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偏置
与卷积神经网络(CNN)对比,视觉Transformer的特点
比如平移不变性(translationequivariance),这种特性为CNN引入了归纳
偏置
(inductivebias),使之能够适应不同大小的输入图片的尺寸。
HDU_Du
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2022-11-19 15:43
cnn
transformer
深度学习
支持向量机Support Vector Machine(SVM)
为什么SVM是最大间隔分类器根据SVM的损失函数,我们需要计算(为方便计算,这里将
偏置
项b省略),为了使损失最小
tigogogogo
·
2022-11-19 13:48
机器学习
机器学习
SVM
【深度学习】pytorch 炼丹过程各元素深度解析(持续更新)
文章目录梯度优化器(optimizer)作用参数常用方法/类学习率调度器(lr_scheduler)作用评价指标准确率召回率精确度引用梯度导数-损失值(y)与特征值(x)的导数,这里是特征值还是权值和
偏置
我也在推敲
欧阳枫落
·
2022-11-19 13:18
人工智能
python
深度学习
深度学习
pytorch
人工智能
深度学习入门:基于Python的理论与实现①
机器学习的三大要素第一章python入门1.Numpy1.1.numpy的N维数组1.2.numpy广播1.3访问元素2.Matplotlib第二章感知机1.感知机是什么2.感知机的实现2.1简单的实现2.2导入权重和
偏置
栖陆@.
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2022-11-19 12:28
python
机器学习
numpy
Swin-Transformer听课笔记
模型结构2.1PatchPartition+LinearEmbedding2.2PatchMerging2.3Swin-TransformerBlock2.4W-MSA2.5SW-MSA2.6相对位置
偏置
八十八岁扶墙敲码
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2022-11-19 10:00
深度学习
神经网络之BP神经网络
神经网络模型)BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和
偏置
Rick_rui
·
2022-11-19 10:58
神经网络
深度学习
网络
【机器学习】详解 Vision Transformer (ViT)
PatchEmbeddings)3.2可学习的嵌入(LearnableEmbedding)3.3位置嵌入(PositionEmbeddings)3.4Transformer编码器3.5ViT张量维度变化举例3.6归纳
偏置
与混合架构
何处闻韶
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2022-11-19 07:46
【机器学习与深度学习】
【视觉图像】
transformer
深度学习
pytorch实现L2正则化code(一个简单的完整模型训练代码)
偏导数(1)
偏置
b的学习规则不变,仍为其中,η为学习率。(2)权重的学习规则变为:通过因子(1-ηλ/n)重新调整权重,因此L2正则化也叫权重衰减。
爱吃酸菜鱼的小猫咪
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2022-11-19 05:58
深度学习
pytorch
深度学习入门——感知器实现逻辑电路
1.与门、与非门、或门与门真值表:与非门真值表:或门真值表:perceptron.py:importnumpyasnp#使用权重和
偏置
实现逻辑电路defAND(x1,x2):"""与门"""x_input
我是小杨我就这样
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2022-11-19 04:45
深度学习入门
python
感知器
深度学习入门
深度学习入门笔记(2)—— 感知器
用
偏置
b代替负阈值,此时的加权和z就变成了wTx+b{w^T}x+bwTx+b,新的阈值就是0了。更进一步的,可以将
偏置
看作是输入1时对应的权重,这样做的好处是可以写成向量内积的形式,有利于数
cnhwl
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2022-11-19 04:54
深度学习入门笔记
python
pytorch
tensor
深度学习
感知器
100种算法的python实现_Python实现的各种机器学习算法
给定:数据集是d-维向量是一个目标变量,它是一个标量线性回归模型可以理解为一个非常简单的神经网络:它有一个实值加权向量它有一个实值
偏置
量b它使用恒等函
weixin_39734646
·
2022-11-19 03:07
100种算法的python实现
参数估计的均方误差(MSE),
偏置
(Bias)与方差(Variance)分解,无偏估计
写在前面均方误差,
偏置
和方差都是统计学中非常重要的概念。均方误差MSE对于机器学习来说,MSE一般是计算两个东西的MSE,一个是参数估计的MSE,一个是模型预测的MSE。
Remote Sensing
·
2022-11-19 03:47
机器学习
机器学习
概率论
线性回归
深度学习
回归
神经网络:传统神经网络基础学习
1、单层神经网络1.2张量方式实现单层全连接层 在TensorFlow中,要实现全连接层,只需要定义好权值张量和
