偏置

初级模拟电路：3-4 共基放大电路（直流分析）

回到目录一个典型的BJT共基极放大器电路如下图所示：图3-4.01输入端口vi和输出端口vo共用BJT的基极端子，VEE和RE构成发射结的偏置电压，VCC和RC构成集电结的偏置电压。
初级电路与软件研究·2019-09-04 10:00

深度学习入门之-PyTorch——逻辑回归

要找到这个分类标准，就要对映射权重进行寻优，逻辑回归运用的映射函数是sigmoid函数，需要寻优的参数个数=特征维数+1，即权重加偏置。
dafazzzz·2019-09-03 18:30

深度学习入门之-PyTorch——逻辑回归

要找到这个分类标准，就要对映射权重进行寻优，逻辑回归运用的映射函数是sigmoid函数，需要寻优的参数个数=特征维数+1，即权重加偏置。
dafazzzz·2019-09-03 18:30

推荐算法-基于矩阵分解的CF算法实现（二）：BiasSvd

基于矩阵分解的CF算法实现（二）：BiasSvdBiasSvd其实就是前面提到的FunkSVD矩阵分解基础上加上了偏置项。
「已注销」·2019-08-31 20:10

机器学习（周志华著）习题 第03章 线性模型

3.1试析在什么情形下式（3.2）中不必考虑偏置项b有网友说可以让所有的数据减去第一个样本，但是在实际应用中这样做偶然性太大。可以先对数据进行“中心化”处理，也就是对每一个x都减去数据集的均值。
麦克斯韦的妖精·2019-08-30 10:52

UG草图怎么使用派生直线命令?

UG草图中有很多命令是基于现有曲线从而得到新的曲线，派生直线就是其中一个，可以生成单条直线的偏置线、两条平行线的中心线以及两条相交线的角平分线，该怎么使用派生直线命令呢？下面我们就来看看详细的教程。
571BIN·2019-08-30 09:19

TensorFlow 常用的4个模块

:添加偏置conv2d(...):2维卷积dropout(...):随机丢弃神经网络单元relu(...):relu激活层sigmo
Key_jiang·2019-08-29 15:42

最大熵马尔科夫模型（MEMM）及其标签偏置问题

定义：MEMM是这样的一个概率模型，即在给定的观察状态和前一状态的条件下，出现当前状态的概率。ØS表示状态的有限集合ØO表示观察序列集合ØPr(s|s’,o):观察和状态转移概率矩阵Ø初始状态分布：Pr0(s)注：O表示观察集合，S表示状态集合，M表示模型最大熵马尔科夫模型（MEMM）的缺点：看下图，由观察状态O和隐藏状态S找到最有可能的S序列：路径s1-s1-s1-s1的概率：0.4*0.45*
山竹小果·2019-08-26 21:00

网络偏置项b的作用

没有偏置项b，决策面被限制为必经过原点。加上偏置项b，才能保证分类器可以在空间的任何位置画决策面。
Pui_Yeung·2019-08-23 20:55

numpy实现一个简单的神经网络（python3）

Perceptron）一种简单的感知机结构如下图所示，由三个输入节点和一个输出节点构成，三个输入节点x1，x2，x3分别代表一个输入样本x的三个特征值；w1，w2，w3分别代表三个特征值对应的权重；b为偏置项
__倔强的贝吉塔·2019-08-23 11:31

D073+8组田心+《高效能人士的7个习惯》―与其抱怨，不如积极面对

与其抱怨了上司独断专行偏置，倒不如努力配合，以自己的方式
田心小妹·2019-08-22 07:59

100天搞定机器学习|day38 反向传播算法推导

我们从一个最简单的网络讲起，每层只有一个神经元，图上这个网络就是由三个权重和三个偏置决定的，我们的目标是理解代价函数对这些变量有多敏感。这样我们就知道怎么调整这些变量，才能使代价函数下降的
jpld·2019-08-17 18:00

100天搞定机器学习|day37 无公式理解反向传播算法之精髓

上集提到我们要找到特定权重和偏置，从而使代价函数最小化，我们需要求得代价函数的负梯度，它告诉我们如何改变连线上的权重偏置，才能让代价下降的最快。反向传播
jpld·2019-08-17 17:00

100天搞定机器学习|Day36用有趣的方式解释梯度下降算法

的学习笔记，观看地址：www.bilibili.com/video/av16144388前文我们已经搭建了一个包含两个隐藏层的神经网络，我们需要这样一种算法：网络得到训练数据后，算法会调整所有的权重和偏置值
jpld·2019-08-17 00:00

李宏毅机器学习系列-逻辑回归

第一步先找到一个模型集合，是个概率模型，最后可以转化为sigmoid函数，输入是一个线性函数，如果结果大于等于0.5，则认为是类1，否则是类2：如果画出结构图的话应该是这样，每个特征xix_ixi都有一个权重，然后加上偏置
王伟王胖胖·2019-08-15 12:58

