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偏置
Single hidden layer NN(单隐层神经网络)---deeplearning.ai---笔记及Python源码(14)
并对符号做以下规定:W[1]为隐层的权值,b[1]为隐层的
偏置
向量,a[1]为隐层的输出,W[2]为输出层的权值,b[2
HGaviN
·
2023-01-07 07:59
机器学习
机器学习及应用
机器学习
神经网络
深度学习笔记:神经网络(2)
spm=1001.2014.3001.5501神经网络各层信号传递的实现:对于全连接网络,连接权重的个数为(前一层神经元总数*后一次神经元总数),
偏置
量(即图中的1)连接权重个数为后一次神经元个数对于上图
Raine_Yang
·
2023-01-07 06:54
实习记录
人工智能
深度学习
神经网络
python
numpy
VINS_MONO系列:(三)VIO初始化
目录1、整体流程2、理论推导2.1、陀螺仪
偏置
标定2.2、速度、重力及尺度初始化2.3、重力优化3、代码实现4、探讨与思考5、参考文献相关链接:VINS_MONO系列:(一)总体框架_Derrr...的博客
Derrr...
·
2023-01-07 00:48
SLAM
自动驾驶
人工智能
机器学习
#今日论文推荐# CVPR 2022 | 图像修复,中科大&微软提出PUT:减少Transformer在图像修复应用中的信息损失
由于CNN具有一定的位置
偏置
等因素,导致其修复的图片可视化效果并不理想。近两年,随着Transformer在计算机视觉领域的巨大
wwwsxn
·
2023-01-06 18:53
深度学习
transformer
深度学习
计算机视觉
Keras各激活函数区别
激活函数实际上是将输入信息做了非线性变换传给下一层神经元,在神经网络中,激活函数基本是必不可少的一部分,因为他增加了我们的模型的复杂性,每层神经元都有一个权重向量weight和
偏置
向量bias,如果没有了激活函数
Coffee Miao
·
2023-01-06 15:27
神经网络
深度学习
tensorflow
机器学习
人工智能
Swin transformer v2和Swin transformer v1源码对比
樱花的浪漫的博客-CSDN博客_swintransformer代码解析在此只解析v1和v2的区别1.q,k,v的映射在通过x投影得到q,k,v的过程中,swintransformerv2将权重weight和
偏置
项
樱花的浪漫
·
2023-01-06 11:54
transformer
transformer
深度学习
人工智能
计算机视觉
神经网络
Pytorch构建神经网络三(29-33节)——笔记
训练指标报错StartingoutwithTensorBoard(NetworkGraphandImages)如何进入可视化的界面如何在可视化的界面中写入数据一次完整训练的全部代码和相应的可视化操作对多层的
偏置
行走的算法
·
2023-01-06 11:54
Pytorch
pytorch
神经网络
深度学习
学习笔记-动手学深度学习-线性回归
3.1.1.线性回归的基本元素线性模型矩阵向量表示为:线性回归的目标是找到一组权重向量w和
偏置
b:当给定从X的同分布中取样的新样本特征时,这组权重向量和
偏置
能够使得新样
普尔
·
2023-01-06 04:39
学习
深度学习
线性回归
动手学深度学习笔记第三章(线性回归网络)
3.1线性网络
偏置
目的是当所有特征都为0时,预测值应该为多少。线性公式就是一种放射变化,放射变化是通过加权和对特征进行线性变换,而
偏置
项则是来进行平移。
冬青庭院
·
2023-01-06 04:08
我的动手学深度学习笔记
深度学习
线性回归
python
机器学习线性回归案例讲解_机器学习实战之训练模型-深入分析线性回归
线性回归模型就是对输入特征加权求和,再加上一个我们称为
偏置
项(截距)的常数,以此进行预测。它反映的是每一个特征对因变量的影响方向(θ值的正负)和影响力(θ的绝对值大小)。
weixin_39552317
·
2023-01-05 17:04
机器学习线性回归案例讲解
机器学习线性回归案例讲解_机器学习实战_线性回归&逻辑回归(一)
