余弦loss 第44页

LeNet卷积神经网络-笔记

卷积神经网络-笔记手写分析LeNet网三卷积运算和两池化加两全连接层计算分析修正上图中H,W的计算公式为下面格式基于paddle飞桨框架构建测试代码#输出结果为：#[validation]accuracy/loss

hsg77·2023-08-03 15:58

K-近邻算法介绍与python代码实现计算两个矩阵之间的欧式距离

距离衡量的标准有很多，常见的有：Lp距离、切比雪夫距离、马氏距离、巴氏距离、余弦值等。算法步骤概述给定一个测试样本计算测试样本中每个点到训练样本中每个点的距离

画个一样的我·2023-08-03 14:12

聚类常见距离及python实现

闵可夫斯基距离的适用范围兰氏距离：表达式与数学性质，距离适用范围马氏距离：表达式与数学性质，距离适用范围斜交空间距离：表达式与数学性质，距离适用范围相似系数的算法：两个n维变量间的相似测度，计算公式夹角余弦

AI视觉网奇·2023-08-03 14:11

常见距离计算的Python实现

常见的距离有曼哈顿距离、欧式距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、汉明距离、余弦距离等，用Python实现计算的方式有多种，可以直接构造公式计算，也可以利用内置线性代数函数计算，还可以利用scipy库计算

禺垣·2023-08-03 14:09

电影摘录

1、Someofusgetdippedinflat,someinsatin,someingloss.Buteveryonceinawhileyoufindsomeonewho'siridescent,andwhenyoudo

志哥在线·2023-08-03 13:16

最小的L2损失

现在小张想求得最可能的真实值B，使得：B中的每一个数都是0-255的整数且与A长度相同0#include#include#include#includeusingnamespacestd;intminLoss

huim·2023-08-03 12:44

北海的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day 34 20210203

练习材料L10(1)：ThelossofTitanic/ðə//lɒs//ɒv//taɪˈtænɪk/Thegreatship,Titanic,sailedforNewYorkfrom/ðə//greɪt

北海逍遙·2023-08-03 08:19

pytorchgpu测试_PyTorch教程-4：PyTorch中网络的训练与测试

PyTorch教程-4：PyTorch中网络的训练与测试基本原理对于要训练的模型，首先我们需要定义其结构，实例化一个用于计算Loss的loss_function和一个用于更新参数的optimizer，之后的事情就比较简单了

小子骚骚·2023-08-03 03:16

【机器学习】Cost Function for Logistic Regression

2.逻辑损失函数loss3.损失函数cost附录导入所需的库importnumpyasnp%matplotlibwidgetimportmatplotlib.pyplotaspltfromplt_logistic_lossimportplt_logistic_cost

CS_木成河·2023-08-03 02:02

深度学习之反向传播

1forward（前馈运算）过程通过输入相应的x和权重w（可能涉及bais偏置量）从而得到结果z，再通过loss计算出z与真实值之间的差距。这个过程称为forward前馈运算。

Bobbyeyy·2023-08-03 01:30

杂记

Youth,gainsandlossestogrow.青春有得有失，才能成长。Thetruemeaningofgrowth,istogiveup.成长的真谛，原来是放弃。Youf

BugMyGod·2023-08-02 23:39

【智能优化算法】基于三重动态调整的花授粉算法求解单标目优化问题附matlab代码

简介针对花授粉算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最优及收敛精度低等缺点,提出了基于三重动态调整的改进花授粉算法.采用动态转换概率切换算法的搜索模式,在全局搜索更新机制中引入新型动态因子,并在局部开发更新机制中引入正余弦步长因子

matlab科研助手·2023-08-02 21:44

斯人若彩虹，遇上方知有

Someofusgetdippedinflat,someinsatin,someingloss....Buteveryonceinawhileyoufindsomeonewho'siridescent,

朝圣lllll·2023-08-02 17:32

向量的点乘 a·b 和叉乘 a×b

1.求b在a上的投影长度因为:a·b=|a|·|b|·cosθ又因为:投影长度=|b|·cosθ则:投影长度=a·b÷|a|2.求θ的角度已知a·b的情况下cosθ=a·b÷|a|÷|b|再用反余弦,就能求

幻冬·2023-08-02 16:06

VOA听力_债券保险

【2】[me]itshowsusthesuffersbiggerthanexpectedlossesondefaultfromDetro

szLi·2023-08-02 15:43

DP-GAN损失

对应于：其中loss对应于：classlosses_computer():def__init__(self,opt):self.opt=optifnotopt.no_labelmix:s

翰墨大人·2023-08-02 14:17

深度学习笔记（一）二分分类 | logistic regression（详细的损失函数理解）

Vonct·2023-08-02 12:15

caffe源码简单解析——Layer层

ctgushiwei·2023-08-02 11:20

transformer面试常考题

nn.embedding和正余弦编码两种用的多。nn.embedding是一种基于学习的嵌入方法，通过神经网络的训练过程，会自动学习数据中每个符号的嵌入向量表示。

