合页损失函数第16页

计算机也能成为艺术家？(基于论文A Neural Algorithm of Artistic Style的图像风格迁移)

文章目录引言可解释性一种途径：特征可视化特征和风格，两者或许是一种东西图像纹理生成格拉姆矩阵纹理生成网络纹理损失函数从纹理合成到风格迁移内容损失函数总损失函数Torch代码实战效果展示只优化风格损失函数

helton_yan·2023-11-25 19:53

TensorFlow03-实现线性回归

np.random.rand(100)y_data=x_data*0.1+0.2#构造一个线程模型#k:斜率;b:偏置值b=tf.Variable(0.)k=tf.Variable(0.)y=k*x_data+b#定义二次方差损失函数

__流云·2023-11-25 18:09

用 Word2016 编辑花体和空心字母

word2016数学公式中损失函数字母L的输入方法方法一：插入->公式->设置->其他->手写体L方法二：插入->符号->其他符号->字体搜索EuclidMathOne，点击滑动条上下翻找，花体L。

是晨星啊·2023-11-25 17:08

YOLOv8改进 | 2023 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细节涨点

论文地址：官方论文地址点击即可跳转代码地址：官方并没有开源的该损失的函数的代码，我根据文章内容进行了复现代码块在第三章一、本文介绍本文为读者详细介绍了YOLOv8模型的最新改进，带来的改进机制是最新的损失函数

Snu77·2023-11-25 15:12

反向传播BP算法

在该算法中，根据损失函数计算给定参数的梯度来调整参数(模型权重)。微分引擎与代码为了计算反向传播中的梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎

铁岭铁头侠·2023-11-25 13:41

可爱的小误会

仔细一看，原来是门上的合页掉了，装模作样地嵌在门框上，确实是轻轻一碰就会轰然倒地。我也装模作样地跟孩子们开起了玩笑，抱着门大喊：“不是我，真的不是我弄坏的！”

云儿520·2023-11-25 12:29

决策树学习

1.背景DT决策树是一种基本的分类与回归方法，其学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化原则建立DT模型。分类DT主要优点：模型具有可读性，分类速度快。

MusicDancing·2023-11-25 11:14

BP神经网络下MNIST字体识别

对损失函数（交叉熵，最小平方差等）进行梯度下降算法（随机梯度下降、mini-batch梯度下降等）求解，尽量避开局部最小值，收敛到全局最优值。

Silence_Dong·2023-11-25 06:03

机器学习之k均值聚类

1、软聚类2、硬聚类二、算法原理介绍1、损失函数2、算法流程3、时间复杂度三、举例计算参考文献前言今天一起学习下机器学习的今典分类算法之k-means一、什么是k-means聚类算法？

code_of_yang·2023-11-25 01:59

论文笔记：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

牛顿爱吃香蕉·2023-11-24 22:42

（动手学习深度学习）第13章实战kaggle竞赛：狗的品种识别

深度学习炼丹师-CXD·2023-11-24 21:57

天池机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测

交叉熵损失函数：平方损失则过于严格，需要使用更合适衡量两个概率分布差异的测量函数。使用逻辑函数得到概率，并结合交叉熵当损失函数时，在模型效果差的时候学习速度比较快，在模型效果好的时候学习速度变慢。

我在Bilibili上大学·2023-11-24 19:55

Django 通过 Trunc（kind）和 Extract（lookup_name）参数进行潜在 SQL 注入（CVE-2022-34265）

http://your-ip:8000此页面使用函数按日期时间聚合页面点击

blackK_YC·2023-11-24 17:20

深入了解前馈网络、CNN、RNN 和 Hugging Face 的 Transformer 技术！

使用均方误差损失函数实现训练的反向传播。演示在简单数据集上的训练。importnumpyasnpclassNeuralNetw

无水先生·2023-11-24 16:35

逻辑回归

01==零壹·2023-11-24 15:06

PyTorch基本操作和工作流程

模型定义和训练：学习如何使用PyTorch定义神经网络模型、损失函数和优化器，并进行训练。2.数据处理和加载数据加载器（DataLoader）：了解如何使用DataLoader加载训练和测试数据。

yuer629·2023-11-24 11:15

5 决策树(python代码)

学习时，利用训练数据根据损失函数最小化的原则建立决策树模型；预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。包括特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝。

