余弦loss 第42页

聚类算法介绍（欧氏距离和余弦距离）

1.聚类就是将数据集划分为若干相似对象组成的多个组或簇的过程，使得同一个组或簇相似度最大化，不同簇间相似度最小化。（有时候聚类可以评价相似性）2.聚类的本质是分组，属于无监督机器学习（只需要特征X，不需要标签y）。3.在聚类分析中，样本之间相似性通常采用样本之间的距离来表示，距离越大表示两个样本越不相似，差异性越大。距离越小，样本差异性越大，距离为零表示两个样本完全一样，无差异。4.连续型数值计量

海滩上的那乌克丽丽·2023-08-15 21:06

Unity方面的三角函数

floatanger=rad*Mathf.Rad2Deg;print(anger);//角度转弧度anger=1;rad=anger*Mathf.Deg2Rad;print(rad);#endregion}正弦函数余弦函数利用三角函数的图像特点可以模拟一个物体起伏的场面例如给一个物体

神奇的阿邓·2023-08-15 19:32

【Unity每日一记】让一个物体按余弦曲线移动—（三角函数的简单运用）

秩沅·2023-08-15 19:31

Grounding DINO：根据文字提示检测任意目标

2.1FeatureExtractionandEnhancer2.2Language-GuidedQuerySelection2.3Cross-ModalityDecoder2.4Sub-SentenceLevelTextFeature2.5LossFunction3

猛码Memmat·2023-08-15 19:11

神经网络基础-神经网络补充概念-09-m个样本的梯度下降

代码实现importnumpyasnpdefsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=sigmoid(X.dot

丰。。·2023-08-15 17:23

NLTK实现TF-IDF，并结合余弦相似度进行文本相似度计算（附完整代码实现）

NLTK实现TF-IDF，并结合余弦相似度进行文本相似度计算TF-IDF（词频-逆文件频率）TF-IDF（termfrequency–inversedocumentfrequency，词频-逆文件频率）

yzuy·2023-08-15 17:13

论文阅读——DaST: Data-free Substitute Training for Adversarial Attacks

作者针对generativemoddel设计了一个multi-branch结构和label-controlloss来解决合成样本分布不均匀的问题缺陷替代模型仅针对与某一特定的目标模型仍

小菜鸟的进阶史·2023-08-15 08:09

TypeError: kl_div(): argument ‘target‘ (position 2) must be Tensor, not numpy.int64

test_dataSet,df_test,optimizer,device,num_epochs)File“D:/python/modelsmy/trainvgg16.py”,line34,intrainl=loss

小菜鸟的进阶史·2023-08-15 08:39

交叉熵和torch.nn.CrossEntropyLoss() 学习笔记

交叉熵原理二、Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数1.Softmax()2.LogSoftmax()2.NLLLoss()4.CrossEntropy()参考资料前言分开定义softmax

稚晖君的小弟·2023-08-15 07:53

Pyramid Scene Parsing Network

而解决这个问题，文章从整合全局特征以及上下文的角度出发，提出了一个pyramidsceneparsingnetwork（PSPNet）主要贡献：1、PSPNet2、基于deeplysupervisedloss

星艺wxx·2023-08-15 06:02

损失函数与正则项（惩罚项），多loss间权重设计

目录正则项(惩罚项)正则项（惩罚项）的本质机器学习为什么需要正则项常见惩罚项：参数范数惩罚、稀疏表征、噪声、早停、dropout等参数范数惩罚L0范数惩罚L1范数惩罚（参数稀疏性惩罚）L2范数惩罚：l1正则与l2正则的特点是什么，各有什么优势？核范数(奇异值系数化)参数共享与参数绑定在神经网络的隐藏层或参数中注入噪声稀疏表征（表征稀疏性惩罚）稀疏自编码器&表征稀疏惩罚项自编码器基本原理稀疏自编码器

xys430381_1·2023-08-14 22:23

fig, ax = plt.subplots() 创建的ax如何设置横纵坐标轴的名称

fig,ax=plt.subplots()ax.set_title('total_loss')ax.set_ylabel('total_loss')ax.set_xlabel('episode')

海木石·2023-08-14 21:16

处理word中公式自动编号混乱问题

blog.csdn.net/weixin_39956356/article/details/121791194参考网址2：目录出现章分隔符的处理方法：https://blog.csdn.net/a_cherry_blossoms

pang庞·2023-08-14 18:07

海子诗《九月》英译

九月目击众神死亡的草原上野花一片远在远方的风比远方更远我的琴声呜咽泪水全无我把这远方的远归还草原一个叫马头一个叫马尾我的琴声呜咽泪水全无远方只有在死亡中凝聚野花一片明月如镜高悬草原映照千年岁月我的琴声呜咽泪水全无只身打马过草原SeptemberAwildspreadofblossomsgrowonthegrasslandsthatbeheldtheGods'fallThewindfarawayin

