偏置第28页

视觉惯性融合学习笔记三 VINS Mono初始化方法

目录一、概述二、VINS-mono初始化方法2.1符号说明2.2纯视觉SfM2.3IMU预积分2.4视觉惯性匹配2.4.1陀螺仪偏置校正2.4.2初始化速度、重力和绝对尺度2.4.3重力细化这篇笔记会记录论文里的关于初始化的方法

我的笔帽呢·2020-08-30 11:11

Tensorflow - Tutorial (3) : 前馈神经网络(多层感知机)

前馈神经网络一个简单的3层神经网络模型例子如下，圆圈表示神经网络的输入，“+1”的圆圈被称为偏置节点。神经网络最左边的一层叫做输入层,包含3个输入单元，最右的一层叫做输出层。

Joe-Han·2020-08-26 23:23

逻辑回归

是权重项，是偏置项。为了方便，我们可以把偏重项看做权重为b的的权重项，然后再在输入中扩充一个维度。即,.再改写模型描述为：其中，和都是这个逻辑回归模型的

吴金君·2020-08-26 23:32

浅谈Positional Encoding(位置编码)和WordPiece

....这种递增式进行编码,它和词向量进行合并时,会干扰词向量,并会造成数据的严重倾斜.另外,PE(pos+k,2i)是有PE(pos,2i)进行线性表示的.因为PE(k,2i+1)是常量,所以就有的偏置

Shaw_Road·2020-08-26 16:13

每周一文（一）The BellKor Solution to the Netflix Grand Prize

众多算法中较为基础的带偏置user-itemrating估计公式如下所示：bui=μ+bu+bib_{ui}=\mu+b_u+b_ibui=μ+bu+bi其中buib_{ui}bui代表

LightYoungLee·2020-08-26 15:41

Pytorch - 网络模型参数初始化与 Finetune[转]

而待学习的参数其实都是Variable，它其实是对Tensor的封装，同时提供了data，grad等接口，这就意味着可以直接对这些参数进行操作赋值.这就是PyTorch简洁高效所在.如，卷积层的权重weight和偏置

企鹅245151826·2020-08-26 13:49

模型flops 的计算方法

flops_counter.pypythonflops_counter.py可以得到需要的flops从代码上可以看到计算两部分的flops一部分是卷积的flops另外一部分是fc层的flopsattr表示有没有偏置我们打印出来卷积里面的

jinggegebuaa·2020-08-26 13:24

如何解决数据不平衡问题？

影响：（1）少数类所包含的信息就会很有限，从而难以确定少数类数据的分布，即在其内部难以发现规律，进而造成少数类的识别率低（2）不恰当的归纳偏置。许多归纳推理系统在存在不确定时往往

Polaris47·2020-08-26 11:18

TFET and hybrid TFET-FinFET文章解读

针对频率响应，负载调整率和电源抑制比(PSRR)评估较低、中等、较高三种偏置电流条件下的指标。

当时皓月·2020-08-25 17:33

深度学习基础理论探索(一)：激活函数、梯度消失

2.更重要的是：多层神经网络如果没有这个激活函数就是：第一层的矩阵（权重(w)矩阵乘输入，加偏置（b）矩阵）乘第二层的矩阵。。。一直乘到最后一层矩阵。多个矩阵相乘其实就等于一个矩阵，那么多层神经网络就

尹宇阳·2020-08-25 17:21

激活函数选取不当为什会造成梯度消失

下图为四层神经网络，它包括输入层，输出层，两个隐层假设输入层到第一个隐层的权值为，偏置值为。两个隐层之间的权值为，偏置值为。第二个隐层到输出层的权值为，偏置值为。现在假设输入的值为，输出为，标签值为。

益达888·2020-08-25 17:14

转载-从ReLU到GELU，一文概览神经网络的激活函数

根据每一层前面的激活、权重和偏置，我们要为下一层的每个激活计算一个值。但在将该值发送给下一层之前，我们要使用一个激活函数对这个输出进行缩放。本文将介绍不同的激活函数。

Just Jump·2020-08-25 16:03

推荐中AB实验最大的问题——流量偏置及解决方案：重叠实验架构

波波虾遁地兽·2020-08-25 06:56

电化学传感器（5）---氧气传感器

这种负偏置电位对于操作这种电流型燃料电池是必要的。与其他偏置传感器相反，

y511374875·2020-08-24 20:28

单双电源T型负反馈运放应用

为了解决高输入阻抗的高增益问题，可以使用T型负反馈放大电路，如下：如果使用普通的反向放大，需要反馈电阻10M，会带来噪声、偏置电流等因素的影响，而且上图为双电源运放，单电源运放又该如何使用？