奋斗的喵儿·2023-11-24 10:45

InfoNCE Loss公式及源码理解

InfoNCELoss公式及源码理解–从交叉熵损失谈起当谈论到信息论中的损失函数时，InfoNCE（NoiseContrastiveEstimation）和交叉熵损失都是两个关键的概念。

Marlowee·2023-11-24 01:13

吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)

文章目录吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)一、影响神经网络的性能的因素二、逻辑回归(logisticregression)中的一些符号(Notation)规定三、逻辑回归中的激活函数四、损失函数

木心·2023-11-23 19:05

前向传播与损失函数

在机器学习和深度学习中，前向传播和损失函数是两个关键概念。它们在神经网络的训练过程中起着重要的作用，帮助模型学习和优化参数。一、前向传播前向传播是机器学习和深度学习中一种信息传递的过程。

非著名程序员阿强·2023-11-23 17:26

数学建模之拟合及其代码

拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小化损失函数）最小二乘法在一维线性拟合中，采用的是最小二乘法来求得最优拟合。

Cr不是铬·2023-11-23 16:29

Dropout 作用

在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。Dropout可以比较有效的缓解过拟合的发

shadowismine·2023-11-23 14:12

TensorFlow基础（六）--TensorFlow中常用的优化器的对比与选择（Optimizer）

3.3Momentum3.4NAG(Nesterovacceleratedgradient)3.5Adagrad3.6RMSprop3.7Adadelta3.8Adam4.优化器的选择5.演示示例1.优化器的作用优化器是用来最小化损失函数的方法

王致列·2023-11-23 13:30

optimizer优化器详解

它可以将损失函数的梯度作为输入，并根据该梯度调整模型参数的值。常见的优化器算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。

知我Deja_Vu·2023-11-23 13:28

pytorch实现linear regression

在机器学习算法中，在最小化损失函数时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数，和模型参数值。

lit rebecca·2023-11-23 11:34

BTS-GAN：基于MRI和条件对抗性网络的乳腺肿瘤计算机辅助分割系统

Computer-aidedsegmentationsystemforbreasttumorusingMRIandconditionaladversarialnetworksBTS-GAN：基于MRI和条件对抗性网络的乳腺肿瘤计算机辅助分割系统背景贡献实验方法Paralleldilatedconvolutionmodule（并行扩展卷积模块）损失函数

火柴狗·2023-11-23 10:21

EANet：用于医学图像分割的迭代边缘注意力网络

用于医学图像分割的迭代边缘注意力网络背景贡献实验方法Dynamicscale-awarecontextmodule（动态规模感知上下文模块）Edgeattentionpreservationmodule（边界注意力保持模块）损失函数

火柴狗·2023-11-23 10:20

机器学习系列笔记九: 逻辑回归

机器学习系列笔记九:逻辑回归文章目录机器学习系列笔记九:逻辑回归IntroLogisticRegression原理激活函数逻辑回归的损失函数实现逻辑回归算法决策边界在逻辑回归中使用多项式特征代码实现逻辑回归中使用正则化

ChanZany·2023-11-23 08:13

爷爷的纳鞋箱

箱子记不得用什么木材做的，只记得箱盖用的是“皮合页”，打开箱子，里面隔一层下面还有个暗箱，真是名副其实的箱中箱。头一层有个小抽屉，里面放着纳鞋子的各种工具。

望月之·2023-11-23 00:57

聚类——基于机器学习_周志华

，首先从准确性和差异性两个重要概念引出集成学习“好而不同”的四字真言，接着介绍了现阶段主流的三种集成学习方法：AdaBoost、Bagging及RandomForest，AdaBoost采用最小化指数损失函数迭代式更新样本分布权重和计算基学习器权重

Pandy Bright·2023-11-23 00:13

【论文阅读】NeuralProphet: Explainable Forecasting at Scale

1.1模块组成1.1.1趋势模块1.1.2周期性1.1.3自回归1.1.4滞后回归1.1.5未来回归1.1.6事件与节假日1.2预处理1.2.1缺失值1.2.2标准化1.2.3表式化1.3训练1.3.1损失函数

qq_38142901·2023-11-22 19:57

动手学深度学习笔记---4.3 解决过拟合_权重衰减与Dropout

目前常用的方法有以下两种：缩小模型参数量，例如降低模型层数，使得模型更加轻量化，L1L1L1正则化通过限制参数值的选择范围来控制模型容量，L2L2L2正则化：使用均方范数作为硬性限制，即对于参数w,bw,bw,b，假设其损失函数为