一些基础概念就随意带过了啦~~线性回归预测模型:$\theta_0$是
偏置
项bias$$\hat{y}=\theta_{0}+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+\dots+
weixin_39603799
·
2023-01-05 17:33
机器学习线性回归案例讲解
【深度学习】CNN卷积神经网络-百度课程笔记
通过在原始图片上滑动同时与原图对应位置元素相乘再相加的操作,求得输出图片,因此显然卷积操作保留了原图的空间信息,卷积和的参数个数与输入图片大小无关(只用全连接的缺点)卷积核一般选择奇数矩阵,例如1x1,3x3卷积算子还要加上
偏置
项
QFNU_AtomicDlevel
·
2023-01-05 15:19
【深度学习DL】
深度学习
卷积神经网络
paddlepaddle
Logistic回归-模型·损失函数·参数更新
为了表示方便,将
偏置
b统一到权重W里。W=(w0,w1,...,wd
usj
·
2023-01-05 14:00
机器学习
机器学习-概率图模型:条件随机场(CRF)【前提假设:隐层状态序列符合马尔可夫性、枚举整个隐状态序列全部可能】【MEMM--枚举整个隐状态序列全部可能-->CRF】【判别模型:条件概率】
CRF的优点:克服了HMM的输出独立性假设问题以及MEMM的标注
偏置
问题。
u013250861
·
2023-01-05 10:19
#
ML/经典模型
机器学习
自然语言处理
条件随机场
CRF
轻松入门自然语言处理系列 13 无向图模型与标记
偏置
文章目录前言一、有向图与无向图模型1.生成模型与判别模型2.有向图与无向图二、无向图与有向图中联合概率表示1.有向图中的联合概率2.无向图中的联合概率三、MEMM和标记
偏置
(LabelBiasProblem
cutercorley
·
2023-01-05 10:10
轻松入门自然语言处理系列
自然语言处理
NLP
五项图模型
标记偏置
Modelica示例——共发射极放大器
输入信号sinVoltage1通过电容capacitor2耦合到基极,并导致基极电流在其直流
偏置
附近上下波动。该基极电流的波动相应产生了集电极电流的波动。
明天已在HiaHia
·
2023-01-05 09:01
Modelica
torch.nn.Linear()
功能是定义一个线性变换(连同
偏置
),即定义一个这样的运算:例:importtorchimporttorch.nnasnnlinear=nn.Linear(5,3,bias=True)x=torch.randn
YY.net
·
2023-01-05 03:16
工具类
神经网络模型计算量分析
根据公式我们可以看出,网络中每一层的计算是上一层的输出结果和其对应权重之积与
偏置
叠加的结果。(1)式子中:表示当前层输出;表示当前层输入,表示当前层的权重,表示当前层的
偏置
。
LYXRhythm
·
2023-01-05 01:10
深度学习
神经网络
深度学习
机器学习
两级运算放大器设计与仿真
各种不同复杂程度的运放被用来实现各种功能:从直流
偏置
的产生到高速放大或滤波。伴随者每一代CMOS工艺,由于电源电压和晶体管沟道长度的减小,为运放的设计不断提出复杂的课题。
Metaa2227
·
2023-01-04 21:38
硬件工程
带隙基准电压-Bandgap详细介绍
例如,放大器的
偏置
电流采用电流镜的方式复制电流基准源,而ADC/DAC则需要精确的电压基准来确定量化电压的范围。将一个负温度系数和一个正温度系数的电压进行加权相加,就可以得到一个零温度系数的基准电压。
qq_25814297-npl
·
2023-01-04 21:31
硬件
单片机
嵌入式硬件
stm32学习----正电原子精英板控制电机正反转
它是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术;它是一种模拟控制方式,根据相应载荷的变化来调制晶体管基极或MOS管栅极的
偏置
,来实现晶体管或MOS管导通时间的改变,从而实现开关稳压电源输出的改变
句号388
·
2023-01-04 15:08
stm32
学习
单片机
第一章(第一节):初识神经网络
二、激活函数1.何为激活函数二、人工神经网络的参数1.权重2.