振荡电路设计的基本步骤

振荡电路设计的基本步骤基本步骤如下01.根据实际项目要求，选择功能适配的振荡电路模型02.根据实际项目参数要求，为电路模型选择功能匹配的核心元器件（放大器、BJT，FET……）03.匹配偏置网络04.匹配振荡电路
禾灮·2019-08-14 16:38

《神经网络与深度学习》摘录与笔记

目录0写在前面1感知机2神经网络的架构3反向传播算法3.1反向传播的四个基本方程（利用链式求导法则证明）3.2反向传播算法流程（反向传播误差得以修正权重和偏置）3.3梯度下降学习算法流程4改
liuz_notes·2019-08-12 11:07

如何保持分类模型具有类内聚敛、类间分离的特性？

Modify-softmax我们将权值归一化，即令，并使偏置为0，则损失函数变为：尽管Modify-softmax函数可以通过角度边界学习特征，但是这些特征仍然不具有很强的辨识性。
lirainbow0·2019-08-11 19:49

卷积中参数量和计算量

/www.jianshu.com/p/c2a0ba5bb3d1普通卷积参数量参数量是参与计算参数的个数,占用内存空间，假设输入通道和输出通道都是1，核大小为&，输入map大小为，输出map大小为，考虑偏置
Latet·2019-08-08 20:38

【TensorFlow】TensorBoard的使用（三）

主要增加如下信息：权重、偏置等在训练过程中的分布情况：tf.summary.histogram('weights',w)损失值、准确率随着迭代次数的进行，其指标变化情况：tf.summary.scalar
duanlianvip·2019-08-06 14:36

【TensorFlow】TensorBoard的使用（一）

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。
duanlianvip·2019-08-06 09:20

《机器学习》周志华西瓜书习题参考答案：第3章 - 线性模型

———————————————————————————————————————————————————【机器学习】《机器学习》周志华西瓜书读书笔记：第3章-线性模型习题试想一下，拟合曲线时，如果不考虑偏置项
我是管小亮 :)·2019-08-06 00:00

深度强化元学习教程---优化器元学习1/2

在传统的深度学习中，我们首先会根据训练样本计算出代价函数，然后求出代价函数对连接权值和偏置值的微分，再在优化器的帮助下，根据梯度下降算法，调整
最老程序员闫涛·2019-07-30 00:00

线性模型

给定一个维样本，其线性组合函数为：其中为维的权重向量，为偏置。线性回归就是典型的线性模型，直接用来预测输出目标。在分类问题中
单调不减·2019-07-26 00:06

Tensorflow 实战Google深度学习框架之深层神经网络学习总结

线性模型：前向传播算法只通过线性变换，任意层的全连接神经网络和单层神经网络模型的表达能力没有任何区别，而且他们都是线性模型ReLU激活函数激活函数实现去线性化偏置项bias加入偏置项bias是因为更加符合实际需要几种常见的非线性函数有
Happy______Coding·2019-07-20 17:55

Tensorflow实现神经网络拟合线性回归

本文实例为大家分享了Tensorflow实现神经网络拟合线性回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下一、利用简单的一层神经网络拟合一个函数y=x^2，其中加入部分噪声作为偏置值防止拟合曲线过拟合importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
潘广宇 Leo·2019-07-19 11:34

使用tensorflow训练一个最简单的神经网路

训练这个事情，可以直接用tf来帮你importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#添加层的函数，层有输入参数，输出参数，偏置
Metralix·2019-07-18 20:48

PID算法

1.比例控制设定一个标准值，传感器每次返回一个值，这两个值之差构成了一个序列，每次根据这个偏差输出一个，OUT0为偏置值，Kp为比例系数。其中偏差包括当前偏差、历史偏差和最近偏差。
恰似一碗咸鱼粥·2019-07-16 22:25

梯度反向传播算法推导--mark一下

neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html推导之前先介绍几个变量：表示连接第(l-1)层第k个神经元和第l层的第j个神经元的权重表示第l层的第j个神经元的偏置表示第
OliverkingLi·2019-07-16 11:43

[NLP] 相对位置编码(一) Relative Position Representatitons (RPR) - Transformer

的文章中提出的是进行绝对位置编码，之后Shaw在2018年的文章中提出了相对位置编码，就是本篇blog所介绍的算法RPR；2019年的Transformer-XL针对其segment的特定，引入了全局偏置信息
listenviolet·2019-07-14 20:00

神经网络与机器学习，tensorflow，part3（实现mnist手写数字识别）

下载MNIST数据集到'MNIST_data'文件夹并解压mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)#设置权重weights和偏置
miaozasnone·2019-07-13 21:45

