E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
反向传播推导
图像处理中的DCT变换
来源及公式
推导
,可以查看下面链接,介绍的比较详细,这里就不再重复说明了:详解离散余弦变换(DCT)-知乎(zhihu.com)DCT变换-知乎(zhihu.com)目前DCT变换广泛应用于图像处理中,主要是由于其频谱特性决定的
yfor
·
2024-01-06 14:46
图像处理
图像处理
计算机视觉
DCT
C语言实现水仙花
解题思路从这句:其各位数字立方和等于改数本身我们将这位数拆分出来:num=num1^3+num2^3+num3^3四位数水仙花
推导
:num=num1^3+num2^3+num3^3+num4^3依次类推
可厉害的土豆
·
2024-01-06 13:13
c语言
算法
开发语言
深度学习之矩阵形式的链式法则
推导
深度学习之矩阵形式的链式法则
推导
对于深度学习的基础“梯度下降”和“自动微分”的数学原理网上讲解的博客有很多了,但是目前没看到有讲关于矩阵形式的链式法则的内容,所以写了这篇笔记,供自己学习和复习。
月见团子tsukimi
·
2024-01-06 12:09
深度学习
深度学习
矩阵
常见神经网络类型之前馈型神经网络
、前馈型神经网络常见的前馈型神经网络包括感知器网络、BP神经网络、RBF网络(径向基函数神经网络)(1)感知器网络:也被称作感知机,主要用于模式分类,也可以用作学习控制和基于模式分类的多模态控制(2)
反向传播
神经网络
繁花似锦之流年似水
·
2024-01-06 10:04
机器学习——特征工程之K均值降维
机器学习——特征工程之K均值降维前言一、K-均值聚类(K-means)1、算法
推导
2、举例二、降维前言1、先直观解释什么是平面(线性子空间)和流形(非线性子空间):答:如果线性子空间是一张平展的纸,那么非线性流形的一个简单例子就是卷起来的纸
macan_dct
·
2024-01-06 09:11
特征工程
机器学习
特征工程
K-means
2023/5/7周报
optimizationofNewModel二.第二种newmodel三、深度学习1.深度学习的诞生:2.深度学习的一些术语:3.深度学习的关键步骤:总结摘要通过使用activationfunction激活函数对模型进行改写,从而
推导
出更多更复杂的新模
user_s1
·
2024-01-06 07:54
机器学习
人工智能
深度学习
python练习3【题解///考点列出///错题改正】
可迭代对象可以用于for循环或者其他接受可迭代对象作为输入的操作,如列表
推导
、生成器表达式等。列表(list)列表
怪兽也会哭哭^
·
2024-01-06 07:40
python
java
开发语言
python数据类型扩展
序列strlisttuple3、散列setdict数据类型扩展1、命名元组(1)正常的元组,取值方式为下表取值tu=("a","b","c")tu[0](2)使用命名元组取值更方便,而且保留元组特性2、
推导
式
Lion King
·
2024-01-06 07:19
python
【Math】先验分布、后验分布、贝叶斯公式 (Prior Distribution Posterior Distribution and Bayesian Formula)
【Math】先验分布、后验分布、贝叶斯公式(PriorDistributionPosteriorDistributionandBayesianFormula)为了进行贝叶斯公式的简单
推导
,在
推导
之前先介绍条件概率
木心
·
2024-01-06 00:51
数学专栏
概率论
机器学习
人工智能
《纳瓦尔宝典》:20、跳出来再看看,就会明白许多
相较于背诵各种复杂的概念,真正聪明的人会把基础知识吃的非常透彻,这是因为如果你在用到一些概念时却无法通过基础知识
推导
出来,你就成了简单的背诵机器,也就不会成为一个思路清晰的思考者。
瞄一把
·
2024-01-05 23:01
失眠
天快亮的时候才记起有过的一个头发与手指嬉闹的下午不严谨
推导
下一些奇妙的事物比如黑色的眼睛,小腿粗壮窗外泼下的水和七度音符并不和乐曲一样流出将要出门的时候别带枪
张俞辛
·
2024-01-05 20:35
matlab中的abc-dq相坐标变换,MATLAB中的abc-dq相坐标变换
后面会
推导
为什么可以保证模不变。整理成状态方程的形式,
格林的雪国
·
2024-01-05 19:11
磁力计校准之最小二乘椭球拟合
磁力计校准之最小二乘椭球拟合(附matlab和C代码)1最小二乘原理一文让你彻底搞懂最小二乘法(超详细
推导
)_最小二乘解-CSDN博客【详解】矩阵乘法-CSDN博客2椭球拟合原理电子罗盘的椭球拟合与椭球变换
高原低谷
·
2024-01-05 14:42
算法
算法
个人总结最详细清晰集合Stream流,Lambda表达式的使用
1.2核心原则可
推导
可省略1.3基本格式(参数)->{代码}不关注
叮咚Zz
·
2024-01-05 14:08
项目优化
Java入门
python
linux
网络
java
idea
eclipse
大语言模型占显存的计算和优化
per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps=计算梯度的数据数)gradient_checkpointing(前项激活值里面有很多是不需要存的,可以在
反向传播
再次
鱼鱼9901
·
2024-01-05 12:39
nlp
语言模型
人工智能
自然语言处理