偏置
张量,并利用TensorFlow提供的批量矩阵相乘函数tf.matmul()即可完成网络层的计算
~hello world~
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2022-11-19 03:53
神经网络
神经网络
学习
tensorflow
深度学习入门--感知机
深度学习入门--感知机单层感知机数学表达式逻辑电路的简单实现(与门)导入权重和
偏置
逻辑电路的简单实现(与门/或门)局限性多层感知机单层感知机数学表达式感知机是多个输入,一个输出,(0或者是1)的表达式也可以理解为具有触发开关的神经元
Silent Knight
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2022-11-19 02:30
神经网络
python
神经网络
python深度学习入门-感知机
感知机将权重和
偏置
设定为参数。使用感知机可以表示与门和或门等逻辑电路。异或门无法通过单层感知机来表示。使用2
诗雨时
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2022-11-19 02:57
人工智能(深度学习入门)
深度学习入门-感知机
2、感知机实现与门defAND(x1,x2):w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7tmp=x1*w1+x2*w2iftmptheta:return13、导入权重和
偏置
将2.1公式中的θ换成−b
侯一鸣Supermonkey
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2022-11-19 02:15
深度学习入门
深度学习
机器学习
人工智能
深度学习入门之感知机
二、简单逻辑电路1.与门2.与非门3.或门小结三、感知机的实现1.简单实现与门2.导入权重和
偏置
总结前言本文将简单介绍感知机(perceptron)这一算法,感知机是由美国学者FrankRosenblatt
ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ
·
2022-11-19 02:58
深度学习
人工智能
python
TensorBoard的简单使用(pytorch)
(1)Scalars:展示训练过程中的准确率、损失值、权重/
偏置
的变化
lonely-hermit
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2022-11-18 16:45
Python
python
卷积神经网络基础知识
卷积神经网络通过反馈修正卷积核和
偏置
参数使输出与预测偏差减小。所以,构建卷积神经网络进行深度学习开发其实并不复杂。可以从四个方面展开:输入
亦岚君
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2022-11-18 09:45
深度学习
卷积神经网络
卷积神经网络初解
最后再加上一个
偏置
b。经过步长移动得到特征矩阵。卷积核的通道和输入图像通道相同。一层网络的卷积核可以有多个,得到的特征
weixin_43532562
·
2022-11-18 09:14
神经网络
tensorflow
【37】警告gyroscope bias initial calibration -nan -nan -nan
报错提示:用OAK-D跑vins-fusion,陀螺仪
偏置
初始校准失败,请问怎么解决?解决方法:1.是否根据我们的标定教程正确操作的?2.配置文件是否正确?
OAK中国_官方
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2022-11-18 07:59
OAK常见报错
OAK相机
depthai
从感知机到神经网络
一、神经网络的一个重要性质1.1重要性质自动从数据中学习到合适的权重参数1.2称呼共n层神经元,称之为n-1层网络输入层中间层(隐藏层)输出层1.3计算神经网络节点值*权重值+
偏置
值=输出值根据输出值的大小计算出节点值输出值超过
王摇摆
·
2022-11-18 04:15
深度学习
神经网络
python
numpy
线性模型(穷举法实现)
参考视频:2.线性模型_哔哩哔哩_bilibili参考视频中实现y=wxy=wxy=wx的代码,在加上
偏置
b后实现y=wx+by=wx+by=wx+b的线性模型假设我们有这样一个线性模型:y=wx+by
吃豆人编程
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2022-11-16 13:53
机器学习
python
机器学习笔记之条件随机场(四)建模对象描述(参数表示vs向量表示)
的表示形式向量角度描述条件概率(2022/11/13)状态转移过程逻辑解释条件概率的简化过程场景设计简化过程引言上一节介绍了最大熵马尔可夫模型(MaximumEntropyMarkovModel,MEMM)中的标注
偏置
问题
静静的喝酒
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2022-11-16 13:15
机器学习
条件随机场
概率密度函数
最大熵模型
深度学习基础--感知机
文章目录学习资料感知机感知机基本概念简单逻辑电路与门与非门或门使用权重和
偏置
的实现使用权重和
偏置
实现与门使用权重和
偏置
实现与非门使用权重和
偏置
实现或门感知机的局限性线性和非线性多层感知机已有门电路的组合实现异或门小结学习资料
兔子骑士叫旺仔