卷积层的后向传播实例（stride=2）

这里以一个实例介绍一下卷积层的后向传播,当stride等于2的情况下，求输入，权重和偏置的梯度。
千足下·2019-07-13 20:17

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
王朝君BITer·2019-07-13 14:00

神经网络如何选择合适的超参数（hyper-parameter）

神经网络中，除了寻找最优的权重和偏置等参数，设定合适的超参数也同样重要。比如各层神经元的数量、batch_size的取值、参数更新时的学习率、权值衰减系数或学习的epoch等。
Answerlzd·2019-07-10 14:30

来看看如何测试一个光模块的光功率？

这些参数包括：发射光功率、接收灵敏度、偏置电流、饱和光功率、消光比及工作温度。今天我们重点了解一下发射光功率，您或许大概知道它的定义，但是您知道如何测试光模块的光功率吗？
qq5c36e07e0b753·2019-07-05 17:21

Pytorch入门教程（七）：卷积相关

1.卷积基本操作图像多个通道，分别卷积，最后求和，加偏置，形成新的像素点。
王氏小明·2019-07-04 11:44

LeNet-5学习笔记

理解卷积和子采样卷积过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（第一阶段是输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map），然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx;子采样过程：邻域四个像素求和变为一个像素
IceSkyLake·2019-06-30 21:12

主要介绍四种不同线性分类模型：感知器

感知器是对生物神经元的简单数学模拟，有与生物神经元相对应的部件，如权重（突触）、偏置（阈值）及激活函数（细
北漂奋斗者·2019-06-26 21:19

计算机组成原理重点总结

11111111,01111111]反码：正数为原码，负数原码取反（除符号位补码：正数为原码，负数反码+1（符号不变，最后一个1右边不变，左边取反移码：补码的符号位取反浮点数转换十进制转浮点数转2进制规格化：=x*2^n偏置值
zhxmdefj·2019-06-24 00:00

【机器学习】简单理解单层感知器

带你走进单层感知器与线性神经网络一、单层感知机的由来神经元结构输入神经元（x）：input传出神经元（y）：output刺激强度（w1，w2，w3）细胞体自身信号（偏置值b）单层感知机只有输入层、输出层
花花少年·2019-06-23 10:34

TensorFlow精进之路（十二）：随时间反向传播BPTT

2、网络结构RNN正向传播可以用上图表示，这里忽略偏置。
MANY_L·2019-06-17 18:34

TensorFlow精进之路（十一）：反向传播BP

2、网络结构假设有如下网络，第一层为输入层，输入节点为x1，x2,偏置为b1,第二层为隐含层，节点为a1,a2,偏置为b2,第三层为输出层，节点为y1,y2，激活函数为Sigmoid函数。3
MANY_L·2019-06-17 15:16

处理数据和训练模型的技巧

目录1.数据预处理1.1中心化1.2标准化1.3PCA1.4白噪声2.权重初始化2.1全0初始化2.2随机初始化2.3稀疏初始化2.4初始化偏置2.5批标准化3.防止过拟合3.1正则化3.2Dropout1
NYSYSUWU·2019-06-16 18:04

ML Lecture 1: Regression - Demo

沿用上一节的第一个线性模型：y=b+wxcpy=b+wx_{cp}y=b+wxcp其中，xcpx_{cp}xcp是进化前的CP值，yyy是进化后的CP值，参数www是权重（weight），参数bbb是偏置
Joyliness·2019-06-16 01:38

计算卷积神经网络中参数量

参考卷积神经网络的参数包含：卷积层的权重和偏置，全连接层的权重和偏置全连接层参数量在计算参数量前，先了解卷积计算过程。如下图，给定的图像尺寸是32x32x3（高，宽，深度）。
Blankit1·2019-06-14 17:17

keras实现的self attention

arxiv.org/pdf/1512.08756.pdf，是利用一个mlp来计算h（t）的attention得分，然后这个代码里面进行了进一步简化，让把mlp简化得只有一个共享的w向量，但是每个ht有一个不同的偏置
bruce__ray·2019-06-11 22:04

集成学习---综述

而我们之所以有直觉要把多个学习器组合在一起，是因为单个学习器往往可能效果不那么好这要么是因为它们具有较高的偏置（例
code-life·2019-06-11 11:10

深度学习入门（1）

2.偏置决定了神经元被激活的容易程度。具体表现我为y=wx+bb为偏置项w为权重3.常用激活函数及实现1)阶越函数y=x>0?
南有木兮木不知·2019-06-10 17:24

深度学习中梯度及梯度法

梯度法  神经网络的主要任务是在学习时找到最优的参数（权重和偏置），这个最优参数也
Answerlzd·2019-06-08 20:10

《统计学习方法》第 2 章 感知机 可视化

和为感知机模型参数叫作权重/权值（weight）或权值向量（weightvector）叫作偏置（bias）表示和的内积是符号函数策略假设训练数据集是线性可分的感知机学习的目标是求得一个能够将训练集正实例点和负实例点完
iOSDevLog·2019-06-08 03:58
上一页 41 42 43 44 45 46 47 48 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他