余弦loss 第52页

TOPSIS和熵权法的应用（Matlab实现，包括数据预处理）

①基本过程为归一化后的原始数据矩阵；②采用余弦法找出有限方案中的最优方案和最劣方案；然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离；③获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，依次最为评价优劣的依据。

qq_43650421·2023-06-13 15:19

mysql数值处理函数

mysql数值处理函数Abs()：返回一个数的绝对值；Cos()：返回一个角度的余弦；Exp()：返回一个数的指数值；Mod()：返回除操作的余数；Pi()：返回圆周率；Rand()：返回一个随机数；Sin

李蕴Ronnie·2023-06-13 15:26

pytorch中如何将CPU上运行的数据模型转到GPU上运行（mnist举例）

not_just_a_joke·2023-06-13 06:12

python音乐推荐系统音乐推荐系统源码

「已注销」·2023-06-13 04:43

simhash原理以及用python3实现simhash算法详解（附python3源码）

传统相似度算法：文本相似度的计算，一般使用向量空间模型(VSM)，先对文本分词，提取特征，根据特征建立文本向量，把文本之间相似度的计算转化为特征向量距离的计算，如欧式距离、余弦夹角等。

数据知道·2023-06-13 04:25

深度学习pytorch实战五：基于ResNet34迁移学习的方法图像分类篇自建花数据集图像分类（5类）超详细代码

Studying 开龙wu·2023-06-12 23:17

度学习pytorch实战六：ResNet50网络图像分类篇自建花数据集图像分类（5类）超详细代码

1.数据集简介、训练集与测试集划分2.模型相关知识3.model.py——定义ResNet50网络模型4.train.py——加载数据集并训练，训练集计算损失值loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数

Studying 开龙wu·2023-06-12 23:44

第四章频率域滤波

4频率域滤波4.1背景4.1.1傅里叶级数和变换史任何周期函数都可以表示为不同频率的正余弦之和。

Keep--Silent·2023-06-12 22:58

Neo4j 做推荐（11）—— 协同过滤（余弦相似度）

余弦距离：Jaacard相似度对于比较电影很有用，实际上是比较两组（类型、演员、导演等）。但是对于电影评级，每个关系都有一个我们可以考虑的权重。

程序员imHou·2023-06-12 18:47

【图搜系列之多模态检索实战篇】基于表征大模型的多模态检索系统

得益于多模态技术的迅速发展，我们可以较为轻松的获取海量的图文训练对，通过基于contrastiveloss的对比学习实现图文对齐训练。海量图文训练对通过弱监

·2023-06-12 14:30

【论文复现】ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition

论文的标题:《ArcFace:AdditiveAngularMarginLossforDeepFaceRecognition》论文下载链接：https://arxiv.org/pdf/1801.07698v1

致Great·2023-06-12 13:52

算法模板（7）：计算几何（1）

计算几何基础知识y总总结知识点1.前置知识点(1)pi=acos(-1);(2)余弦定理c^2=a^2+b^2-2abcos(t)2.浮点数的比较constdoubleeps=1e-8;intsign(

zhezhidashi·2023-06-12 12:13

基于Springboot+vue+协同过滤+前后端分离+智能图书推荐系统(用户,多商户,管理员)

技术栈:SpringBoot,SSM,MYSQL,Vue,Layui,JQUERY,HTML,CSS,JAVASCRIPT,前后台分离,日历控件,协同过滤(余弦函数)-基于用户过滤首页访问http://

小盼江·2023-06-12 11:29

FFT原理 & C++实现简单FFT代码

用正余弦来表示原信号会更加简单，因为正余弦拥有其他信号所不具备的性质：正弦曲线保真度。

温逗死·2023-06-12 10:10

论文阅读之Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer（2020）

文章目录AbstractintroductionSetupmodelTheColossalCleanCrawledCorpusDownstreamTasksInputandOutputFormatExperiments

Icy Hunter·2023-06-12 08:55

Stick to weight loss

一天的减肥生活终于在反复煎熬与等待中结束！早上发现体重是82.9公斤的时候，真的是有点焦灼了，没想到我的代谢竟然这么差。和我预期的一天一公斤相差甚远，以至于我喝杯水称一下体重，吃过饭再称下体重，就连动一下都要去称一下体重，看着不减反增的体重，真正感受到了减肥的煎熬与辛酸，也真正让我意识到了管住嘴的重要性！！！到半下午的时候发现体重没有回到早上初始体重的时候，心里更是焦急万分，恨不得多下去走两圈，快

dongd·2023-06-12 07:22

weixin_47343723·2023-06-12 05:44

pytorch学习笔记（十四）——LOSS及其梯度

LOSS及其梯度1.MSE=∑[−(+)]²2−=||−（+）||²=(−(+))²torch.norm(y-predict,2).power(2)MSE求导：=∑[−()]²∇/∇=2∑[−()]∗(

weixin_46753186·2023-06-12 04:26

点云补全算法汇总

文章目录点云补全概念点云补全（PF-Net）点云补全网络模型骨骼点逐级恢复点云最远点采样特征提取分层预测ChamferDistanceGANBCELoss损失模块点云补全项目应用点云补全概念点云补全就是希望基于观察到的残缺不全的点云生成完整的

