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功放偏置
激活函数和最常用的10个激活函数
2.artificialneuron的工作原理上述过程的数学可视化如下图:可以看到,每个输入x都有相对应的权值w,相乘后求和,然后加上
偏置
bi
安和橋北
·
2022-12-24 01:51
深度学习
机器学习
人工智能
深度学习
transformer中的相对位置
偏置
的介绍(relative position bias)
前言在很多近期的transformer工作中,经常提到一个词:relativepositionbias。用在selfattention的计算当中。笔者在第一次看到这个概念时,不解其意,本文用来笔者自己关于relativepositionbias的理解。笔者第一次看到该词是在swintransformer。后来在focaltransformer和LG-transformer中都看到它。relativ
咆哮的阿杰
·
2022-12-23 12:40
深度学习
transformer
深度学习
pytorch
ICCV2021 Best Paper : Swin Transformer (二)
在之前有提到说attention的计算多加了一个,即:我们把这个呢叫做
偏置
,也称为相对位置
偏置
RelativePositionBias。
深度科研
·
2022-12-23 12:08
知识拓展
深度学习
transformer
位置
偏置
http://www.python88.com/topic/53685https://blog.csdn.net/m0_52122378/article/details/113354984
西二旗鲁智深
·
2022-12-23 12:38
深度学习
二隐层的神经网络实现MNIST数据集分类
对于一个神经网络模型的确定需要考虑以下几个方面:隐藏层的层数以及各层的神经元数量各层激活函数的选择输入层输入数据的shape输出层神经元的数量以上神经网络的骨架确定之后,则相应的权重和
偏置
所对应的shape
Jumping boy
·
2022-12-23 11:32
深度学习
torch.nn.GRU使用详解
–hidden_dim表示输出的特征维度,如果没有特殊变化,相当于out–num_layers表示网络的层数–nonlinearity表示选用的非线性**函数,默认是‘tanh’–bias表示是否使用
偏置
小时不识月123
·
2022-12-23 08:25
#
LSTM
GRU
不可解释性
gru
pytorch
深度学习
斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记(4)正向传播及反向传播
后向传播等概念知识,其中对于梯度和链式求解方法,上过高数课的相信都比较了解,所以我主要对前向传播和后向传播作下学习笔记:对于前向传播,为了方便,我继续使用知乎上的三层网络经典例子:对于上图1中的权重W和
偏置
Naruto_Q
·
2022-12-23 06:04
深度学习(deep
learning)
深度学习公开课
深度学习之CNN卷积神经网络
概揽卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks/CNNs/ConvNets)与普通神经网络非常相似,它们都由具有可学习的权重和
偏置
常量(biases)的神经元组成。每个神经元
浪子私房菜
·
2022-12-23 01:33
难啃的深度学习
卷积神经网络
深度贝叶斯神经网络
深度学习网络都有很多参数,通常权重用w1,w2,...w_1,w_2,...w1,w2,...表示,
偏置
用b1,b2,...b_1,b_2,..
luckstonee
·
2022-12-22 15:32
贝叶斯神经网络
卷积神经网络CNN及其在NLP中应用
对于全连接网络总共参数为:28x28x15=11760对于卷积网络所需参数数量:5x5=25多个输入和输出通道使模型在每个空间位置可以获取图像的多方面特征2.卷积操作卷积层对输入和卷积核权重进行互相关运算,并在添加标量
偏置
之后产生输出互相关和卷积
orangerfun
·
2022-12-22 15:55
自然语言处理
cnn
自然语言处理
深度学习
关于卷积和其
偏置
的详细动态图
动态图每走一步,得到的图片的值为a+b+c+bias,其中a为卷积核在第一个信道上卷积的值,b为卷积和在第二个信道上卷积的值,c为卷积核在第三个信道上卷积的值,将他们加起来再加上
偏置
。
水月清
·
2022-12-22 13:35
TensorFlow
深度学习
惯性导航原理(五)-IMU误差分类(上)
)传感器误差的成分基本的误差成分确定性和随机性静态误差动态误差噪声(Noise)噪声白噪声模型参数传感器误差类型静态误差(加性误差)静止不动时就表现出来,输出的误差;零偏Bias(加速度计和陀螺的零位
偏置
十八与她
·
2022-12-22 12:27
惯性导航原理与算法
算法
组合导航
惯导
卫导
惯性导航原理
独家 | 用归纳
偏置
来增强你的模型性能