黄杨勋·2023-08-14 16:31

pytorch 基本操作（五）——激活函数和梯度

激活函数和梯度激活函数Sigmod激活函数TanhReLusoftmaxLossFunctionlossL2-norm梯度autograd向后传播backwardSoftmax举例激活函数激活函数（ActivationFunction

WuRobb·2023-08-14 15:50

深度学习项目学习

torchvisiontorchvision.transforms.Compose()类DataLoader类torch.nntorch.nn.Moudletorch.nn.Sequential模型容器nn.CrossEntropyLoss

释怀°Believe·2023-08-14 14:12

机器学习基础（二）

损失函数（lossFunction）/代价函数（CostFunction）其实两种叫法都可以，损失函数（lossfunction）或代价函数（costfunction）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的

不务正业的猿·2023-08-14 08:09

Softmax回归

Softmax回归是一种用于多分类问题的模型，该模型可以看成是逻辑回归的拓展，因为其使用的损失函数也是cross-entropyloss(交叉熵)，但与逻辑回归不同的是，其损失函数是一种多分类形式。

没天赋的学琴·2023-08-14 00:34

一种改进的低导通电阻和开关损耗4H-SiC沟槽栅MOSFET

目录标题：AnImproved4H-SiCTrench-GateMOSFETWithLowON-ResistanceandSwitchingLoss摘要信息解释ICP-RIELPCVDac电容的串并联研究了什么文章的创新点文章的研究方法文章的结论标题

幻象空间的十三楼·2023-08-13 12:02

实现波浪滚动效果

在顶点着色器中，采用正弦（余弦）函数，让顶点按规律抬高降低，从而我们就看到了对应的波浪效果。播放滚动采用的是正弦函数来实现效果。

kiwaygao·2023-08-13 08:02

iOS & iPadOS 14 更新内容（一）

GeneralKnownIssuesImportantUpdatingtoiOS&iPadOS14frompreviousversionsofiOS&iPadOSmighttakesignificantlylongerthanexpected.Datalosscouldoccuriftheupdateisinterrupted

疾风知剑豪·2023-08-13 08:05

Similarities：精准相似度计算与语义匹配搜索工具包，多维度实现多种算法，覆盖文本、图像等领域，支持文搜、图搜文、图搜图匹配搜索

1.文本相似度计算（文本匹配）余弦相似（CosineSimilarity）：两向量求余弦点积（DotProduct）：两向量归一化后求内积汉明距离（Ham

汀、人工智能·2023-08-12 14:00

12.19 冬日.绽放

“WinterBlossom”《冬日.绽放》这一期的分享送给参与抗疫前线的医疗工作者志愿者以及积极配合防疫工作开展的所有人你们的奉献让这个冬日有温度有色彩有生机#1木芙蓉木芙蓉的花语是美丽、纯洁、象征着高洁之士

Lu_朗读写作·2023-08-12 14:53

tensorflow深度学习之准确率acc与损失loss可视化画图显示

ValidationAccuracy')plt.title('TrainingandValidationAccuracy')plt.legend()plt.subplot(1,2,2)plt.plot(loss

一位安分的码农·2023-08-12 13:16

pytorch中保存网络损失loss简单代码

整体思路为，将每个iter和每次输出的loss进行保存，然后利用plt进行绘图。

better1915·2023-08-12 13:46

python 绘制损失函数曲线_python绘制loss和accuracy曲线

一、导入工具包importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.axes_grid1importhost_subplot二、定义画图函数defplot_acc_loss

weixin_39585070·2023-08-12 13:46

绘制loss曲线

通过tensorboad绘制：首先需要通过summary保存绘图需要的loss数据fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterclassTrain:def

坠金·2023-08-12 13:16

根据txt文档绘制loss损失函数图像

txt文档中保存的数据如下：绘制图像的代码如下：importmatplotlib.pyplotaspltfile=open('/Users/two8g/shao_work/loss.txt')#打开文档

MissLemonh·2023-08-12 13:15

[每日一氵] Python 训练过程中，如何优雅的保存loss

我为了看每个epoch的平均loss新建一个list[]for每个step将该step的loss放在上边那个list中打印那个list的均值很麻烦，每次都得重新，而且不优雅，主要是不优雅和上一篇氵文一样

氵文大师·2023-08-12 13:45

使用python的plot绘制loss、acc曲线，并存储成图片

使用python的plot绘制网络训练过程中的的loss曲线以及准确率变化曲线，这里的主要思想就时先把想要的损失值以及准确率值保存下来，保存到.txt文件中，待网络训练结束，我们再拿这存储的数据绘制各种曲线

githubcurry·2023-08-12 13:15

机器学习与深度学习目录

机器学习：线性回归逻辑回归决策树贝叶斯分类随机森林集成算法支持向量机kmeans聚类k近邻算法深度学习感知器自编码器受限玻尔兹曼机卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络深度强化学习深度学习项目实战YOLOSSDMTCNNFasterRCNN

计算机视觉__掉队选手·2023-08-12 03:14

图像分割场景中四种常见的损失函数（附代码）

图像分割场景中四种常见的损失函数一交叉熵损失加权交叉熵BCELoss二FocalLoss三Dice系数DiceLossIOULOSS四Jaccard系数五Tversky系数六Lovasz-SoftmaxLoss