辉_1014·2020-08-24 17:52

RS-485详解（二）

为了解决该问题，可以在总线上放置上拉下拉电阻进行偏置,具体上下拉电阻大小选择请参考RS-485偏置上下拉电阻阻值，如下图所示：R1和R2计算如下（假设RT=120Ω）：R1=R2=RVIA-VIB≥200mVVIA-VIB

sternlycore·2020-08-24 16:36

【机器学习】多项式回归python实现

给Z添加1列，初始化为1，用来求偏置项。划分训练集和测试集。将Z和y的训练集转换为矩阵形式。和线性回

AI 开发者·2020-08-24 15:07

仪表放大器与运算放大器的区别是什么？

其输入偏置电流也应很低，典型值为1nA至50nA。与运算放大器一样，其输出阻抗很低，在低频段通常仅有几毫欧(mΩ)。运算放大器的闭环增益是由其反向输入端和输出端之间连接的外部电阻决定

jkstdio.h·2020-08-24 14:36

单电源半波精密整流

上篇文章是针对双电源的，如果是单电源只需生成一个1/2VCC作为运放偏置即可，如下：仿真结果如下：如果想去掉直流成分可以在后面加一个电压跟随器和一个减法器，如下图：仿真如下：紫色部分信号即为去掉了直流的半波信号

辉_1014·2020-08-24 12:26

运放积分器为什么要在电容两端并联一个电阻，阻值怎么计算

本文摘自《新概念模拟电路》对于积分电路，在实际应用中，因为存在输入失调电压、输入偏置电流，会导致会有一个持续电流流过反馈电容，使电容上的电压累积增加或者减小，最终达到最大输出电压。

辉_1014·2020-08-24 12:26

三极管作为开关的学习

三极管作为开关，是三极管工作于饱和区，以NPN型三极管为例（以下全部是）如图所示：当Vin=0时，三极管b-e之间没有正向偏置，而截止，相当于断开状态，此时Vce=Vcc，c极电流Ic=0；当三极管闭合

Erili_sun·2020-08-24 05:55

CNN学习（一）

CS231nConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition**一、卷积神经网络（CNN/ConvNet）概述由神经元组成，这些神经元具有可以被训练的权重和偏置

我就是想试试名字可以多长·2020-08-24 04:51

TF - 代价函数和过拟合

为简单起见，同样一个样本为例进行说明，此时二次代价函数为：a=σ(z),z=∑Wj*Xj+bσ()是激活函数假如我们使用梯度下降法(Gradientdescent)来调整权值参数的大小，权值w和偏置b的梯度推导如下

leo567·2020-08-24 03:26

CenterNet: Objects as Points论文解读目标检测、语义分割论文及代码

目录概论损失函数1FocalLoss如何使用2中心的偏置损失为什么用绝对像素？

进击的煎饼果子·2020-08-24 03:13

关于LeNet-5卷积神经网络 S2层与C3层连接的参数计算的思考？？？

层编号特点：英文字母+数字英文字母代表以下一种：C→卷积层、S→下采样层（池化）、F→全连接层数字代表当前是第几层，而非第几卷积层（池化层.ec）术语解释：参数→权重w与偏置b连接数→连线数参数计算：每个卷积

saw009·2020-08-24 02:06

了解感知机

使用感知机实现与非门#与门defAND(x1,x2):w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7tmp=x1*w1+x2*w2iftmptheta:return1#AND(0,0)#稍加改变使用偏置偏置是决定什么时候可以激活

九三四五·2020-08-24 02:45

GRU门控循环神经网络

对比一般的神经网络，GRU网络收敛速度快且不容易发生梯度消失的情况，主要原因是该网络复杂的门控单元（细胞状态）通过偏置和相关参数来实时和灵活的调整激活函数

SparkQiang·2020-08-23 23:51

数据挖掘十大经典算法学习之C4.5决策树分类算法及信息熵相关

“泛化能力”决策树学习的归纳偏置是优先选择较小的树。决策树通过把实例从根节点

vshadow·2020-08-23 20:20

TextBoxes++论文阅读笔记

TextBoxes++论文阅读笔记文章目录TextBoxes++论文阅读笔记摘要主要贡献相关工作网络网络结构多偏置的defaultboxes各种框表示方法的转换方式卷积层的改变训练中的特殊处理1.如何表示

xz1308579340·2020-08-23 08:55

数字IC（SoC）低功耗设计方法总结

工艺的发展与功耗的变化4、SoC中的主要动态功耗三、低功耗设计方法四、低功耗技术1、静态低功耗技术（1）多阈值工艺（Multi-VtDesign）方法（2）电源门控（PowerGating）方法（3）体偏置

wangkai_2019·2020-08-23 07:07

pytorch中的nn.Bilinear的计算原理详解

我们都知道在pytorch中的nn.Linear表示线性变换，官方文档给出的数学计算公式是y=xA^T+b，其中x是输入，A是权值，b是偏置，y是输出，卷积神经网络中的全连接层需要调用nn.Linear

nihate·2020-08-23 06:57

【TensorFlow】ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 0 for ' ’ with input shapes: [].问题