作者:SebastianDick翻译:王可汗校对:车前子本文约3800字,建议阅读13分钟。本文为大家展示了在机器学习模型中编码现实生活中的对称性可以将其准确性提高几个数量级。对称无处不在,围绕在我们生活左右。从雪花美丽的规则形状和罗马花椰菜的自相似(分形)结构,到蜂巢的六角形图案。大自然似乎在寻找对称。事实上,我们存在的法则实在是太多了:物理学家谈到时空中的平移对称(“穿过”)。他们的意思是,像
数据派THU
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2022-12-22 12:40
神经网络
机器学习
人工智能
深度学习
算法
循环神经网络RNN
一个神经元,不同时刻每个时刻都有输出表达式1.正向传播a(t)=b+Wh(t−1)+Ux(t)h(t)=tanh(a(t))o(t)=c+Vh(t)y^(t)=softmax(o(t))其中,b和c分别表示
偏置
向量
大树先生的博客
·
2022-12-22 08:25
Deep
Learning
循环神经网络
RNN
LSTM
2021-01-26Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis(arXiv2020)(有代码)
github.com/CompVis/taming-transformers项目主页:https://compvis.github.io/taming-transformers/VQGAN——利用基于CNN的有效归纳
偏置
NANCYGOODENOUGH
·
2022-12-21 14:06
~~~超分辨率重建~~~
【ELM预测】基于粒子群算法PSO优化极限学习机预测含Matlab源码
1模型为了提高空气质量预测精度,提出一种基于粒子群算法优化极限学习机的空气质量预测模型.运用粒子群算法优化极限学习机的初始权值和
偏置
,在保证预测误差最小的情况下实现空气质量最优预测.选择平均绝对百分比误差
普通网友
·
2022-12-21 10:33
神经网络预测
matlab
算法
开发语言
NNDL 实验五 前馈神经网络(1)二分类任务
4.1.1净活性值假设一个神经元接收的输入为x∈RD,其权重向量为w∈RD,神经元所获得的输入信号,即净活性值z的计算方法为其中b为
偏置
。
叶雨柳光
·
2022-12-21 02:47
深度学习
机器学习
算法
推荐系统--矩阵分解(2)
推荐系统–矩阵分解(1)推荐系统–矩阵分解(2)推荐系统–矩阵分解(3)推荐系统–矩阵分解(4)推荐系统–矩阵分解(5)推荐系统–矩阵分解(6)3BiasSVD:考虑
偏置
有一些用户会给出偏高的评分,有一些物品也会收到偏高的评分
HenrySmale
·
2022-12-20 14:51
推荐系统
推荐算法
矩阵
机器学习实战(4)——训练模型
弹性网络10.4早期停止法10.5逻辑回归10.5.1概率估算10.5.2训练和成本函数10.5.3决策边界11Softmax回归1线性回归概括来说,线性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
WHJ226
·
2022-12-20 12:03
机器学习
机器学习
人工智能
python
使用STM32pwm呼吸灯和定时练习
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
凌(✪▽✪)
·
2022-12-20 09:44
stm32
单片机
arm
Transformer中没有CNN中的Inductive bias(归纳
偏置
)
在机器学习中,很多学习算法经常会对学习的问题做一些关于目标函数的必要假设,称为归纳
偏置
(InductiveBias)。
小ccccc
·
2022-12-20 02:30
transformer
cnn
深度学习
Pytorch关于卷积核(Conv2d)的简单操作与模型修剪
输入参数如下图:torch.nn.Conv2d函数所生成的卷积核主要包括weights与bias,及权重与
偏置
。
Mister Leon
·
2022-12-19 17:51
pytorch
深度学习
人工智能
线性回归——简单介绍与使用
原理:每条数据有n个特征,每个特征对应着自己的权重值,与权重的乘积再加上一个
偏置
值,这个就是线性回归模型。'''
Sophia&Anna
·
2022-12-19 13:08
机器学习
线性回归
回归
算法
吃瓜教程-Task2(第3章)
而使权重w和
偏置
b参数最优化的过程成为回归模型的最小二乘“参数估计”。1.2“逻辑回归”是一种分类方法,可以得到预测的近似概率。
爬树的小孩
·
2022-12-19 11:31
多分类 - 手写识别体-3层
神经网实现手写识别体的多分类上篇博文,忽略
偏置
(b),且代价(损失)函数直接就是差的平方和,本篇文章增加了对
偏置
的讨论,本文是本人的学习笔记,如果出现问题,欢迎大家批评指正。
ScrapingBoy
·
2022-12-19 09:29
机器学习
python
深度学习
神经网络
无线蓝牙模块在汽车DSP的应用
无线蓝牙模块在汽车DSP的应用DSP为数字信号处理器,广义是指数字信号处理运算的微处理器,汽车DSP在此基础上增加了电子分频功能实现主动分频,并增加了7850的
功放
,变成了一台带数字信号处理电子分频的信号
112126407
·
2022-12-18 17:54
蓝牙
物联网
tensorflow之神经网络层:Dense,dense,Dropout,dropout
