余弦损失函数第8页

高考数学真题集：三角恒等变换化简的最终目的是消除差异性

考点:正余弦定理的应用，内角和定理，基本不等式，三角恒等变换的能力，运算能力及转化的数学思想同时大家会发现解三角形常常作为解题工具用于立体几何中的计算或证明，与三角函数联系一起求距离，等，前几期的题中，

超级高考生App·2024-02-03 10:34

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

PyTorch][chapter 13[李宏毅深度学习][Semi-supervised Linear Methods-2]

PCA和AutoEncoder的关系PCA的缺点PCAPython例子一PCA-AnotherPointofview以手写数字7的图像为例，它由不同的笔画结构组成,分别为则手写数字7可以表示为上图1.1损失函数我们要找到一组向量使得最小

明朝百晓生·2024-02-03 07:44

机器学习_13_SVM支持向量机、感知器模型

文章目录1感知器模型1.1感知器的思想1.2感知器模型构建1.3损失函数构建、求解2SVM3线性可分SVM3.1线性可分SVM—概念3.2线性可分SVM—SVM模型公式表示3.3线性可分SVM—SVM损失函数

少云清·2024-02-03 06:27

深度学习入门笔记（四）函数与优化方法

深度学习有三大部分模型表征（包括模型设计、网络表示等）模型评估（上一篇文章提到的准确召回和损失函数等）优化算法（模型如何学习或更新）本节我们就来介绍模型是如何学习或更新的。

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:30

《Enforcing geometric constraints of virtual normal for depth prediction》论文笔记

参考代码：VNL_Monocular_Depth_Prediction1.概述介绍：这篇文章为深度估计提供了一种新的损失函数形式，在深度估计任务中常见的损失函数多以pixel-wise监督的形式出现，因此这些监督损失函数都是利用像素层面的浅层信息进行监督约束的

m_buddy·2024-02-02 20:29

UnityShader（十一）半兰伯特模型

目录兰伯特定律半兰伯特光照模型（HalfLambert）实现：兰伯特定律在平面某点漫反射光的光强与该反射点的法向量和入射光角度的余弦成正比。

米芝鱼·2024-02-02 17:46

arcgis字段计算器python_ARCGIS中字段计算器的使用说明

1.基本函数针对数值型：Abs：求绝对值Atn：求反正切值Cos：求余弦值Exp：求反对数值Fix：取整数部分，与Int函数有区别的Int：取整数部分Int和Fix函数的区别在于如果number参数为负数

weixin_39541693·2024-02-02 12:26

【Tensorboard 使用】生成model结构图解决方案：add_graph() 和 torchsummary可视化模型信息

文章目录一、add_graph()1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard2.pytorch源码3.可视化操作步骤：Tensorboard的打开方式见之前可视化损失函数的步骤二、

Casia_Dominic·2024-02-02 12:46

数据挖掘——考试复习

数据挖掘——考试复习考点填空欧几里得距离余弦相似度简单匹配系数Jaccard系数数据集的ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类

hzx99·2024-02-02 11:02

定义损失函数6. 定义优化算法7. 训练

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:16

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision

FriendshipT·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

机器学习 - 代价函数

经常与其一起被提到的是代价函数，其概念如下：代价函数：在机器学习中，代价函数（或损失函数）是衡量模型预测值与实际值之间差异的

北堂飘霜·2024-02-02 07:07

深度学习的进展

（2）激活函数的作用与选择3、损失函数的定义和选择（1）什么是损失函数（2）损失函数的选择4、反向传播算法的原理和应用三、深度学习常用算法和模型a

ღ᭄陽先生꧔ꦿ᭄·2024-02-01 21:07

三角函数转换（积分必备）

目录一、诱导公式二、二角和差公式三、积化和差公式四、万能、辅助角公式五、倍角公式六、反三角函数七、余弦定理一、诱导公式1.公式一：设α为任意角，π+α的三角函数值与α的三角函数值之间的关系sin(π+A

大小胖虎·2024-02-01 21:03

Twin Contrastive Learning for Online Clustering

论文链接arxiv.org/pdf/2210.11680.pdf这篇文章利用双路对比学习实现了在线聚类，对我这个方向有一定帮助，以下是此双路对比学习的对比损失函数实例对比损失classInstanceLoss

Mr___WQ·2024-02-01 15:12

机器学习复习（7）——损失函数

交叉熵损失函数交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，特别是在分类问题中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

不会写代码！！·2024-02-01 11:58

决策树

特点if-then的集合损失函数最小化可读性，速度快启发式解决NP完全问题信息增益特征选择通过信息增益：熵：（2或者e为底），熵越大，随机变量的不确定性越大。

Mr_Stark的小提莫·2024-02-01 11:12

我用Java写了一个协调过滤算法案例

这里给出一个简单的Java实现案例，使用余弦相似度计算物品之间的相似度，并根据相似度为用户推荐物品。importjava.util.

还得是你大哥·2024-02-01 08:24

transformer_位置编码代码笔记

位置编码有多种方式，此处仅记录正余弦位置编码正余弦位置编码公式如下：代码如下：importnumpyasnpimporttorchdefpositional_encoding(seq_len,d_model

等风来随风飘·2024-02-01 08:03

最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计，9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose

作者提出了一种动态坐标分类器和一种定制的损失函数，用于Heatmap学习，

AI视觉网奇·2024-02-01 07:08

【ChatGPT】文本向量化与余弦相似度：揭开文本处理的神秘面纱

本文将为大家揭开其中的一些奥秘，详细解释文本向量化的概念，以及通过余弦相似度如何计算文本之间的相似度。说白了，就是把文字、图片或其他东西变成一串数字，然后通过计算这些数字的距离来找相似的东西。

魔道不误砍柴功·2024-02-01 07:01

1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数

个权重参数就是说图片的特征被分扁平化为一个一维向量，然后这个一维向量各个维度的特征按照各自权重参数给到神经网络进行处理，两个图片各自有一个一维向量，所以在录入时是9*2个参数设置则识别效果越好对于产生虚拟像素图越接近0就是说识别器针对两种图片有两个损失函数

CQU_JIAKE·2024-02-01 06:08

【3DGS】从新视角合成到3D Gaussian Splatting

文章目录引言：什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数参数优化损失函数和协方差矩阵的优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl

UnderTurrets·2024-02-01 06:01

交叉熵损失函数的计算公式

交叉熵损失函数的计算公式如下:对于二分类问题：L=-(ylog(p)+(1-y)log(1-p))其中：L为交叉熵损失函数的值，y为真实标签(0或1)，p为模型预测为正类的概率。

滚菩提哦呢·2024-01-31 22:58

交叉熵损失函数

引言本文只是对自己理解交叉熵损失函数的一个总结，并非详尽介绍交叉熵函数的前世今生，要想多方位了解该损失函数，可以参考本文参考资料。

矮人三等·2024-01-31 22:24

【人工智能】交叉熵损失函数

交叉熵主要用于度量两个概率分布间的差异性，公式如下：H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi))H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(q(x_i))H(p,q)=−i=1∑np(xi)

WEL测试·2024-01-31 22:52

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

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