CVplayer111·2023-08-02 10:31

loy loss of y ssgsea

a=readClipboard()a=as.vector(a)a=c("DDX3Y","UTY","KDM5D","USP9Y","ZFY","RPS4Y1","TMSB4Y","EIF1AY","NLGN4Y","TBL1Y","HSFY2","PCDH11Y","SRY","HSFY1","PRY2","DAZ1","DAZ3","DAZ4","DAZ2","RPS4Y2","RBMY1A1"

Young.Dr·2023-08-01 19:16

gan判别器的loss接近零_理解GAN｜机器学习你会遇到的“坑”

鹰与蛇想象在很久很久以前，鹰就喜欢抓蛇吃，但是蛇和鹰还不是现在看到的样子。后来蛇为了避免鹰抓到它，进化出了更为光滑的表皮，鹰为了更好的抓到蛇，爪子也变得越来越锋利。再后来，蛇为了不让鹰看到它，进化出了与环境融为一体的保护色，鹰为了更好的发现蛇，进化出了更为犀利的眼神，甚至学会了“打草惊蛇”的技术，让蛇在移动的过程中，更容易分辨蛇和草。他们在竞争中不断完善自己......生成对抗网络，又叫做GAN(

焦虑肇事者·2023-08-01 19:32

【matplotlib】可视化解决方案——子图设置大标题问题解决方案

典型情况如下图所示：对于上图很显然我们希望用一个大标题来概括这两个子图，比方说“numpy正弦、余弦画图”。

小猪猪家的大猪猪·2023-08-01 18:22

Chapter 10: Dictionaries | Python for Everybody 讲义笔记_En

DictionariesDictionariesDictionaryasasetofcountersDictionariesandfilesLoopinganddictionariesAdvancedtextparsingDebuggingGlossaryPythonforEverybodyExploringDataUsingPython3Dr

冰.封万里·2023-08-01 16:30

DP-GAN-生成器代码

在train文件中，对生成器和判别器分别进行更新，根据loss的不同，分别计算对于的损失：loss_G,losses_G_list=model(image,label,"losses_G",losses_computer

翰墨大人·2023-08-01 16:00

Objective-C中math.h数学计算公式

1、三角函数doublesin(double);正弦doublecos(double);余弦doubletan(double);正切2、反三角函数doubleasin(double);结果介于[-PI/

是我拉叔·2023-08-01 15:00

＜Rasa实战＞第八章实例运行

问题追踪Q1:训练数据时报警告"constrain_similaritiesissettoFalse.ItisrecommendedtosetittoTruewhenusingcross-entropyloss

wind.liao·2023-08-01 13:41

rust from_utf8_lossy怎么使用？

from_utf8_lossy是Rust标准库中的一个方法，用于将字节序列解码为UTF-8字符串。它的作用是尽可能地将无效的字节序列转换为有效的Unicode字符，以便进行后续处理。

斜杠玩家·2023-08-01 12:48

iOS上传ITMS-90076: Potential Loss of Keychain Access警告

ITMS-90076:PotentialLossofKeychainAccess-Thepreviousversionofsoftwarehasanapplication-identifiervalueof

古轩沁夢·2023-08-01 10:15

复现YOLOv8改进最新MPDIoU:有效和准确的边界盒回归的损失，打败G/E/CIoU，效果明显！！！

MPDIoU:ALossforEfficientandAccurateBoundingBoxRegression论文简介MPDIoU核心设计思路论文方法实验部分加入YOLOv5代码论文地址：https:

一休哥※·2023-08-01 07:01

复现YOLOv5改进最新MPDIoU:有效和准确的边界盒回归的损失，打败G/E/CIoU，效果明显！！！

MPDIoU:ALossforEfficientandAccurateBoundingBoxRegression论文简介MPDIoU核心设计思路论文方法实验部分加入YOLOv5代码论文地址：https:

一休哥※·2023-08-01 07:30

各种 IoU 损失变体

IoULoss论文：UnitBox:AnAdvancedObject

有为少年·2023-08-01 07:30

遍历一个object的所有属性，并打印每一个属性名

classCar(object):def__init__(self,name,loss):#loss[价格，油耗，公里数]self.name=nameself.loss=lossdefgetName(self

笔名亮哥·2023-08-01 05:37

WARNING ITMS-90076: "Potential Loss of Keychain Access. The previous version of software has an a...