基于TensorFlow训练mnist数据集出现如下错误：检测代码，发现是偏置设置格式错误导致。

JIN_嫣熙·2020-08-23 06:47

An Empirical Exploration of Recurrent Network Architectures重点

文章作者做了多组实验检测各种不同结构的RNN在不同的问题上的表现，得到的结论包括：（1）GRU在除了语言模型的其他地方比LSTM表现好（2）LSTMwithdropout在语言模型上表现好，有大的遗忘门偏置后表现更好

kaka19880812·2020-08-23 06:06

Autoencoder

第一层和第二层的+1表示偏置。整个autoencoder其实

JiaxYau·2020-08-23 03:35

卷积函数的FPGA实现（八）IPcore的BRAM尺寸及加入偏置和ReLU

背景：第一次编写的IPcore存在问题，没有加入偏置与ReLU目的：给IPcore加入偏置和ReLU。

祥瑞Coding·2020-08-22 23:28

FPGA滤波器几种舍入方式和误差分析及verilog实现

1.舍入与截尾误差，补码截尾，会有负的直流偏置；FPGA二进制几种截尾和舍入方法比较：wiresigned[15:0]scaletypeconvert1;wiresigned[37:0]scale1;1

u924512005·2020-08-22 23:57

条件随机场（conditional random fields ）模型

重点解决序列化标注的问题条件随机场模型既具有判别式模型的优点,又具有产生式模型考虑到上下文标记间的转移概率,以序列化形式进行全局参数优化和解码的特点,解决了其他判别式模型(如最大熵马尔科夫模型)难以避免的标记偏置问题

曼陀罗彼岸花·2020-08-22 13:48

深度学习（卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战）

下采样：预处理：归一化，对所有像素点进行0-1归一化将一列数再转换为图像，图像大小28281独热编码：将label的编号分为测试集和训练集一般标准差指定的较小，偏置也指定一个常数tf都是在4维上，batchsize

位沁·2020-08-22 13:40

【机器学习】条件随机场

基于前二者存在的1）独立性假设问题，2）标注偏置问题，条件随机场采用最大熵模型的特征模板定义克服独立性问题，参数学习过程建立在最大化整条序列的概率，而不是在时刻上进行归一化。

AI小白入门·2020-08-22 13:52

HMM,MEMM,CRF模型的比较(转)

MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化，而CRF模型中，统计了全局概率，在做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。

happyzhouxiaopei·2020-08-22 12:11

HMM,MEMM,CRF模型的比较

MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化，而CRF模型中，统计了全局概率，在做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。

caohao2008·2020-08-22 12:05

条件随机场 conditional random fields 及代码实现

重点解决序列化标注的问题条件随机场模型既具有判别式模型的优点,又具有产生式模型考虑到上下文标记间的转移概率,以序列化形式进行全局参数优化和解码的特点,解决了其他判别式模型(如最大熵马尔科夫模型)难以避免的标记偏置问题

bookwormno1·2020-08-22 12:00

STM32-PWM（Pulse Width Modulation脉冲宽度调制）之呼吸灯的实现

脉冲宽度调制是一种模拟控制方式，其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。

It小蜂·2020-08-22 11:38

机器学习——线性回归

+wnxn+bw为权重，b为偏置项

yujie12345678·2020-08-22 09:55

关于Backpropagation在DeepLearning的一点思考

Backpropagation介绍深度学习中，常见的CNN、RNN神经网络中，参数估计通常在经过样本批处理时，使用SGD算法更新权重W和偏置b。

whuawell·2020-08-22 04:39

RBM 受限玻尔兹曼机

matlab代码afterthought三种RBMBBGBBGRBM的基于CD的快速学习算法主要步骤cd：对比散度输入：一个训练样本x0;隐层单元个数m;学习率ϵ;最大训练周期T.输出:连接权重矩阵W、可见层的偏置向量

github_30830155·2020-08-22 01:25

python机器学习——集成学习（分类）及“泰坦尼克号沉船事故”数据集案例操作

集成学习（分类）及具体案例操作一、集成学习（EnsembleLearning）算法（1）集成学习简介（2）集成建模中的误差（方差vs偏置）（3）常用的集成学习技术：（4）随机森林（5）梯度提升决策树（GradientTreeBoosting

曹文杰1519030112·2020-08-21 20:55

平方误差损失与交叉熵损失

首先将权重初始化为0.6，偏置0.9，学习率为0.15，我们来看看损失曲线图：

LXYTSOS·2020-08-21 18:57

反向传播算法(BP)

目录1概述2定义3原理推导误差计算误差传播代价函数对权重的偏导数代价函数对偏置的偏导数1概述反向传播其实是对权重和偏置变化影响代价函数过程的理解。

yougwypf1991·2020-08-21 18:51

单层感知器实践

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#输入数据X=np.array([[3,3],[4,3],[1,1],[0,2]])#添加偏置项X=np.concatenate

格林黄·2020-08-21 13:35

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