acwing 1358. 约数个数和(莫比乌斯函数)
数据范围1≤N,M,T≤500001≤�,�,�≤50000输入样例:27456输出样例:110121思路:
推导
比较麻烦;代码
yusen_123
·
2024-01-05 11:51
数论
算法
python高级用法
本文主要介绍三种python的高级用法:列表
推导
式、迭代器和生成器、装饰器一、列表
推导
(listcomprehensions)使用场景1:将一个三维列表中所有一维数据为1的元素合并,组成新的二维列表。
一杯海风_3163
·
2024-01-05 10:46
python 列表
推导
式if 判断
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]b=[xforxinaifx>4ifx%2==0]print(b)#[6,8,10]c=[xforxinaifx>4andx%2==0]print(c)#[6,8,10]列表
推导
式中也支持
sky0Lan
·
2024-01-05 08:16
python
使用mybatis-plus,实体类必须加@TableName 注解吗
MyBatis-Plus提供了一种自动映射的机制,它会根据实体类的命名规则来
推导
对应的数据库表名。具体而言,MyBatis-Plus默认将实体类的类名(驼峰命名法)映射为数据库表名(下划线命名法)。
香蕉钛合金
·
2024-01-05 07:39
mybatis
java
数据库
打印一个n行的杨辉三角形两种方法(详细解释,细到数学公式
推导
)
第一种是循环语句嵌套#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#includeintmain(){intn,coef=1;printf("请输入一个整数n:");scanf("%d",&n);for(inti=0;i//计算杨辉三角形的值intcalculateValue(introw,intcol){if(col==0||col==row){return1;}else{retu
Colinnian
·
2024-01-05 04:56
c语言
算法
数据结构
什么是极度的理性—《原则》学习笔记其二
虽然从事的是专业的金融投资,但他对心理、神经、生物、进化等学科领域的核心理论与基本
推导
都信手拈来,通过鞭辟入里的解读与分析,完美地支撑了他自己的理论体系。
不在瓜田便在梨下
·
2024-01-05 04:20
D48|动态规划之编辑距离
583.两个字符串的删除操作初始思路:大概能想到定义dp数组为最少的删除次数想不明白递归公式应该怎么
推导
题解复盘:第一种思路:dp[i][j]所需要删除元素的最少次数.递归公式五部曲;1)dp数组的定义
Q77ian
·
2024-01-05 04:46
动态规划
算法
Go 语言中的类型转换以及类型
推导
(Let‘s Go 六)
笔者个人网站:秋码记录本文已首发于秋码记录:Go语言中的类型转换以及类型
推导
(Let’sGo六)1、类型转换需要注意的是在Go当中没有隐式转换,只有显式转换。表达式T(v)将值v转换为类型T。
甄齐才
·
2024-01-05 03:57
golang
golang
后端
类型推导
类型转换
数值转字符串
神经网络中的梯度爆炸
梯度爆炸是深度学习中的一种常见问题,指的是在
反向传播
过程中,某些梯度的值变得非常大,导致数值溢出或趋近于无穷大。梯度爆炸通常会导致训练不稳定,模型无法收敛,或者产生不可靠的结果。
Recursions
·
2024-01-05 03:15
Pytorch
03 一元线性回归
被解释变量参数(截距项、斜率)、扰动项确定部分称为总体回归线或总体回归函数一元线性回归模型1一元线性回归模型2一元线性回归模型3一元线性回归模型4引用:《计量经济学及Stata应用》陈强2.OLS估计量
推导
凡有言说
·
2024-01-05 03:28
stable diffusion 基础教程-图生图
以图反推提示词图生图可以根据反推提示词来获取相应图片的提示词,目前3种主流方式,如下:CLIP反推提示词:
推导
出的文本倾向于自然语言的描述方式,即完整的描述短句,该功能的特点是可以描述出画面中对象间的关系
mindcarver
·
2024-01-05 01:25
AI绘画教程
stable
diffusion
AI作画
ai
二项分布近似泊松分布
从二项分布
推导
泊松分布二项分布近似泊松分布—般来说,当n≥20,p≤0.02的时候,二项分布近似泊松分布。且泊松分布满足可加性。
Random南荞
·
2024-01-05 01:43
概率论
数学建模
代码随想录算法训练营第三十九天|62.不同路径、63.不同路径 II
2.确定递推公式想要求dp[i][j],只能有两个方向来
推导
出来,即dp[i-1][j]和dp[i][j-1](题目中提到的机器人只能向右或者向下走)其中,dp[i-1][j]和dp[i][j-1]表示的含义都是有从
Buuuleven.(程序媛
·
2024-01-04 22:50
算法
leetcode
数据结构
java
开发语言
动态规划
深度学习课程实验一浅层神经网络的搭建
2、理解神经网络的基础:通过实现一个简单的神经网络模型(即使它只有一个隐藏层),可以更好地理解神经网络的工作原理,包括前向传播和
反向传播
过程,以及如何通过调整权重和偏置来优化模型。3、为更复杂的任务
叶绿体不忘呼吸
·
2024-01-04 21:08
实验报告
深度学习
神经网络
人工智能
python
Python高效编程:十招实用技巧大揭秘!