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2022-11-16 10:42
Python
深度学习
深度学习
python
人工智能
ECCV2022_MaxViT+:Multi-Axis Vision Transformer
这是由于Transformer具有较强的建模能力,但是缺乏归纳
偏置
,从而导致过拟合。
羊飘
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2022-11-16 01:09
每日读论文
CV
论文阅读
PyTorch 加载预训练权重
在大部分的迁移学习场景中,我们一般沿用之前模型的相关参数,这是因为卷积神经网络认为大部分的特征提取模式是一致的,即卷积神经网络中的归纳
偏置
能力强。
IRevers
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2022-11-15 09:57
笔记
pytorch
深度学习
python
【小实验1】比较ResNet、ViT、SwinTransformer的归纳
偏置
(然而并没有达到预期结果)
目录1.idea1.1实验思路1.2灵感来源2.实验设置3.实验结果3.1结果3.2结果分析3.2.1一个奇怪的现象3.2.2分析4.代码写在前面:本实验并未获得预期的结果,更多的是当作实验记录。1.idea1.1实验思路这个实验的思路是这样的:通过随机初始化(正态分布)的未经过训练的ResNet、ViT和SwinTransformer,来对ImangeNet-1k(2012)的验证集(val,共
SinHao22
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2022-11-14 17:02
实验
深度学习
人工智能
torch.nn
classtorch.nn.Parameterstorch.nn.Parameter是torch.autograd.Variable的子类,如果在网络的训练过程中需要更新,就要定义为Parameter,类似为W(权重)和b(
偏置
爱钻研的小铭
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2022-11-14 17:31
#
Pytorch常用库
torch.nn
梯度下降法python实现
文章目录1、导数2、偏导数3、梯度4、梯度下降法概念解释梯度的负方向是变量的更新方向数学表达示例NN中求权重和
偏置
的梯度1、导数导数表示某个瞬间的变化量。
doubleslow;
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2022-11-14 11:58
最优化
机器学习
梯度下降
最优化
机器学习
【支持向量机】最大间隔超平面及Matlab代码
我们定义一条直线方程:ω1x1+ω2x2+b=0ω_1x_1+ω_2x_2+b=0ω1x1+ω2x2+b=0权重:ω1,ω2ω_1,ω_2ω1,ω2
偏置
:bbb⇒{ω1x1+ω2x2+b>0(i∈1~n
Lil_Yau
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2022-11-14 07:37
支持向量机
机器学习
matlab
pytorch中tensorboard的使用
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。
在学习的魏同学
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2022-11-14 07:59
python
linux
pycharm
pytorch
世界需要简化第二篇:最简单易懂的BPNN算法——算法经高度简化,所有下标均仔细核对
每层节点个数任意假设有训练集样本X,其中取第一个样本x1=,其期望值y1=1下面开始BP算法计算过程:第一步前向计算:已知各个节点之间的初始权值ω(别问我怎么来的,一般都会随机初始化一个值-1~1或其他之间),和每个
偏置
量
一努力向上奔跑者
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2022-11-12 17:06
神经网络算法快速理解应用类
神经网络
算法
机器学习
图论
深度学习
极简pytorch-单层神经网络正向传播
所以这是一个单层的神经网络整张图对应的数学公式如下,我们知道不管是机器学习还是深度学习,主要的功能是做预测,比如我们要预测房价,有一组数据,是面积90平,房间数3,只要让90*w1+3*w2+b就能做预测了,b是
偏置
隐形喷火龙
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2022-11-11 23:18
机器学习
pytorch
神经网络
深度学习
机器学习笔记之条件随机场(三)MEMM的标注
偏置
问题
机器学习笔记之条件随机场——MEMM的标注
偏置
问题引言回顾:最大熵马尔可夫模型最大熵马尔可夫模型的优点最大熵马尔可夫模型的缺陷标注
偏置
问题标注
偏置
问题示例引言上一节介绍了隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel
静静的喝酒
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2022-11-10 13:06
机器学习
算法
MEMM
标注偏置问题
python第二版课后答案第三章董付国_西瓜书——第三章课后习题
题3.1试析在什么情况下f(x)=w^(T)+b中不必考虑
偏置
项b首先要知道为什么要加
偏置
项?它的作用是什么?
