现了YOLOv2的网络架构，并且实现了前向推理过程

undo_try·2024-01-19 09:21

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构（三）softmax运算（四）小批量样本的矢量化（五）损失函数二

丁希希哇·2024-01-19 08:36

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（2）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsmse_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示margin_ranking_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示multilabel_margin_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示multilabel_soft_margin_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示m

E寻数据·2024-01-19 08:34

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（1）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsbinary_cross_entropy用途用法参数数学理论示例代码binary_cross_entropy_with_logits用途用法参数数学理论示例代码poisson_nll_loss用途用法参数数学理论示例代码cosine_embedding_loss用途用法参数数学理论示例代码cross_entropy用途用法参数数学理论示例代码c

E寻数据·2024-01-19 08:34

YOLOV3解析--边学习边更

贴一下yolov3的网络结构V3在V2的基础上也做了很多改进可以看到，类别预测，使用了多标签分类；损失函数也用二元交叉熵函数代替了均方差，多尺度融合预测，用到了route层拼接贴一下v3的训练过程预测过程看到很详细的一篇

立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

Yuv420sp格式转成JPEG的原理以及代码实现过程

JPEG采用预测编码（DPCM）、离散余弦变换（DCT）以及熵编码的联合编码方式，以去除冗余的图像和彩色数据，属于有损压缩格式。JPEG的优点在于能够将图像压缩在很小的储

孤舟簔笠翁·2024-01-19 03:54

机器学习笔记——感知机【图文，详细推导】

机器学习笔记第一章机器学习简介第二章感知机文章目录机器学习笔记一、超平面二、感知机定义三、学习策略和学习算法1线性可分2损失函数定义3优化算法—SGD4算法收敛性四、感知机的缺点参考资料感知机（PLA）

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

【机器学习】基本模型简易代码整理

目录对数几率回归原理损失函数和优化特点和应用支持向量机SVM原理损失函数与优化优点与应用信息增益决策树本文对机器学习课程考试中可能出现的模型代码题进行总结，仅供参考。

_hermit:·2024-01-19 02:14

sklearn-线性回归

2多元线性回归LinearRegression其中右下角的2表示向量的L2范式，也就是我们的损失函数所代表的含义。在L2范式上开平方，就是我们的损失函数。这个式子

CHEN的小喵·2024-01-18 21:55

【人工智能与深度学习】均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失

损失，三元组损失的应用场景有哪些均方损失（MeanSquaredError,MSE），交叉熵损失（Cross-EntropyLoss），和三元组损失（TripletLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数

你好，Albert·2024-01-18 21:37

神经网络（二）：Softmax函数与多元逻辑回归

一、Softmax函数与多元逻辑回归为了之后更深入地讨论神经网络，本节将介绍在这个领域里很重要的softmax函数，它常被用来定义神经网络的损失函数（针对分类问题）。

城市中迷途小书童·2024-01-18 20:08

xgboost原理

image.png损失函数image.png这里预测值就是样本和权重的组合，我们预测出来的是每一个节点的权重，再用这个

wzhixin·2024-01-18 17:29

8x8离散余弦的快速精确实现使用数据流单指令多数据扩展指令集进行转换MMX 说明书

1.https://www.cs.cmu.edu/~barbic/cs-740/ap922.pdf2.FFmpeg:libavcodec/x86/fdct.cSourceFile再学FDCT快速精确实现协议改写浮点FDCT,ffmpeg的dct使用的就是这个快速精确协议。3.http://dspace.fcu.edu.tw/bitstream/2377/30265/1/ICM%204-1.pdf我

乐山劲松·2024-01-18 16:05

python 画系统关联图_Python基于pyecharts实现关联图绘制

c=graph-npm我是在使用Word2Vec计算关联词的余弦距离之后，想要更好的展示出来的时候，遇到的这种情况，就做了下拓展。

weixin_39989980·2024-01-18 15:00

线性回归+小批量梯度下降算法

目录1.线性模型计算预测值：2.使用均方损失作为损失函数：3.基础优化算法：梯度下降4.训练数据：5.线性回归实现：6.线性回归总结：1.线性模型计算预测值：线性模型可以看做单层神经网络。

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:44

激光雷达植被叶片入射角效应/地基高光谱激光雷达植被叶片入射角效应

文章目录激光雷达入射角效应地基高光谱激光雷达入射角效应激光雷达入射角效应模型简要发展历史（还有其他模型，在此简要列举五种）1.朗伯余弦定律。

B博士·2024-01-18 14:29

大语言模型的32种消除幻觉的技术，你都了解吗？

提示工程涉及基于检索增强的方法、基于反馈的策略或提示微调；模型开发则可分为多种方法，包括新的解码策略、基于知识图谱的优化、新增的损失函数

夕小瑶·2024-01-18 12:12

大创项目推荐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

laafeer·2024-01-18 09:11

【机器学习300问】8、为什么要设计代价函数（损失函数）？它有什么用？

一、先介绍一下线性回归模型（1）基本概念理解文字解释：线性回归模型顾名思义，他处理的回归问题，是监督学习的一种。线性回归模型是一种预测模型，其基础是假设目标值和输入值之间存在线性关系。通过一条最佳拟合线（或者在多维情况下的一个超平面）对某些数据点进行拟合的过程。数学公式（最简单的一元线性方程）：其中的w是权重，b是偏置，他们在机器学习中就是要学习的参数。y是目标值，x是输入值或者叫做特征量。线性回

小oo呆·2024-01-18 08:43

【论文阅读】Deep Graph Contrastive Representation Learning

3.2.2、特征掩盖（MF）3.3、[编码器](https://blog.csdn.net/qq_44426403/article/details/135443921)的设计3.3.1、直推式学习3.4、损失函数的定义

鲸可落·2024-01-18 08:37

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