多层神经网络第44页

神经网络中的损失函数（下）——分类任务

神经网络中的损失函数前言分类任务中的损失函数交叉熵最大似然信息论信息量信息熵最短平均编码长度交叉熵KL散度余弦相似度损失函数总结前言上文主要介绍了回归任务中常用的几个损失函数，本文则主要介绍分类任务中的损失函数

liuzibujian·2024-01-17 05:51

chatgpt的奖励模型的原理是什么？

奖励模型是一种额外的神经网络，它接收生成的文本并预测它的质量。在训练过程中，ChatGPT会按照奖励模型的预测结果来调整生成文本的参数，以最大化奖励模型的预测值。

任我心意·2024-01-17 05:18

PHP在线加密SG11-SG14组件加密GoTo、DECK混淆多层加密-保护原创源码

PHP解密PHP加密sg11加密sg11解密全网最厚道的SG11解密方法sg11解密php解密SourceGuardian解密sg_load解密去除域名IP授权众所周知，sg11加密的PHP文件解密难度比较大，但还是有办法解密的，目前有些有能力的高手收费不低，我们提供一个可以解密PHP的网站，想要学习的朋友可以去下面网站了解一下php解密后取IP授权跟域名授权PHP在线加密平台：jiamiphp。

天天打码·2024-01-17 04:20

使用 Python 实现的卷积神经网络初学者指南

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录卷积神经网络简介其组成部分输入层卷积层池化层全连接层CNN在数据集上的实际实现CNN简介卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法

小白学视觉·2024-01-17 03:46

深度学习的错误总结

通常，神经网络在每个小批次（mini-batch）的数据上计算损失，这个损失表示模型的预测与实际标

豆沙沙包?·2024-01-17 03:35

【AI】AI和医疗大数据（3/3）

目录六、AI和医疗大数据的结合案例——基于卷积神经网络CT图像检测——步骤：——技术：——案例：——典型应用步骤详解：第一步：数据预处理第二步：训练集构建第三步：预测第四：代码片段续前，今天给几个卷积神经网络使用的具体例子

giszz·2024-01-17 02:56

【论文阅读笔记】Prompt Tuning for Parameter-efficient Medical Image Segmentation

这种方法基于预训练的神经网络，通过插入可

cskywit·2024-01-17 01:50

深度学习与Tensorflow学习笔记2 ——回调函数callbacks和Tensorboard

上一期我们从Fashion-mnist数据集开始，使用Tensorflow.keras搭建一个简单的神经网络来处理分类问题。通过这个简单例子我们熟悉了tf.keras的调用。

木头里有虫911·2024-01-17 01:19

【科普】神经网络中的随机失活方法

1.Dropout如果模型参数过多，而训练样本过少，容易陷入过拟合。过拟合的表现主要是：在训练数据集上loss比较小，准确率比较高，但是在测试数据上loss比较大，准确率比较低。Dropout可以比较有效地缓解模型的过拟合问题，起到正则化的作用。Dropout，中文是随机失活，是一个简单又机器有效的正则化方法，可以和L1正则化、L2正则化和最大范数约束等方法互为补充。在训练过程中，Dropout的

pprpp·2024-01-17 00:24

transfomer中Decoder和Encoder的base_layer的源码实现

工作原理：首先，通过卷积神经网络（CNN）提取输入图像的特征。然后，这些特征通过一系列自注意力的变换层进行处理，每个变换层都会将特征映射进行编码并产生一个新的特征映射。

zwhdldz·2024-01-17 00:14

[易语言]使用易语言部署工业级人脸检测模型

它利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），实现了高精度的脸部定位。这个库是在C++语言中编写的，但是提供了Python的绑定，使得研究人员和开发者可以方便地在各种应用中使用它。

FL1623863129·2024-01-17 00:00

python学习笔记9（程序的描述方式、程序的组织结构、顺序结构、选择结构1）

顺序结构（四）选择结构1if1、条件写法12、如果只有一个判断的写法3、注意冒号和缩进数合建模，数据建模可视化工具，除了传统的数据分析外，算法模型部分通过python进行数据库和算法的交互，内置K近邻、多层感知器

贾庆华·2024-01-17 00:30

【论文笔记】基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

4仿真校验5结论摘要【针对问题】空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪【提出方法】一种基于强化学习的自适应滑模控制算法（强化学习+滑模控制）【具体内容】（1）基于数据驱动的建模方法，采用BP神经网络对三臂节连续型机械臂进行建模

Ctrl+Alt+L·2024-01-16 22:23

一文看懂深度学习（白话解释+8个优缺点+4个典型算法）

深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系深度学习、机器学习、人工智能简单来说：深度学习是机器学习的一个分

喜欢打酱油的老鸟·2024-01-16 22:42

深度学习讲稿(19)