文章目录1\.代码优化与高效数据结构2\.列表
推导
式和生成器表达式3\.使用装饰器和上下文管理器4\.多线程和多进程5\.函数式编程和Lambda函数6\.内置模块与标准库7\.文件处理与I/O操作8\
只存在于虚拟的King
·
2024-01-04 21:10
python
windows
开发语言
信息可视化
学习
计算机网络
如何准确的看清用户需求?
用直接询问、结果
推导
两种不同方
一平入戏
·
2024-01-04 21:16
超详细EM算法举例及
推导
最好先学习一下极大似然EM(Expectation-Maximum)算法也称期望最大化算法,曾入选“数据挖掘十大算法”中,可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法,在机器学习中有极为广泛的用途,例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussianmixturemodel,简称GMM)的参数;隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。EM算法是一种迭代优
老实人小李
·
2024-01-04 21:33
聚类算法
聚类
EM算法原理解释及公式
推导
本文参考的是人人都懂EM算法-August的文章-知乎这篇文章目录一、极大似然概述二、EM算法2.1EM算法描述2.2EM公式
推导
三、EM算法案例一、极大似然概述假设我们需要调查我们学校学生的身高分布。
烟雨人长安
·
2024-01-04 21:02
机器学习
EM算法及公式
推导
含隐变量的概率图模型的参数估计问题在解决含隐变量的概率图模型的参数估计问题时,一种简单的想法是取使其对数边际似然最大的作为估计的参数。为观测变量的观测数据,是一个向量,为隐变量的取值(但实际上无法观测)是一个向量,需要通过求和(积分)的形式去除。但函数中存在对数函数内部带有求和的形式,这样非常难以求导。比如在高斯混合模型中,隐变量是一维离散的变量。12......k......其中均是待估计参数,
XI-C-Li
·
2024-01-04 21:02
概率图模型
算法
机器学习
人工智能
GMM 模型与EM算法求解详细
推导
1.高斯模型与高维高斯模型介绍高斯模型也就是正态分布模型,该模型最早可见于我们的高中数学教材中。闻其名知其意,正态分布是自然界中普遍存在的一种分布。比如,考试成绩,人的智力水平等等。都是大致呈现为正态分布。其概率密度函数为其中参数为μ,σ2,都是一维标量。对于高维高斯模型,与一维类似,只是自变量变成了多维,是一个向量。其概率密度函数为其中参数为μ,Σ,μ是向量,Σ是协方差矩阵,是个对称阵。2.高斯
请痛捶我
·
2024-01-04 21:02
机器学习
GMM
EM算法-细节讲解公式
推导
EM算法:EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成:E步,求期望;M步,求极大。所以这一算法称为期望极大算法(expectationmaximizaiton)。EM算法的引入:概率模型有时候含有观测变量,又含有隐变量或潜在变量,如果概率模型的变量都是观测变量,那么给定数据,可以直接用极大似然估计法,或贝叶斯估计方法估计模型
闯闯爱打鼓
·
2024-01-04 20:32
EM算法公式
推导
(三硬币模型)
1.因为有隐变量,无法直接
推导
极大似然函数L(theta)2.利用琴生不等式
推导
B函数,将问题从极大化似然函数变成极大化B函数3.将问题从极大化B函数变成极大化Q函数4.将Q函数整理成pi,p,q的函数
陈君豪
·
2024-01-04 20:31
ai
机器学习
EM算法公式详细
推导
EM算法是什么?EM算法是一种迭代算法,用于含隐变量概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计。EM算法由两步组成:E步,求期望;M步:求极大。EM算法的优点是简单性和普适性。符号说明::观测数据,又称不完全数据:隐变量:完全数据:模型参数:第次迭代后的估计值:联合分布:条件分布:似然EM算法的导出我们面对一个含有隐变量的概率模型,目标是极大化关于的对数似然函数:我们把关于的依赖体现到我们的模
一碗姜汤
·
2024-01-04 20:31
统计学习方法
算法
机器学习
概率论
哈希算法的使用场景
一个优秀的哈希算法需要满足以下几点要求:不能从哈希值反向
推导
出原始数据;对输入数据非常敏感,一个bit不同就会导致哈希值非常不一样;散列冲突的概率要很小;哈希算法的计算过程要足够简单高效,即使原始数据很长