今天App转让，并且打包上架新版本审核，这个不影响接下来的审核等，可以忽略，接着往下操作。个人认为可能是缓存的一些证书造成的。。。

iOS_我更专业·2023-08-01 00:14

Colossal-AI：自己训练一个chatgpt

原文：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/tree/mainColossal-AIColossal-AI:让AI大模型更低成本、方便易用、高效扩展论文|文档|

源代码杀手·2023-07-31 23:02

【日更挑战】2022-11-08比赛日NOTES

比赛日，官网给出每场比赛的Notes（极个别场次没有），翻译如下Flames(3)vs.Islanders(4)-oTheFlameshaveledinfiveoftheirsixlossesthisseason

扁圆柱体·2023-07-31 08:20

【Python机器学习】实验06 KNN最近邻算法

Manhattandistance)(3)切比雪夫距离(Chebyshevdistance)(4)闵可夫斯基距离(Minkowskidistance)(5)汉明距离(Hammingdistance)(6)余弦相似度

Want595·2023-07-31 06:29

JavaEE——文件操作和IO

文章目录一、认识什么是文件二、Java对文件的操作三、文件内容读写——数据流1.对字节流中的读操作解释2.对字节流中写操作解释3.解释input、output和closs()方法4.Scanner在文件中的使用四

Mo_yang.·2023-07-31 06:06

Android commit 和 commitAllowingStateLoss 的区别

1615230-60be89c602040f87.jpgfragment基本上是每个项目都会用到，一般我们会这么写：getSupportFragmentManager().beginTransaction().add(R.id.fragment_container,newMyFragment()).commit();但是有时候会报如下错误信息：Causedby:java.lang.IllegalS

chenxuxu·2023-07-31 04:26

论文笔记：COST: CONTRASTIVE LEARNING OF DISENTANGLEDSEASONAL-TREND REPRESENTATIONS FORTIME SERIES FOREC

ICLR20221前言介绍表征学习（对比学习）+时间序列预测首先学习时间序列解耦的representation然后进行回归任务的精调对比学习CoST包含时域和频域的contrastiveloss——>学习趋势和周期性

UQI-LIUWJ·2023-07-30 23:44

Pytorch个人学习记录总结 09

目录损失函数与反向传播L1LossMSELOSSCrossEntropyLoss损失函数与反向传播所需的Loss计算函数都在torch.nn的LossFunctions中，官方网址是：torch.nn—PyTorch2.0documentation

timberman666·2023-07-30 21:33

Mysql 主从复制、读写分离

2.3.1、异步复制（AsyncReplication）2.3.2、同步复制（SyncReplication）2.3.3、半同步复制（Semi-SyncReplication）2.3.4、增强半同步复制（losslessSemi-SyncR

恋如雨沚·2023-07-30 20:08

【Pytorch】模型转GPU计算

可用需要转换的对象模型损失函数数据（特征数据、标签）1..cuda()'''.cuda(0)指定第0块GPU'''iftorch.cuda.is_available():model=model.cuda()loss_fn

rejudge·2023-07-30 20:08

Chapter 8: Files | Python for Everybody 讲义笔记_En

FilesPersistenceOpeningfilesTextfilesandlinesReadingfilesSearchingthroughafileLettingtheuserchoosethefilenameUsing`try`,`except`,and`open`WritingfilesDebuggingGlossaryPythonf

冰.封万里·2023-07-30 19:23

多分类问题-Softmax Classifier分类器

概率分布：属于每一个类别的概率总和为0，且都>=0，n组类别需要n-1个参数就能算出结果数据预处理loss函数crossentropyloss()函数CrossEntropyLossLogSoftmax

Yuerya.·2023-07-30 16:26

yolov4

DarkNet53=>CSPDarkNet532、特征金字塔：SPP，PAN3、分类回归层：YOLOv3（未改变）4、训练用到的小技巧：Mosaic数据增强、LabelSmoothing平滑、CIOU、学习率余弦退火衰减

爱吃肉c·2023-07-30 13:13

【李宏毅机器学习·学习笔记】Deep Learning General Guidance

本节课可视为机器学习系列课程的一个前期攻略，这节课主要对MachineLearning的框架进行了简单的介绍；并以trainingdata上的loss大小为切入点，介绍了几种常见的在模型训练的过程中容易出现的情况

MilkLeong·2023-07-30 10:56

Python 三角形第三边

已知三角形的两边及夹角，求第三边这里我们用三角形的余弦定理#已知三角形的两边及夹角，求第三边importmathx=input('输入两边及夹角以逗号分隔:')a,b,j=eval(x)c=math.sqrt

NiceAsiv·2023-07-30 08:23

机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数有什么区别

损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数（lossfunction）举个例子解释一下:（图片来自AndrewNgMachineLearning

于綦悦·2023-07-30 08:22

Vision Transformer （ViT）：图像分块、图像块嵌入、类别标记、QKV矩阵与自注意力机制的解析

包括图像分块（ImagePatching）、图像块嵌入（PatchEmbedding）、类别标记、（class_token）、QKV矩阵计算过程、余弦相似度（cosinesimilarity）、Softmax

_养乐多_·2023-07-30 07:19

损失规避（loss aversion）

损失规避：指人们获得损失时产生的痛苦远大于获得收益时所带来的快乐。心理学家把这种对损失更加敏感的底层状态叫做损失规避。早在1759年，现代经济学之父亚当·斯密就在《道德情操论》中描述了一个普遍现象：“状况由好变坏时，人们所承受的痛苦，要比由坏变好时所体验到的欢乐多。”200年后，心理学家Kahneman和Tversky，用实验证实了亚当·斯密的观点，并把这种现象命名为损失规避，因此获得了2002年

Lauren会会·2023-07-30 07:26

推荐频道

余弦loss