偏置
三、人工神经网络的体系结构1.层2.神经网络的分类1.单层神经网络2.多层神经网络3.前馈神经网络4.反馈神经网络前言本章将对神经网络做初步介绍
睿智草履虫
·
2023-01-04 11:56
神经网络
人工智能
深度学习
【PyTorch学习1】B站刘二大人《PyTorch深度学习实践》——线性模型(Linear Model)
LinearModel:y^=w∗x\hat{y}=w*xy^=w∗x(为了简化模型,未加
偏置
项b)TrainingLoss(Error):loss=(y^−y)2=(w∗x−y)2loss=(\hat
小龙呀
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2023-01-04 09:17
#
深度学习
深度学习
pytorch
线性模型
神经网络(四)前馈神经网络
一、神经元生物神经元的细胞状态仅有两种:兴奋和抑制1.人工神经元:接收的信号:权重(连接的程度):
偏置
阈值:人工神经元的状态人工神经元可以被视为一个线性模型2.激活函数的性质①连续且可导(允许少数点不可导
ViperL1
·
2023-01-03 22:50
机器学习
学习笔记
神经网络
python
java
其余部分全球
特别是在训练网络的时候,我们可以设置不同的参数(比如:权重W、
偏置
B、卷积层数、全连接层数等),使用TensorBoader可以很直观的帮我们进行参数的选择。
lalajh
·
2023-01-03 13:45
人工智能
深度学习
cnn
神经网络
优化器
梯度下降算法:即调整系数(权重和
偏置
)使损失函数的梯度下降。(函数最值)(在回归中,使用梯度下降来优化损失函数并获得系数)按照损失函数的负梯度成比例地对系数(W和b)进行更新。
?Bunny
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2023-01-03 11:47
笔记
神经网络-损失函数:
2.层数=隐藏层的层数+1个输出层,总参数=总的权重w与总的
偏置
项b。
TxyITxs
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2023-01-03 01:59
tensorflow学习
基于Intel OpenVINO搭建导出模型
通过数据集在模型结构上训练,我们可以得到模型中常量的数值,比如卷积核的值,
偏置
项的值。训练完成后
chenleiHub
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2023-01-02 14:38
AI
openvino
深度学习
python
人工智能
《动手学深度学习》课后习题1
**假如你正在实现一个全连接层,全连接层的输入形状是7×8,输出形状是7×1,其中7是批量大小,则权重参数w和
偏置
参数b的形状分别是____和____答案:8×1,1×12.课程中的损失函数定义为:defsquared_loss
极客阿宝
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2023-01-02 13:53
深度学习
神经网络
算法
2022年电子设计竞赛B题倒库闭环的思考
2022年电子设计竞赛B题倒库闭环的思考具有自动泊车功能的电动车(B题)简介误差的获得如何获取初始
偏置
库内有箭头的搜索方法箭头方位的获得车库边缘位置的确定2022年我队友FKR带我打电赛。
迟钝皮纳德
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2023-01-01 19:07
笔记
python
前端
人工智能
基于双月数据集单层感知机_python
感知器的模型可以简单表示为:该函数称为单层感知机,其中w是网络的N维权重向量,b是网络的N维
偏置
向量,
眰恦I
·
2023-01-01 17:46
python
python
深度学习
开发语言
机器学习
算法
基于TensorFlow的CNN模型——猫狗分类识别器(四)之创建CNN模型
目录三、创建CNN模型1、构建权重和
偏置
2、构建卷积层3、构建池化层4、构建扁平层5、构建全连接层6、构建CNN模型三、创建CNN模型1、构建权重和
偏置
在搭建神经网络层前,我们先来看下如何初始化神经网络层的权重和
偏置
参数
魔法攻城狮MRL
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2023-01-01 12:27
机器学习之深度学习
tensorflow
神经网络
深度学习
python
卷积神经网络
基于条件生成对抗网络的I-向量变换在短说话人验证中的应用
I-vectorTransformationUsingConditionalGenerativeAdversarialNetworksforShortUtteranceSpeakerVerification基于条件生成对抗网络的I-向量变换在短说话人验证中的应用用于短话语说话人验证的条件生成对抗网络的I向量变换摘要基于I向量的文本无关说话人验证(SV)系统在短发音时往往性能较差,因为短发音中的
偏置
落雪snowflake
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2022-12-31 10:43
深度学习声纹识别
论文翻译
近端梯度下降法 (proximal gradient descent)算法python实现完整版
上一节次梯度python实现介绍了python求解次梯度的基本算法,但针对的是无
偏置
项的求解:本节我们增加
偏置
项,推导完整的proximalgradientdescent算法的python实现代码,最优化目标函数变为
I_belong_to_jesus
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2022-12-31 10:38
凸优化
python
优化
算法
tensorflow2深度学习从入门到精通第四章—TensorFlow 基础
核心总结学习笔记+企业项目实战源码+最新高清讲解视频》无偿开源徽信搜索公众号【编程进阶路】mg-blog.csdnimg.cn/20201208160045815.png#pic_center)]可以看到,类的
偏置
成员
普通网友
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2022-12-30 22:49
Web前端
经验分享
反向传播详解
关于ANN的结构,我不再多说,网上有大量的学习资料,主要就是搞清一些名词:输入层/输入神经元,输出层/输出神经元,隐层/隐层神经元,权值,
偏置
,激活函数接下来我们需要知道ANN是怎么训练的,假设ANN网络已经搭建好了
weixin_40788815
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2022-12-30 17:46