文景大大
·
2024-01-04 16:11
全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络 通俗的解释
全连接网络在训练时通常使用
反向传播
算法来调整权
香至-人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
·
2024-01-04 15:25
机器学习人工智能
神经网络
网络
cnn
C++基础(下)——内联函数、auto关键字、范围的for、指针空值 nullptr
11.3.2特性21.3.3特性32auto关键字2.1类型名思考2.2auto的概念2.3auto的使用细则2.3.1auto与指针和引用结合起来使用2.3.2在同一行定义多个变量2.4auto不能
推导
的场景
PPPH
·
2024-01-04 14:03
C++
开发语言
c语言
c++
C++入门知识(内联函数 , auto关键字 , 范围for , 指针空值nullptr , 函数重载 , extern “c”) ---- 2
目录一.内联函数1.概念2.特性3.补充二.auto关键字(C++11)1.介绍2.auto使用细则3.auto不能
推导
的场景三.基于范围的for循环(C++11)1.使用2.范围for的使用条件四.指针空值
GSX_M
·
2024-01-04 14:29
C++
c++
开发语言
后端
【C++】引用、内联函数、auto关键字、基于范围的for循环、指针空值nullptr
文章目录前言引用引用概念引用特性常引用使用场景传值、传引用效率对比引用和指针的区别内联函数概念特性auto关键字auto概念auto的使用细则auto不能
推导
类型的场景基于范围的for循环(C++11)
@forever@
·
2024-01-04 14:24
C++
c++
开发语言
C++入门基础
后端
c语言
图像识别用什么神经网络,图神经网络可以做什么
尤其是基于误差
反向传播
(ErrorBackPropagation)算法的多层前馈
「已注销」
·
2024-01-04 13:16
神经网络
深度学习
机器学习
浅谈低功耗技术
低功耗技术(一)动态功耗与静态功耗一、动态功耗①翻转功耗(SwitchingPower)翻转功耗是由充放电电容引起的动态功耗,其
推导
过程很简单,但是这个最终的结果却十分重要。
飞奔的大虎
·
2024-01-04 12:19
【转】
反向传播
方向更新w和b的值(讲的很清楚!)
地址链接:https://www.kancloud.cn/chengjie/machinelearning-python-deeplearning-tensorflow/629941
mrcricket
·
2024-01-04 12:13
PyTorch权值初始化的十种方法
kaiming系列;2.其他方法分布Xavier初始化方法,论文在《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks》公式
推导
是从
Wanderer001
·
2024-01-04 11:24
Pytorch
计算机视觉
深度学习
机器学习
训练神经网络的7个技巧
随机梯度下降与批量学习三、技巧2:打乱样本顺序四、技巧3:标准化输入五、技巧4:激活函数六、技巧5:选择目标值七、技巧6:初始化权重八、技巧7:选择学习率九、其他总结前言神经网络模型使用随机梯度下降进行训练,模型权重使用
反向传播
算法进行更新
JOYCE_Leo16
·
2024-01-04 10:51
计算机视觉
神经网络
人工智能
深度学习
了解深度学习优化器:Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam
在训练过程中执行的最常见算法之一是
反向传播
,包括神经网络相对于给定损失函数的权重变化。
反向传播
通常通过梯度下降来执行,梯度下
无水先生
·
2024-01-04 09:13
机器学习
人工智能
深度学习
人工智能
RNN 为什么不能直接
反向传播
?为什么会出现梯度消失和梯度爆炸?
RNN应该是目前用的比较多的技术框架,无论是NLP还是CV等领域,今天我们就详细的讲解一下关于RNN的具体知识1、RNN为什么不能直接
反向传播
呢?
Humprey
·
2024-01-04 08:26
上一页
15
16
17
18
19
20
21
22
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他