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偏置
机器学习课后题——线性回归模型
第5章线性回归模型5.1试分析在什么情况下,式fx=wTx+b不必考虑
偏置
项b。答:我的看法是,如果样本x中有某一个属性xi为固定值时,wixi+b等价于
偏置
项。
Yuetianw
·
2022-12-10 08:37
机器学习
机器学习
逻辑回归
一、线性回归面试题总结
线性回归的主要思想是给每一个特征分配一个权值,最终的预测结果是每个特征值与权值的乘积之和再加上
偏置
。所以训练的目标是找到各个特征的最佳权值和
偏置
,使得误差最小。2.线性回归要预测的函数是什么形式?
高桥凉瓜
·
2022-12-10 08:55
机器学习面试题总结
机器学习
人工智能
线性回归
智能学习 | MATLAB实现Bee-CNN蜜蜂算法优化卷积神经网络图像分类预测
蜜蜂算法优化卷积神经网络图像分类预测目录智能学习|MATLAB实现Bee-CNN蜜蜂算法优化卷积神经网络图像分类预测分类效果基本介绍模型参数程序设计参考资料分类效果基本介绍Bee-CNN蜜蜂算法优化卷积神经网络是一种模糊进化深度学习(优化权重和
偏置
机器学习之心
·
2022-12-10 06:22
#
CNN卷积神经网络
智能学习
组合优化
Bee-CNN
蜜蜂算法优化
卷积神经网络
图像分类预测
NNDL 实验五 前馈神经网络(1)二分类任务 神经元与基于前馈神经网络的二分类任务
代码参考paddle例题:importpaddle#2个特征数为5的样本X=paddle.rand(shape=[2,5])#含有5个参数的权重向量w=paddle.rand(shape=[5,1])#
偏置
项
真不想再学了
·
2022-12-09 19:38
神经网络
分类
深度学习
使用极限学习机进行股市预测(Matlab代码实现)
情感识别和故障诊断等方面被广泛应用,引起了各个领域的高度关注和深入研究.ELM最初是针对单隐层前馈神经网络的学习速度而提出的,之后又被众多学者扩展到多隐层前馈神经网络中.该算法的核心思想是随机选取网络的输入权值和隐层
偏置
wlz249
·
2022-12-09 18:08
极限学习机
matlab
算法
机器学习算法基础 5 线回归与岭回归
通俗理解,就是属性与权重的线性组合一元线性回归:涉及到的变量只有一个多元线性回归:涉及到的变量两个或两个以上y=kx+by=kx+by=kx+b其中,bbb
偏置
是为了单个特征的情况更加适用。
eddiechen10081
·
2022-12-09 13:33
算法
回归
卷积神经网络CNN(卷积池化、感受野、共享权重和
偏置
、特征图)
一、前言在卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)出现之前,神经网络中相邻的所有神经元之间都有连接,这称为全连接(fully-connected),如图1所示图1全连接(fully-connected)然而有科学研究,人眼去观察外界时,是通过先观察物体的局部信息,然后通过这些局部信息从而获得全局信息,即识别这个物体是什么.所以根据这个原理去设计神经网络的话,每一
玖零猴
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2022-12-09 12:17
深度学习
神经网络
卷积
深度学习
卷积运算和特征图的理解
卷积运算和特征图的理解卷积核在原图相应位置按指定步长滑动,做内积(相乘再相加再加上
偏置
)如下图左边,输入图像为7×7×3,3个数字矩阵分别代表RGB三通道,因此卷积核也必须是三通道的,这里使用3×3×3
ajiujiujiu
·
2022-12-09 12:16
pytorch学习笔记
卷积
人工智能
pytorch基础操作(三)梯度下降(小批量)计算线性回归
b称为
偏置
(bias)、偏移量(offset)或截距(intercept)。
偏置
是指当所有特征都取值为0时,预测值应该为多少。1、线性模型公式表示第一种方式:第二
undo_try
·
2022-12-09 07:16
#
机器学习
pytorch
线性回归
Lecture4 神经网络与反向传播(1)
比如SVM分类器,我们需要求解的就是损失函数关于权重W和
偏置
项b的偏导数,得到偏导数后我们才能据此来更新参数。同时,在之后我们将会了解到,梯度对于模型的可视化和可解释性也
pinkshell_1314
·
2022-12-09 07:43
神经网络
深度学习
线性回归 Linear Regression
其中yi是scalar,xi和W都是P维向量(比实际的xi多一维,添加一维xi(0)=1,用于将
偏置
b写入W中)1.定义模型:f(X)=WTX2.目标函数:L2-norm损失(均方误差损失)3.寻优:梯度下降
albyc22660
·
2022-12-09 04:10
数据结构与算法
DBN(深度置信网络)
可见层和隐藏层,可见层输入以后,通过权值和
偏置
的叠加,变成概率的计算,决定隐藏层出现什么样的数据。而隐藏层可以反过来重构可见层,一直以这样的规则继续下去。
一套煎饼
·
2022-12-08 23:44
论文阅读-深度学习
故障检测
深度学习
机器学习
神经网络
什么是softmax回归?