4.2比较：误差与比例尺在前一章中，我们的神经网络给出了预测的结果。但这个结果并不是真实的结果。但是我们知道真实的结果是什么。

山岳之心·2024-01-16 22:17

2024年初私募量化策略大盘点

其中树模型比神经网络占比更大一些，有的机构中使用率高达90%。

量化风云·2024-01-16 22:20

深度学习——第7章项目实战：自己动手写一个神经网络模型

第7章项目实战：自己动手写一个神经网络模型目录7.1导入数据集7.2定义神经网络输入层、隐藏层、输出层神经元个数7.3网络参数W和b初始化7.4正向传播过程7.5损失函数7.6反向传播过程7.7网络参数更新

曲入冥·2024-01-16 21:01

Python的流程控制语句，while循环和嵌套、for循环、break和continue、冒泡排序

嵌套是将一个while循环放在另一个while循环内部，实现多层循环。示例代码：#while循环i=1whileiarr[j+1]:arr[j],arr[j+1]=arr[

独木人生·2024-01-16 20:46

周末啦

周末啦，放假啦坐完班车回来，买了半张饼，买了小咸菜，本来是准备卤菜的，但是那家店好久都没开门了，虽然说我吃他们家有点拉肚子//QAQ饼是多层的，然后一层一层的吃当做春饼了，然后咸菜里的海白菜是真心咸呀，

梁家_大少爷·2024-01-16 20:13

注意力机制在神经网络中的作用与影响

注意力机制的作用2解决梯度消失问题2.1传统RNN结构中的梯度消失难题2.2注意力机制对梯度消失问题的缓解2.3注意力机制对梯度传播的改进意义3不同变体的注意力机制3.1自注意力3.2多头注意力4注意力机制对神经网络的影响结语前言在深度学习领域

cooldream2009·2024-01-16 19:49

【持续学习系列(八)】《Continual Learning Through Synaptic Intelligence》

ContinualLearningThroughSynapticIntelligence2作者FriedemannZenke,BenPoole,SuryaGanguli3研究机构StanfordUniversity二、主要内容论文探讨了如何在人工神经网络

ZedKingCarry·2024-01-16 17:51

第六篇《基于多分支深度可分离卷积神经网络*的滚动轴承故障诊断研究》论文阅读笔记

[1]刘恒畅,姚德臣,杨建伟,张骄.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究[J].振动与冲击,2021,40(10):95-102.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究

子曰1884·2024-01-16 16:00

第五周作业：卷积神经网络（Part3）

文章目录一、《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》1.原文地址2.TensorFlow官方3.论文亮点4.代码学习二、《MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks》1.原文地址2.非官方Pytorch代码3.论文亮点4.代码学习三

QxwOnly·2024-01-16 16:59

【深度学习】各种卷积的理解笔记（2D，3D，1x1，可分离卷积）

同样，在卷积神经网络中，通过卷积，利用训练过程中自动学习权值的滤波器来提取不同的特征。然后，所有这

夹猪逃·2024-01-16 16:25

【论文笔记合集】卷积神经网络之深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）

本文作者：slience_me我看的论文地址：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications内容1.标准卷积假设输入为DF×DF×M，输出为输入为DF×DF×N，卷积核为DK×DK×M，共有N个卷积核进行卷积操作下图为标准的卷积过程，每个卷积核对输入的向量进行卷积操作，得到一个特征映射，共有N个卷

slience_me·2024-01-16 16:52

关于vue3中响应式依赖注入provide/inject

关于#vue3中响应式依赖注入场景：适合单组件（多层嵌套组件），解决父组件的响应式数据能够传递给所有子组件（包括孙子组件及以下）优点：数据同步更新，并同步渲染视图，耦合逻辑处理更容易处理，更好的开发体验

浪里小韭菜·2024-01-16 16:36

机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

技术交流2、时间序列预测分类3、时间序列数据的特性4、时序预测评价指标5、基于深度学习的时间序列预测方法5.1统计学习方法5.2机器学习方法5.3卷积神经网络5.4循环神经网络5.5Transformer

Python算法实战·2024-01-16 15:10

命令行

//新建xxx文件夹mkdirxxx//创建多层菜单mkdir-p"demo-2/demo-3/demo-4"//查看用户名whoami//命令行回到顶部clear//当前目录所有路径ls//查看目录的文件列表

取个帅气的名字真好·2024-01-16 15:36

【MATLAB随笔】遗传算法优化的BP神经网络（随笔，不是很详细）

文章目录一、算法思想1.1BP神经网络1.2遗传算法1.3遗传算法优化的BP神经网络二、代码解读2.1数据预处理2.2GABP2.3部分函数说明一、算法思想1.1BP神经网络BP神经网络（BackpropagationNeuralNetwork

感谢地心引力·2024-01-16 15:49

AIGC必备知识点：你不可不知的CNN（卷积神经网络）-知识全解析！

OJAC近屿智能·2024-01-16 14:03

毕业设计：基于深度学习的动态手势识别系统人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2手势识别三、检测的实现最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力