深度学习
反向传播详解
numpy和pytorch实现线性回归
输入框20是测试线性回归是否正常,输入的数据权值分别是3,4,6,
偏置
项是5,设置学习率0.001,迭代次数5000,每迭代50次输出一次损失函数的值。
qq_41978536
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2022-12-30 03:10
深度学习
numpy线性回归
pytorch线性回归
pytorch
简单神经网络
深度学习BackPropagation
如下图,假设有一个神经元,是输入层,有2个数据,参数分别是w1和w2,
偏置
项为b,那么我们需要把这
Swayzzu
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2022-12-30 03:36
深度学习
深度学习
机器学习
人工智能
《深入了解TensorFlow》笔记——Chapter 4.2 模型参数
文章目录模型参数使用流程创建模型参数初始化模型参数更新模型参数保存和恢复模型参数保存模型参数恢复模型参数变量作用域tf.Variable的局限变量作用域的优势变量作用域的使用模型参数是指模型的权重值和
偏置
值
Dongz__
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2022-12-29 23:24
TensorFlow
tensorflow
机器学习
深度学习
神经网络
机器学习——感知机学习算法
由输入空间到输出空间到函数为:其中x为实例的特征向量称为感知机其中w和b为感知机模型的参数,w叫做weight(权值)b叫做bias(
偏置
)其中sign函数为符号函数:w和b构成的线性方程wx+b=0极为线性分离超
幽幽听风声
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2022-12-29 21:13
机器学习
机器学习
算法
学习
机器学习算法之感知机算法
算法原理1.感知机算法的原始形式感知机模型可以表示为:f(x)=sign(w*x+b)其中w为权值,b为
偏置
,w*x表示内积,sign为符号函数。
just_sort
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2022-12-29 21:43
机器学习算法
深度学习小白的学习笔记(3)——线性回归模型的从零实现(含代码)
线性回归模型对于我们以后的机器学习十分重要,虽然简单,但是其中涉及到的权重(weight)和
偏置
(bias)的思想会贯穿整个深度学习。
会震pop的码农
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2022-12-29 21:37
深度学习(pytorch)
tensorflow获取和设置每层的参数的方法
get_layer()函数先获取要获取权重对应的层;接着通过get_weights()函数获取该层对应的全部参数(是一个长的为2的列表,列表中的每一个元素是一个numpy数组,第一存放该层的权重W的参数,第一个存放
偏置
607华少
·
2022-12-29 17:52
函数使用
python
tensorflow
深度学习
YOLOv5的Tricks | 【Trick9】模型剪枝处理与Pytorch实现的剪枝策略
2.1剪枝方法简介2.2剪枝合理性解释3.Pytorch剪枝策略3.1局部剪枝3.2迭代剪枝3.3全局剪枝3.4自定义剪枝4.Pytorch剪枝测试4.1剪枝前的参数4.2对卷积层权重剪枝4.3对卷积层
偏置
剪枝
Clichong
·
2022-12-29 12:10
#
目标检测YOLOv5技巧汇总
pytorch
剪枝
python
yolov5
深度学习笔记:感知机
阈值一般用θ表示为了后续了解神经网络,我们把θ改为-b,其中b被称为
偏置
。感知机计算输入信号和
偏置
和,如果和大于0输出1,否
Raine_Yang
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2022-12-29 12:00
人工智能
实习记录
深度学习
python
人工智能
感知机
线性分类器(SVM,softmax)
目录导包和处理数据数据预处理--减平均值和把
偏置
并入权重SVMnaive版向量版Softmaxnavie版向量版线性分类器--采用SGD算法SVM版线性分类Softmax版线性分类使用验证集调试学习率和正则化系数画出结果测试准确率可视化权重值得注意的地方赋值
iwill323
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2022-12-29 11:36
CS231n代码
支持向量机
python
机器学习
如何获取由MATLAB神经网络工具箱训练得到的神经网络的隐含层输出
目录前言神经元输出计算公式在MATLAB中获取network对象的相关属性激活函数权值矩阵
偏置
输入计算隐层输出注意前言好久没发博客了,最近一直在忙于毕设…说到毕设,最近在用神经网络做一些东西,用的是MATLAB
liujunhaozuishuai
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2022-12-29 00:37
MATLAB相关
matlab
神经网络
图神经网络(GNN)基础
(汇集操作)3.在图表各个部分之间传递消息三、GNNplayground(作者文章的实验部分)四、GNN相关技术1.其他类型的图2.GNN种图的采样和batch3.inductivebiases(归纳
偏置
leener-Y
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2022-12-28 12:49
深度学习
人工智能
深度学习入门(四)——神经网络是如何学习的?
所谓的神经网络学习过程是根据模型分类效果调整神经网络中上千个激活函数的所有权值和
偏置
值。直至模型分类精度符合要求,模型学习过程结束。前文曾经介绍,神经元是装有激活值的容器。
爱骑单车的阿鹏
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2022-12-28 12:40
神经网络
python
机器学习
人工智能
深度学习
反向传播算法的工作原理(1)
反向传播算法是神经网络中的重要算法,通过它能够快速计算梯度,进而通过梯度下降实现权重和
偏置
参数的更新反向传播算法最初是在20世纪70年代被引入的,但直到1986年大卫·鲁梅尔哈特、杰弗里·辛顿和罗纳德·
qiwsir
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2022-12-28 12:40
机器学习
神经网络
python
机器学习
人工智能
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