为了估计所有可能类别的条件概率,我们需要一个有多个输出的模型,每个类别对应一个输出2、在我们的例子中,由于我们有4个特征和3个可能的输出类别,我们将需要12个标量来表示权重(带下标的w),3个标量来表示
偏置
ReturnNu11
·
2022-12-08 21:35
机器学习
人工智能
python
TensorFlow张量的维度变换
维度变换的一个例子:Y=X@W+bX的shape为[2,4]W的shape为[4,3]X@W的运算张量shape为[2,3]
偏置
b的张量为[3]不同shape的2个张量怎么直接相加呢?
JZJZY
·
2022-12-07 17:52
张量
维度变换
TensorFlow
入门
Deep Learning(深度学习)基本概念
在神经元节点计算时,为了便于计算,将其写成矩阵与相乘的形式:即先计算权重矩阵*输入矩阵+
偏置
矩阵,然后
Vonjor
·
2022-12-07 11:29
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
FOC——13.电流采样与运放电路
文章目录1.电流采样方案1.1.不同数量的采样电阻方案1.2.采样电阻的位置1.3.采样窗口问题2.运放电路2.1.运放和比较器2.2.差分放大2.3.
偏置
电压2.4.运放放大倍数的选择2.5.运放选型
Cc1924
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2022-12-06 18:21
电机笔记
FOC
NNDL 实验五 前馈神经网络(1)二分类任务
代码参考paddle例题:importpaddle#2个特征数为5的样本X=paddle.rand(shape=[2,5])#含有5个参数的权重向量w=paddle.rand(shape=[5,1])#
偏置
项
蒂洛洛
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2022-12-06 15:54
pytorch
python
深度学习
Tensorflow---可视化工具TensorBoard的用法
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。
进我的收藏吃灰吧~~
·
2022-12-06 14:28
tensorflow
tensorflow
python
深度学习
可视化
全连接前馈神经网络DNN
全连接前馈神经网络DNN1.DNN概述前馈神经网络中,各神经元属于不同层,信号从输入层向输出层单向传播(有向无环图)人工神经元模型:输入:x1,x2权重:w1,w2
偏置
:b输出z=w1*x1+w2*x2
Corse1769
·
2022-12-05 13:52
NLP自然语言处理
神经网络
dnn
深度学习
人工智能:神经网络与深度学习复习总结
任务:选择适当的
偏置
值b和权值矩阵元素,使感知机可正确的二分类。竞争网络(Hamming网络为代表)前馈层:前馈层用于实现每个标准模式和输入模式之间的相关检测或求内积。
努力学习DePeng
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2022-12-05 13:49
神经网络
深度学习
神经网络:全连接神经网络
目录1简介1.1神经元1.2网络结构1.3正向传播1.4反向传播1简介全连接神经网络也称作多层感知机(MLP)1.1神经元神经元接收输入向量xxx神经元节点有权重向量w和
偏置
项b输出值为f(wTx+b)
Dive_
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2022-12-05 13:19
机器学习
机器学习入门(笔记)
特征与
偏置
项sieta1和2是权重项,0是
偏置
项(可以让结果上下微调)由于seita0的存在,因为我们对数据的
cainiaolaoliu
·
2022-12-04 19:50
机器学习
人工智能
PyTorch快速入门教程【小土堆】-TensorBoard的使用《一》
(1)Scalars:展示训练过程中的准确率、损失值、权重/
偏置
的变化情况
润叶~
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2022-12-04 17:43
pytorch
深度学习
python
Python深度学习笔记第二周——感知机
Python深度学习笔记第二周——感知机感知机基本概述简单的逻辑电路感知机的实现简单实现引入权重与
偏置
的概念根据上述方式(权重与
偏置
)设计成逻辑门感知机的局限性多层感知机总结:从与非门到计算机感知机基本概述感知机是一种非常简单的算法
frank______123
·
2022-12-04 13:19
Python深度学习入门
python
神经网络
机器学习
Python:鱼书第二单元感知机,笔记及其补充
实现或与非门)2.多层感知机0.基础知识下面图来自鱼书第二章,x1x2只能获得1和0的值表示通和不通类比电流w=weightb=biasx=inputx输入(向量)类比输入的电流w权重(向量)类比电阻的倒数b
偏置
反应神经元容易被激活的程度类比外界激励输入的电信号
Rainbow-cocktail
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2022-12-04 13:45
python
numpy
开发语言
TensorFlow学习记录:批量归一化(BatchNormalization)
因为深层神经网络在做非线性变换前的输入值Y(Y=W*x+b,Y为输入激活函数前的值,W为权重,x为输入,b为
偏置
),随着网络深度增加或者在训练过程中,因为输入要
Barcelooooooooona