Krin_IT·2024-01-16 13:35

2018-10-17 自动化测试基础

自动化测试简介传统自动化测试：基于产品UI层的自动化测试，它是将黑盒功能测试转化为由程序或工具执行得一种自动化测试分层自动化测试：应该有更多低级别的单元测试，而不仅仅是基于产品UI层的测试倡导从黑盒(UI)单层到黑白盒多层自动化测试体系

初见_0308·2024-01-16 12:10

大语言模型

背景大语言模型是指具有大规模参数的神经网络模型，用于生成和理解自然语言。它的诞生背景源于深度学习和神经网络在自然语言处理领域的快速发展。

图灵追慕者·2024-01-16 11:31

【MATLAB】SVMD_LSTM神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义SVMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了单变量经验模态分解（SingularValueDecomposition，SVD

Lwcah·2024-01-16 11:22

神经网络｜张量tensor（待完善）

如何用代码实现tensortensor在神经网络中的应用其他tensor/张量什么是tensor？张量是用来探究一个点在各个切面（一共三个切面）和各个方向（x，y，z三个方向）上的受力情况。

晓源Galois·2024-01-16 11:51

【MATLAB】tvf_emd_LSTM神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义TVF-EMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了变分模态分解（VariationalModeDecomposition，VMD

Lwcah·2024-01-16 11:51

NeRF算法论文解析与翻译

超爱吃小蛋糕的66·2024-01-16 11:16

NeRF算法原理总结概述

论文翻译见博客：《NeRF算法论文解析与翻译》参考链接：神经网络辐射场NeRF、实时NeRFBaking、有向距离场SDF、占用网络Occupancy、NeRF自动驾驶NeRF详解NeRF入门之体渲染(

超爱吃小蛋糕的66·2024-01-16 11:14

深度学习面试100题（1-10）

用随机值初始化权重和偏差b.把输入传入网络，得到输出值c.计算预测值和真实值之间的误差d.对每一个产生误差的神经元，调整相应的权重值以减少误差e.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值已知：大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达

xiaoshun007～·2024-01-16 10:36

无监督深度学习

SOM是一种无监督神经网络，它通过降低输入的维度来创建输入数据集的聚类。SOM在很多方面与传统的人工神经网

AI-智能·2024-01-16 10:13

从零开始训练神经网络

我必须创建一个训练循环，并使用随机梯度下降（SGD）作为优化器来更新神经网络的参数。训练函数中有两个主要循环。一个循环表示epoch数，即我遍历整个数据集的次数，第二个循环用于逐个遍历每个观察值。

AI-智能·2024-01-16 10:42

【论文笔记】Effect of Attention Mechanism in Deep Learning-Based Remote Sensing Image Processing：A S...

注意机制在基于深度学习的遥感图像处理中的作用：系统文献综述综述：概述了已开发的注意力机制以及如何将它们与不同的深度学习神经网络架构集成。此外，它旨在研究注意力机制对基于深度学习的RS图像处理的影响。

吃核桃用手夹·2024-01-16 09:54

大模型学习篇(一)：初识大模型

大模型具有以下特点：参数规模庞大：大模型的一个关键特征是其包含了大量的可学习参数，这些参数是在训练过程中根据输入数据自动调整的，以便模型更好地拟合训练数据；深度结构：大模型通常是深度神经网络，具有多个层次的结构

Abro.·2024-01-16 09:38

MATLAB Deep learning

regularizationandvalidationregularization正则化validation验证机器学习的类型有监督学习分类Classification回归Regression无监督学习聚类强化学习Chapter2:NeuralNetwork神经网络的结点

JNU freshman·2024-01-16 09:37

从零开始的神经网络

了解如何在没有框架帮助的情况下构建神经网络的基础知识，这些框架可能使其更易于使用在Python中创建具有不同架构的复杂神经网络应该是任何机器学习工程师或数据科学家的标准做法。

AI-智能·2024-01-16 08:14

【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU

从NLP的基础知识到机器学习应用程序，我们现在深入研究了神经网络的复杂世界及其处理语言的深刻能力。

无水先生·2024-01-16 08:42

深度学习笔记（七）——基于Iris/MNIST数据集构建基础的分类网络算法实战

截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课认识网络的构建结构在神经网络的构建过程中，都避不开以下几个步骤：导入网络和依赖模块原始数据处理和清洗加载训练和测试数据构建网络结构，确定网络优化方法将数据送入网络进行训练

絮沫·2024-01-16 08:49

Flink 处理函数（1）—— 基本处理函数

在Flink的多层API中，处理函数是最底层的API，是所有转换算子的一个概括性的表达，可以自定义处理逻辑在处理函数中，我们直面的就是数据流中最基本的元素：数据事件（event）、状态（state）以及时间

THE WHY·2024-01-16 08:13

sersync+rsync实时备份Linux主机的数据

等操作都会产生记录；inotify有两个缺憾：1.因设计太细致，操作一个文件会产生很多日志，与rsync结合，很容易造成多次调用rsync，长时间占用cpu资源；2.在inotify监控的目录中，操作多层级的目录结构文件时

KaiA8·2024-01-16 08:07

区间预测 | Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

区间预测|Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-16 08:52

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