丹尼君·2023-06-12 02:19

深度学习，训练注意事项

下面附一张经典的学习率对于loss的影响image.png1.欠拟合首先，我们来看看什么是欠拟合情况。欠拟合.png这里我们把横轴作为epoch,纵轴作为loss，我们可以看到，t

小姐姐催我改备注·2023-06-12 02:49

Lua常用API库整理

5localabs_x=math.abs(x)--计算x的绝对值print(abs_x)--输出5--math.acoslocalx=0.5localacos_x=math.acos(x)--计算x的反余弦值

羽倾冰弦·2023-06-11 22:32

visio绘制正弦波余弦波并修剪的方法

5.如果需要余弦波或者修剪成特定形状需要一下步骤5.1文件-选项-自定义功能区-勾选开发工具前面的对号5.2在需要修剪的位置画一条直线全选波形和辅助线开发工具-操作-修剪已经可以单独框选右边的

--吉择--·2023-06-11 18:00

统计软件与数据分析Lesson15----梯度下降（Gradient Descent）过程可视化

定义模型2.3生成模拟数据2.4分割训练集验证集2.5原始数据可视化3.模型训练Step0:随机初始化待估参数Step1:计算模型预测值Step2:计算预测误差（模型损失）Step2.1计算损失面--LossSurfaceStep2.2

shlay·2023-06-11 16:08

向量数据库：使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索

使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索向量数据库：使用Elasticsearch实现向量数据存储与搜索一、简介二、实验前准备2.1创建索引设置向量字段2.2写入数据三、向量计算函数3.1余弦相似度

马超的博客·2023-06-11 13:03

'*** -[__NSCFString dataUsingEncoding:allowLossyConversion:]: didn't convert all characters'

Terminatingappduetouncaughtexception'NSInternalInconsistencyException',reason:'***-[__NSCFStringdataUsingEncoding:allowLossyConversion

旗木卡卡西大人·2023-06-11 13:37

分类损失函数

OpenPCDet的多标签分类损失函数使用的是focalloss，进行了自定义实现，代码如下：importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnclassSigmoidFocalClassificationLoss

cjhfhb·2023-06-11 12:47

统计软件与数据分析Lesson16----pytorch基本知识及模型构建

GradientDescentStep0:随机初始化RandomInitializationStep1:计算模型预测值ComputeModel'sPredictionsStep2:计算损失ComputetheLossStep3

shlay·2023-06-11 10:07

【TA100】图形 2.4 传统经验光照模型详解

经验模型（进行了一些近似、模拟，所以会不准）光照模型发展历史二、局部光照模型1.局部光照的定义●只考虑光源的影响，不考虑光线多次反射●（对应的概念：全局光照=直接光照+间接光照）①漫反射计算：Lambert余弦定理

_花衣·2023-06-11 09:34

python判断图片相似过滤相似图片

目录sklearn图片相似二、余弦距离三、汉明距离（效率高，计算速度快）过滤相似图片，小图片sklearn图片相似安装：pipinstallscikit-imagefromskimage.metricsimportstructural_similarityasssimimportcv2importnumpyasnp

AI视觉网奇·2023-06-11 08:51

【AIGC】15、Grounding DINO | 将 DINO 扩展到开集目标检测

2.1特征抽取和加强2.2Language-GuidedQuerySelection2.3Cross-ModalityDecoder2.4Sub-sentenceleveltextfeature2.5LossFunction3

呆呆的猫·2023-06-11 07:58

爬取各个时代不同字体的汉字图片数据

importosimportrequestsfrombs4importBeautifulSoup#learningexample:#astr='''aaaaa何时when杖尔看see南雪snow，我me与梅花plumblossom