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2022-12-04 09:36
深度学习
TensorFlow
TensorFlow
批量归一化
【论文阅读】VIT——AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE
实验结果论文阅读感谢P导ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE使用Transformer在全局方面提取特征,没有引入很多的归纳
偏置
每个人都是孙笑川
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2022-12-04 00:16
图像分类
教程
学习笔记
深度学习
tensorflow
transformer
Towards Robust Visual Question Answering: Making the Most of BiasedSamples via Contrastive Learning
但是,其在分布外(OOD)测试数据的改进严重牺牲了分布(ID)数据(由
偏置
样本主导)上的性能。解决方法和创新点:提出了一种新颖的对比学习方法,MMB
pinkshell_1314
·
2022-12-03 19:56
计算机视觉
人工智能
稀疏自动编码
1、稀疏自编码器的结构上图为稀疏自编码器的一个大致结构,其主要特征为其输入层的结点(不包括
偏置
节点)和输出层的结点的个数是相同的,而隐含层结点的个数则较少,该模型的目的在于学习得到hw,b(x)h_{w
FavoriteStar
·
2022-12-03 15:41
机器学习
机器学习
人工智能
神经网络
深度学习
算法
卷积神经网络学习笔记-基础知识
全连接层是许许多多得神经元相互链接得到,输入xi×权重w求和加
偏置
,经过激活函数得到输出y。
h奕明
·
2022-12-03 13:05
分类网络
cnn
学习
分类
总结:单独标定IMU的工具包(kalibr_allan,imu_tk,imu_utils)
kalibr_allanimu_tkimu_utilsimu_tk与imu_utils的区别二、使用kalibr_allan计算imu误差参考:下载:安装:ROS操作:生成imu的.m文件MATLAB操作:计算imu误差(高斯白噪声,随机游走
偏置
东街听落雨
·
2022-12-03 12:23
IMU
基于NN的编码:Content-adaptive neural network post-processing filter(Nokia Technologies)
第一块包括64个核的卷积层(不包括
偏置
)、
偏置
层、作为非线性激活函数的LeakyReLU
涵小呆
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2022-12-03 06:25
视频编码
深度学习
深度学习
视频编码
【机器学习】详解 Swin Transformer (SwinT)
2.1.1Architecture2.1.2SwinTransformerblock2.2基于移位窗口的自注意力2.2.1非重叠局部窗口中的自注意力2.2.2在连续块中的移位窗口划分2.2.3便于移位配置的高效批计算2.2.4相对位置
偏置
何处闻韶
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2022-12-03 05:02
【机器学习与深度学习】
【视觉图像】
transformer
深度学习
序列预测中损失函数详解-MAE、MAPE、RMSE、Huber
文章目录损失函数前言预测与
偏置
常见的损失函数Error与BiasRMSE平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)MAPE比较Huber损失函数前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容
ZiHol_Z
·
2022-12-03 05:01
机器学习
深度学习
神经网络
pytorch-多层感知机MLP
1、隐藏层输入层和隐藏层是全连接隐藏层和输出层是全连接2、激活函数激活函数(activationfunction)通过计算加权和并加上
偏置
来确定神经元是否应该被激活,它们将输入信号转换为输出的可微运算。
我渊啊我渊啊
·
2022-12-03 00:43
pytorch
深度学习
python
深度学习——超参数的验证
在神经网络中,除了权重和
偏置
等参数,超参数(hyper-parameter)也是一个常见的参数。包含以下内容:神经元数量、batch大小、参数更新时的学习率、权值衰减等。
压垮草的骆驼
·
2022-12-02 23:16
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
Yoshua Bengio:深度学习的未来需要“探索高级认知的归纳
偏置
”
来源:AI科技评论编译:MrBear本文介绍了YoshuaBengio及其学生AnirudhGoyal近期发表的一篇论文,该论文围绕“归纳
偏置
”概念,展开了对当下人工智能研究现状的讨论,并提出了富有启发性的观点
人工智能学家
·
2022-12-02 22:01
人工智能
大数据
算法
编程语言
python
(MATLAB)使用梯度下降进行一元线性回归
梯度下降函数代码如下:function[ww,bb,ee]=myGradientDes(x,y,w,b,s,n)%x,y-样本,w-权值初始值,b-
偏置
项初始值,s-学习率,n-迭代次数m=length
我是小蔡呀~~~
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2022-12-02 20:24
李宏毅机器学习笔记
深度学习