weixin_39902107
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2022-11-10 07:32
屠榜各大CV任务!最强骨干网络:Swin Transformer V2来了
CVer”公众号AI/CV重磅干货,第一时间送达转载自丨极市平台作者丨happy导读针对SwinV1在更大模型方面存在的几点问题,SwintransformerV2提出了后规范化技术、对数空间连续位置
偏置
技术
Amusi(CVer)
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2022-11-10 07:53
计算机视觉
人工智能
深度学习
机器学习
java
【吃瓜教程】周志华机器学习西瓜书第三章答案
线性模型结构梳理3.1试析在什么情形下式3.2中不必考虑
偏置
项b答案一:
偏置
项b在数值上代表了自变量取0时,因变量的取值;1.当讨论变量x对结果y的影响,不用考虑b;2.可以用变量归一化(max-min
MaxQuYY
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2022-11-10 07:23
周志华西瓜书
算法
概率论
机器学习
电路自学1-运算放大器的电路模型+比例电路的分析+电路分析
运算放大器的电路模型+比例电路的分析+电路分析运算放大器的模型A.缺点:频带很窄、线性范围很小(只有对于很小的信号才能进行放大)B.运算放大器电路图与符号如下↓:注:运放电路符号省略电源端,但不代表其没有
偏置
电路
望 尘�
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2022-11-09 19:32
基础电路
其他
运算放大器的电路模型
由于它能完成加法,积分,微分等数学运算而被称为运算放大器,然而它的应用远远超过上述范围电源端与连接电流源来保证运放的工作,在分析运放的时候可以不考虑
偏置
电源a端称为倒向输入端,输出电压与输入电压相比较于公共
严正安
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2022-11-09 19:02
电路分析
单片机
嵌入式硬件
【论文阅读】Uncovering Hidden Challenges in Query-Based Video Moment Retrieval
也或许找不到):找到对vmr中所有bias的总结找到衡量这些bias的指标摘要和引入摘要:作者展示了一些实验,来评估数据集上的结果是如何反映解决片段检索任务时的真正进步的,结果展示了当前流行数据集的大量
偏置
和最先进方法的意想不到的行为
反科研pua所所长
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2022-11-09 10:24
视频片段检索
计算机视觉
深度学习
人工智能
神经网络-激活函数
对于一个神经元,先计算输入向量和权重向量的内积,加上
偏置
项,再送入一个函数进行变化。这个函数就是激活函数。
会飞的猩猩。
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2022-11-08 17:39
机器学习
神经网络
激活函数
深度学习入门--02 初识神经网络
首先与感知机不同的是,神经网络引入了激活函数,激活函数可用h(a)来表示,a为加权输入信号与
偏置
的总和。
吃梦想的咸鱼
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2022-11-08 13:49
python--深度学习
神经网络
深度学习
机器学习
机器学习入门(六)神经网络初识
目录一、模型解释1.1用人脑解释1.2用模型解释二、通过异或门的神经网络理解
偏置
量、神经网络的传播2.1与门的神经网络表示2.2或门的神经网络表示2.3异或门的神经网络表示三、多物体分类一、模型解释1.1
Courage2022
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2022-11-08 13:38
机器学习
神经网络
人工智能
基于Matlab使用艾伦方差来确定MEMS陀螺仪的噪声参数(附源码)
目录一、背景二、艾伦方差计算二、噪声参数识别2.1角度随机游走三、速率随机游走四、
偏置
不稳定性五、陀螺仪模拟六、程序本示例展示了如何使用艾伦方差来确定MEMS陀螺仪的噪声参数。
珞瑜·
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2022-11-08 07:19
#
Matlab实例(附源码)
matlab
艾伦方差
MEMS陀螺仪
噪声参数估计
【Tensorflow2.x学习笔记】- 神经网络
1.感知机感知机模型结构如下所示,接受长度为n的一维向量,每个输入节点通过权值为wi,i∈[1,n],的连接汇集为变量z,即:b称为感知机的
偏置
(bias);一维向量称为感知机的权值(Weight);z
QYiRen
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2022-11-07 23:02
神经网络
深度学习
人工智能
【浙江大学机器学习胡浩基】07 传统机器学习
均值算法的流程第三节高斯混合模型高斯概率密度函数EM算法求高斯混合模型的流程第四节ADABOOST核心思想具体流程应用第一节主成分分析PCA主成分分析(PRINCIPLECOMPONENTANALYSIS)如果神经网络只有一层,那么权重和
偏置
该如何选取
南鸢北折
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2022-11-07 16:30
浙大ML笔记
人工智能
深度学习
深度学习模型量化学习笔记
为什么要量化2.主流量化手段2.1均匀仿射量化(非对称量化)2.2对称均匀量化Symmetricuniformquantization论文推荐0.什么是量化什么是量化什么是模型量化模型是有权重(w)和
偏置
早睡的叶子
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2022-11-07 09:12
AI编译器
深度学习
学习
人工智能
MobileViT——论文简述
为了将自注意力模型应用到移动端,作者指出ViT模型需要大量参数的原因是缺少空间归纳
偏置
,而这在CNN中是本来就存在的,
gongyuandaye
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2022-11-07 08:51
深度学习
深度学习
MobileViT
ViT
《PyTorch深度学习实践》-B站 刘二大人-day5
处理多维特征的输入B站刘二大人的PyTorch深度学习实践——处理多维特征的输入视频中截图说明:1、乘的权重(w)都一样,加的
偏置
(b)也一样。b变成矩阵时使用广播机制。
爱编程的西瓜
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2022-11-03 09:34
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神经网络
pytorch
深度学习
神经网络
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