小黑°·2023-06-11 03:28

关于pytorch中的distributedsampler函数使用

1.如何使用这个分布式采样器在使用distributedsampler函数时，观察loss发现loss收敛有规律，发现是按顺序读取数据，未进行shuffle。

DRACO于·2023-06-11 01:22

度量学习Metirc Learning和基于负例的对比学习Contrastive Learning的异同点思考

参考：对比学习（ContrastiveLearning）:研究进展精要-知乎参考：对比学习论文综述【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili参考：度量学习DML之ContrastiveLoss及其变种_对比损失的变种

胖胖大海·2023-06-10 23:57

代价函数

损失函数（LossFunction）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数（CostFunction）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。

3e0a50393df8·2023-06-10 20:58

【深度学习】损失函数系列 (一) 平方损失函数、交叉熵损失函数 (含label_smoothing、ignore_index等内容)

一、平方损失函数（QuadraticLoss/MSELoss）：Pytorch实现：fromtorch.nnimportMSELossloss=nn.MSELoss(reduction="none")input

卖报的大地主·2023-06-10 19:57

聚宽量化策略1

before_trading_startis_3_black_crowsafter_trading_endinitializeset_paramlog_paramreset_day_paramhandle_datamarket_stop_loss_by_pricemarket_stop_loss_by

木易量化·2023-06-10 14:26

傅里叶级数和傅里叶变换之间的关系推理及应用

什么是傅里叶级数傅里叶级数是将一个周期函数分解为一系列正弦和余弦函数的和。它适用于周期性信号，可以将周期函数表示为一组振幅和相位不同的谐波分量的和。傅里叶级数展示了一个周期函数在不同频率上的频谱内容。

rosLAB·2023-06-10 14:30

让BERT飞一会

根据Hinton的文章，一般的蒸馏模式是：把teacher网络的输出作为soft-label，student网络学习的目标是hard-label，交叉构造三种loss来联

ColdCoder·2023-06-10 13:28

通信原理简答题

2．当谐振功率放大器的输入激励信号为余弦波时，为什么集电极电流为余弦脉冲波形？但放大器为什么又能输出不失真的余弦波电压？3．无线电通信为什么要进行调制？常用的模拟调制方式有哪些？

Karry D·2023-06-10 09:51

论文阅读和分析：CorNET Deep Learning Framework for Heart Rate Estimation and Biometric Identification

算法架构：算法用于解决两个问题：1、使用回归得到心率；2、使用分类识别受试者；note:识别受试者出现数据不平衡问题，因为是20个受试者做二分类任务：1:19.解决方法是对Loss加权。

KPer_Yang·2023-06-10 08:33

《Python程序设计》第六章函数+编程题解

目录6-1使用函数求特殊a串数列和6-2使用函数求素数和6-3使用函数统计指定数字的个数6-4使用函数输出指定范围内Fibonacci数的个数6-5使用函数求余弦函数的近似值6-6缩写词7-1输入列表，

三块不一样的石头·2023-06-10 07:03

如何用pytorch做文本摘要生成任务(加载数据集、T5 模型参数、微调、保存和测试模型，以及ROUGE分数计算)

Pytorch(或Pytorchlightning)和huggingfaceTransformers做文本摘要生成任务，包括数据集的加载、模型的加载、模型的微调、模型的验证、模型的保存、ROUGE指标分数的计算、loss

一支王同学·2023-06-10 05:45

2 机器学习知识 Softmax回归 deep learning system

机器学习算法的三个主要部分Thehypothesisclass:模型结构lossfuction损失函数Anoptimizationmethod：在训练集上减小loss的方法多分类问题训练数据：x(i)∈

黄昏贩卖机·2023-06-10 04:59

详细理解GPT2模型结构及其训练过程—GPT系列训练与部署

GPT2模型环境搭建与调试请参考博文《GPT系列训练与部署—GPT2环境配置与模型训练》和《ColossalAIGPT2分布式训练调试配置—GPT系列训练与部署》

Coding的叶子·2023-06-10 03:12

GPT系列训练与部署——Colossal-AI环境配置与测试验证

Colossal-AI框架主要特色在于对模型进行并行训练与推理（多GPU），从而提升模型训练效率，可快速实现分布式训练与推理。

Coding的叶子·2023-06-10 03:11

GPT系列训练与部署——GPT2环境配置与模型训练

Colossal-AI提供了多种并行方式来运行GPT，不同并行方式的相应配置位于gpt2_configs文件夹下。运行示例程序的教程地址为“https://git

Coding的叶子·2023-06-10 03:40

ColossalAI GPT2分布式训练调试配置—GPT系列训练与部署

本专栏之前文章详细介绍了Colossal-AI环境搭建及GPT2数据处理与训练。Colossal-AI框架的主要优势在于分布式训练，进而提高训练效率。但是这种启动