tf.layers.DenseClassDense:全连接层该层实现了outputs=activation(inputs*kernel+bias),其中激活函数是作为参数提供的,kernel是该层创建的权重矩阵,而bias是该层创建的
偏置
向量
大雄没有叮当猫
·
2022-12-18 13:05
tensorflow
深度学习
dense层、激活函数、输出层设计
输入节点数将根据第一次运算时输入的shape确定,同时输入、输出节点自动创建并初始化权值w和
偏置
向量b。其他的参数具体查看下方函数参数使用Dense层的时候,Dense中的D记得要大写
你会知道我是谁
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2022-12-18 13:04
Tensorflow
tensorflow
PointRCNN网络结构及原理
对3dbox微调基于bin区间的3D框回归首先预测中心的的位置,将回归任务换成分类任务,类似在坐标轴四个区间分类其次预测Yaw角大小,将360度划分成很多格,然后将yaw角分类最后对yaw角分类后一个
偏置
量
竹之雅
·
2022-12-18 13:02
3D点云目标检测
学习笔记
神经网络
深度学习
目标检测
Dense层
1常见参数model.add(Dense(units,#输出的大小(神经元个数)activation=None,#激活函数use_bias=True,#是否添加
偏置
kernel_initializer=
方如一
·
2022-12-18 13:00
Python内置函数
keras
深度学习
神经网络
【机器学习】浅谈 归纳
偏置
(Inductive Bias)
目录一、概念二、例子三、意义一、概念在机器学习中,很多学习算法经常会对学习的问题做一些关于目标函数的必要假设,称为归纳
偏置
(InductiveBias)。
何处闻韶
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2022-12-18 11:43
【机器学习与深度学习】
机器学习
深度学习
CNN卷积神经网络--反向传播(4,代码理解)
blog.csdn.net/ck1798333105/article/details/52368042反向传输过程是CNN最复杂的地方,虽然从宏观上来看基本思想跟BP一样,都是通过最小化残差来调整权重和
偏置
weixin_42160325
·
2022-12-18 09:04
原理公式
深度学习
CNN
人工智能
神经网络的学习步骤
前提神经网络存在合适的权重和
偏置
,调整权重和
偏置
以便拟合训练数据的过程成为“学习”。神经网络的学习分成下面4个步骤。
CN__Melinda
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2022-12-18 09:30
神经网络
深度学习
python
人工智能
《深度学习--基于python的理论与实现》学习笔记8:第四章神经网络的学习(2)
4.5学习算法的实现神经网络的学习步骤如下:前提神经网络存在适合的权重和
偏置
,调整权重和
偏置
以便你和训练数据的过程称之为"学习",神经网络的学习分为下面四个步骤:步骤一(mini-batch)从训练数据中随机选出一部分数据
白马非马·
·
2022-12-18 09:00
深度学习笔记
python
神经网络
Python深度学习基础(三)——全连接层以及反向传递的理解与手动实现
全连接层以及反向传递的理解与手动实现全连接层简介实现原理正向传递反向传递代码实现全连接层简介全连接层又被称为密连接层,通常可以用Affine或Dense表示实现原理正向传递全连接层在正向传递时和感知机完全一致,都是直接将输入值乘以权值在加上
偏置
即可
艾醒(AiXing-w)
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2022-12-18 09:25
深度学习方法
深度学习
pytorch 状态字典:state_dict使用详解
(如model的每一层的weights及
偏置
等等)(注意,只有那些参数可以训练的layer才会被保存到模型的state_dict中,如卷积层,线性层等等)优化器对象Optimizer也有一个state_dict
Bruce_0712
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2022-12-18 02:17
Ptorch
人工智能基础部分2-一元一次函数感知器
它使用一个简单的线性函数来模拟人类神经系统的行为,该函数是由一个系数和一个
偏置
值组成的,系数用于控制输入对输出的影响,而
偏置
值用于控制输出的整体大小。
微学AI
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2022-12-17 23:12
人工智能基础部分
算法
人工智能
【深度学习】常见的几种激活函数(含源代码解读)
目录:深度学习中常见的几种激活函数一、前言二、ReLU函数三、sigmoid函数四、tanh函数一、前言激活函数(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
旅途中的宽~
·
2022-12-17 19:51