Aaaaaki·2023-11-22 15:06

【机器学习】033_反向传播

一、计算图、反向传播原理1.回顾前向传播例：假设现在有一个神经网络，其仅有一个输出层和一个神经单元·定义·定义，即激活函数对激活值不再做具体处理·定义平方损失函数，计算a的值与真实值的差距此时，通过计算图

Cyan.__·2023-11-22 15:28

神经网络-损失函数是不是凸的

损失函数是不是凸的？

茫茫人海一粒沙·2023-11-22 13:49

范式，ground truth

（Norm）02监督学习&自监督学习监督学习自监督学习03groundtruth04对比学习（ContrastiveLearning）05对比学习和模态对齐（ModalAlignment）06模态对齐损失函数

double_yellow·2023-11-22 10:42

DSCNet：基于拓扑几何约束的动态蛇形卷积管状结构分割

静静AI学堂·2023-11-22 08:42

第二周作业：多层感知机

目录第二周学习内容总结Part1线性回归与softmax回归Part2小试牛刀——softmax回归实战:fashionmnist分类Step1准备工作Step2构建模型、损失函数、优化算法Kaggle

爱世界的小七·2023-11-22 03:41

吃瓜学习笔记2：第三章线性回归&对数几率回归&线性判别分析

也叫多元线性回归有了函数，自然也要找到损失函数，在这里，我们尝试均方差作为损失函数损失函数我们的目的是要求出

曼曼668·2023-11-21 12:53

【网络安全】隐私计算迎来千亿级风口，一文讲清它的技术理论基础。

目录安全多方计算1.安全性2.参与者密码学椭圆曲线加密密文计算(1)半同态加密(2)近似全同态加密(3)全同态加密机器学习1.损失函数2.梯度下降3.深度学习图书推荐文末送书安全多方计算在讨论安全多方计算

秋说·2023-11-21 12:55

一文尽览！2020图像分割最新进展

Jakub分别图像分割架构、图像分割中使用的损失函数、图像分割工具等方面进行了概述。什么是图像分割?顾名思义，就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。

人工智能与算法学习·2023-11-21 12:18

损失函数总结（十五）：MSLELoss、RMSLELoss

损失函数总结（十五）：MSLELoss、RMSLELoss1引言2损失函数2.1MSLELoss2.2RMSLELoss3总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数(L1Loss、MSELoss

sjx_alo·2023-11-21 01:38

机器学习初探：（三）线性回归之多元线性回归

（三）多元线性回归文章目录（三）多元线性回归多元线性回归（MultivariateLinearRegression）模型形式和基本假设损失函数（CostFunction）梯度下降（GradientDescent

黑洞拿铁·2023-11-21 00:39

python 留一交叉验证

计算预测值与真实值的差值的平方，得到平方损失函数（或其他的损失函数）。重复以上过程，总共得到K个回归方程和K个损失函数，其中损失函数最小的回归方程就是最优解。

Dragon水魅·2023-11-20 13:25

机器学习二元分类 & 二元交叉熵 & 二元分类例子

二元交叉熵损失函数深度学习中的二元分类损失函数通常采用二元交叉熵（BinaryCross-Entropy）作为损失函数。

computer_vision_chen·2023-11-20 12:00

深入浅出深度学习Pytroch

本文将以通俗易懂的方式，深入浅出地为您揭开深度学习模型构建与训练的面纱：深度学习=数据data+模型model+损失函数loss+优化optimizer+可视化visualizer深度学习=数据data

Yuezero_·2023-11-20 12:16

Brain tumor segmentation based on the fusion of deep semantics and edge information in multimodal MR

BraintumorsegmentationbasedonthefusionofdeepsemanticsandedgeinformationinmultimodalMRI多模态MRI中基于深度语义与边缘信息融合的脑肿瘤分割背景贡献实验方法语义分割块：边缘检测块：特征融合块：损失函数

火柴狗·2023-11-20 12:14

边缘 U-Net：基于具有边界信息的深度 U-Net 模型，使用 MRI 进行脑肿瘤分割

BraintumorsegmentationusingMRIbasedondeepU-Netmodelwithboundaryinformation边缘U-Net：基于具有边界信息的深度U-Net模型，使用MRI进行脑肿瘤分割背景贡献实验方法双分支编码器Edgeguidanceblock(EGB)损失函数