机器学习
matlab
swin transformer之相对位置
偏置
在看swintransformer时,相对位置
偏置
问题搞得我头疼,看到几篇不错的博客,特此记录一下,以供以后参考论文详解:SwinTransformer-知乎有关swintransformer相对位置编码的理解
冰虺
·
2022-12-02 18:39
transformer
深度学习
人工智能
LSTM的梯度、学习率、前项传播等
梯度:在每一次学习迭代中使用反向传播算法计算损失函数对每一个权重或
偏置
的导数从权重或
偏置
中减去这个梯度方向的标量值以降低网络的损失。
若初雪舞
·
2022-12-02 15:23
神经网络
深度学习
《深度学习入门--基于python的理论与实现》——斋藤康毅读书笔记
的理论与实现》读书笔记(第二章)写在前面第二章:感知机2.1感知机是什么2.2简单的逻辑电路2.2.1与门(andgate)2.2.2与非门和或门2.3感知机的实现2.3.1与门感知机的实现2.3.2导入权重和
偏置
牛子未
·
2022-12-02 12:29
深度学习
tensorflow
神经网络
机器学习
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》读书笔记01:感知机
1.感知机:感知机接收多个输入信号,输出一个信号.感知机里面有个阈值2.把上述的cta换成-b,那么就表示
偏置
项。3.,使用感知机可以实现与门、与非门、或门三种逻辑电路。4.无法实现异或门。
cc 提升ing 变优秀ing
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2022-12-02 12:58
环境
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》读书笔记:第2章 感知机
目录第2章感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.2.1与门2.2.2与非门和或门2.3感知机的实现2.3.1简单的实现2.3.2导入权重和
偏置
2.3.3使用权重和
偏置
的实现2.4感知机的局限性2.4.1
feiwen110
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2022-12-02 12:58
深度学习
python
人工智能
【学习笔记】深度学习入门:基于Python的理论与实现-神经网络
在上图的网络中,
偏置
bbb并没有被画出来。如果要明确地表示出bbb,
柃歌
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2022-12-02 12:53
Artificial
Intelligence
python
深度学习
学习
神经网络
《深度学习入门:基于python的理论与实现》学习笔记
,x2):w1,w2=0.5,0.5theta=0.7ifw1*x1+w2*x2>theta:return1else:return0print(AND(1,0))print(AND(1,1))01引入
偏置
Chen_shu_bct
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2022-12-02 12:21
python
深度学习
机器学习
PyTorch学习笔记-5.PyTorch可视化
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。
ruoqi23
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2022-12-02 02:46
笔记
深度学习
pytorch
人工智能
必备算法基础——神经网络
“b”属于一个
偏置
项,用来微调,表示对于得到的10个类别都要进行微调。权重参数W对结果起决定性作用。假设输入图像xi有4个像素点,划分为三个类别cat、dog、ship;W1的
Evan_qin_yi_quan
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2022-12-01 20:22
深度学习必备算法基础
深度学习
parameters.requires_grad=False :误差仍然反向传播,梯度不更新
param.requires_grad=False我们要知道,param包括的无非是权重和
偏置
值。
Stig_Q
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2022-12-01 14:13
机器学习
ML
吴恩达机器学习学习笔记 --- 神经网络
(1)逻辑单元(2)神经网络模型展示【主要加入
偏置
量】【注意下标】(3)前向传播【从前往后计算a值】(4)举例【AND】【OR】【NOT】【XNOR】【更深一层计算更加复杂的函数】(5)多元分类【一对多
奔跑的星黛露
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2022-12-01 13:40
机器学习
神经网络
机器学习
学习
卷积神经网络——MNIST手写数字识别
一般定义一个正方形卷积核,用它的平面中心遍历图片每个像素点,当卷积核和图片完全重合时,图片与卷积核重合区域内对应的每个像素点和卷积核内对应的权重相乘,再求和,再加上
偏置
后,得到输出图片中的一个像素值。
爱吃菠菜
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2022-12-01 09:18
tensorflow
卷积神经网络
MNIST手写数字识别
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