桑_榆·2023-08-11 18:02

[Deep Leaning] [Tutorial] Classification on MNIST Dataset

文章目录ImportingPackagesDataLoadingDefiningDataloadersSanityCheckoftheDatasetModelDefinitionLossFunctionDefinitionOptimizationMethodTrainingandTestingProceduresRuntimePerformancebeforeanyoptimizationPerf

华北小龙虾·2023-08-11 18:53

学习pytorch 3 tensorboard的使用

查看训练步骤中间结果的图片1.安装pytorchconda环境pipinstalltensorboardpipinstallopencv-python2.add_scalar查看函数图形常用来查看trainvalloss

陌上阳光·2023-08-11 09:24

前端导入导出excel记录

后端处理导出组件：Download方法:constdownloadGlossary=()=>{downGlossary({})}api：exportfunctiondownGlossary(dat

不会秃头·2023-08-11 06:40

ES7+向量检索实现方法

文章目录一、前言二、实现1.创建索引2.插入数据3.简单检索三、复杂检索语句补充一、前言es7之后的版本可以使用向量相似度检索，向量的最高维度为2048，es提供的四种相似度检索方法名如下：余弦函数向量内积曼哈顿距离欧几里得距离

什么都干的派森·2023-08-11 04:53

nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss

BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。

东城青年·2023-08-11 03:13

Pycharm配置运行参数

analysis_tools/analyze_logs.pyplot_curvework_dirs/3dssd_4x4_kitti-3d-car/20221013_094855.log.json--keysloss–legend3dssd

Clichong·2023-08-11 03:09

八 WebRTC 关键帧请求PLI与FIR

关键帧的请求方式分为三种：RTCPFIR反馈（Fullintraframerequest）、RTCPPLI反馈（PictureLossIndictor）或SIPInfo消息，具体使用哪种可通过协商确定.

zrjliming·2023-08-11 01:36

AlexNet卷积神经网络-笔记

AlexNet卷积神经网络-笔记AlexNet卷积神经网络2012年提出测试结果为：通过运行结果可以发现，在眼疾筛查数据集iChallenge-PM上使用AlexNet，loss能有效下降，经过5个epoch

hsg77·2023-08-11 01:29

实数信号的傅里叶级数研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述实数信号的傅里叶级数是将实数信号分解为一系列正弦和余弦函数的和。

然哥依旧·2023-08-10 21:51

改进免疫算法，融合正弦策略和莱维飞行，MATLAB代码

采用两种策略改进免疫算法：①正弦改进策略：将正余弦算法在原始变异算法的基础上，加入正余弦策略，可以改善粒子太过随机的更新方

今天吃饺子·2023-08-10 19:08

融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法优化VMD参数，五种适应度函数任意切换，最小包络熵、样本熵、信息熵、排列熵、排列熵/互信息熵...

今天给大家带来一期由融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法优化VMD参数。同样以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据中1000个数据点。没有数据的看这篇文章。

今天吃饺子·2023-08-10 19:08

混频原理

而复信号则只有单边频率分量，正余弦和复信号的的傅里叶变换频率分量：四

赵小赵的花花世界·2023-08-10 13:25

机器学习基础

如何定义一个loss？每一天的误差都可以加起来生成的L就代表了损失。计算每一天的损失时所

末世灯光·2023-08-10 12:37

Pytorch深度学习-----损失函数（L1Loss、MSELoss、CrossEntropyLoss）

系列文章目录PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类Pytorch深度学习------TensorBoard的使用Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用（ToTensor，Normalize，Resize，Compose，RandomCrop）Pytorch深度学习-----

-希冀-·2023-08-10 01:05

2019-03-20每日英语打卡，文章精读

美好的配色，横屏看￣￣)σ文本:Coincidentwithconcernsabouttheacceleratinglossofspeciesandhabitatshasbeenagrowingappreciationoftheimportanceofbiologicaldiversity

未名吾梦·2023-08-10 00:49

Dreambooth让你的狗子环游世界

前言Dreambooth设计了一个lossfunction,让我们可以用少量自己的图像对StableDiffusion大模型进行微调(finetune)，来得到个性化的图片；DreamBooth的工作方式如下

帅气的Ezio·2023-08-09 19:06

机器学习-自定义Loss函数

1、简介机器学习框架中使用自定义的Loss函数，2、应用（1）sklearnfromsklearn.metricsimportmax_errorfromsklearn.metricsimportmake_scorerfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.linear_modelimportRidgedefcustom

樱缘之梦·2023-08-09 12:45

Pytorch深度学习之余弦退火学习率设置

1.什么是余弦退火学习率？余弦退火学习速率调度是改进深度神经网络学习过程的常用方法。当深度神经网络在大型数据集上训练时，它尤其有用，因为在大型数据集中，学习过程可能会陷入局部极小值。

cnjs1994·2023-08-09 08:08

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