深度学习笔记
深度学习
人工智能
神经网络
激活函数
数据分析——梯度下降法解决非线性回归问题
输入和输出通过这个表达式建立对应关系,那么我们求出表达式里面的参数即可;二是我们可能无法列出表达式,这时我们可以使用神经网络代替这个表达式,输入和输出通过神经网络建立对应关系,那么我们求出神经网络里面的权重和
偏置
即可
wxsy024680
·
2022-12-17 09:37
数据分析
tensorflow
深度学习
统计学习方法---感知机
其中,w和b称为感知机模型参数,叫做权值或权值向量,叫做
偏置
,w·
千寻~
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2022-12-17 08:04
机器学习
python
统计学习方法
感知机
Swin Transformer:Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows——论文分析
SwinTransformer为了减少序列长度,在小窗口内做自注意力,用了locality的归纳
偏置
,节省资源。patchmerging,相邻小patch合成大patch,类似池化。
gongyuandaye
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2022-12-17 07:59
深度学习
transformer
深度学习
滑动窗口
Swin
神经网络学习笔记(2)——代价函数与梯度下降简介
目录代价函数梯度下降梯度偏导数方向导数公式:参考结合上篇文章的内容,我们不妨来想一下,在最开始的时候,整个网络是混乱的,那么我们要怎样才能找到最合适的权重和
偏置
呢?
野指针小李
·
2022-12-16 23:06
深度学习
神经网络
数学
深度学习
神经网络
快速了解Logistic Regression原理及实践
这条直线也成为超平面,使用表示,其中W为权重,b为
偏置
。在LogisticRegression
IMWTJ
·
2022-12-16 13:37
机器学习
机器学习
深度学习神经网络学习日记
BP神经网络#线性层1.设置
偏置
项(bias)2.进行高斯随机变量,归一化保持梯度不会下降得太快3.注册参数,weight计算出参数4.先将bias注册为05.设置
偏置
参数#前馈层1.batch_size
WJY991202
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2022-12-16 12:08
学习
python
人工智能实践——第八周【卷积网络与tensorboard】
全连接网络的缺陷:1:数据量过大,运算负担重2:参数过大,出现过拟合现象有效提取图像特征的方法正方形卷积核(过滤器),遍历图片上的每个点图片区域内,相对应的每一个像素值乘以卷积核内相对应点的权重,求和,再加上
偏置
取个程序猿的名字
·
2022-12-15 16:36
人工智能实践
人工智能实践
李宏毅深度学习——Recurrent Neural Network (RNN)
设所有的权重都为1,没有
偏置
值。设在开始时memory为0,所以绿色部分的值计
m0_58586235
·
2022-12-15 06:28
李宏毅深度学习
深度学习
caffe常见层及其prototxt设置
lr_mult:1}param{lr_mult:2}#学习率的系数,最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr#如果有两个lr_mult,则第一个表示权值的学习率,第二个表示
偏置
项的学习率
王小白的博客
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2022-12-14 23:09
caffe
[PaperReading]ConvNeXt
除了一开始的图片分块操作,原始的ViT结构没有引入任何归纳
偏置
。
HenryFar
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2022-12-14 22:09
论文阅读
计算机视觉
目标检测
图像处理
神经网络
深度学习
nn.LSTM的参数理解
输入参数:input_size输入数据的特征维数,通常就是embedding_dim(词向量的维度)hidden_sizeLSTM中隐层的维度num_layers循环神经网络的层数bias用不用
偏置
,default
terry_gjt
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2022-12-14 14:35
笔记
lstm
rnn
深度学习
Tensorflow进阶
第一章图像领域,第\(i\)类图片提取到的特征:\[feature_i=\sum_jw_{i,j}x_j+b_i\]其中,\(j\)表示一张图片的第\(j\)个像素,\(b_i\)是
偏置
值(bias),
weixin_30847271
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2022-12-14 14:59
人工智能
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