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算法回归分析
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AI时代-GPT4 AIGChip框架开发
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方法仅仅适用于同质图
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43个案例分析》共有43章,内容涵盖常见的
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预测
故障诊断
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写在前面前言人工智能与机器学习的概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理监督学习:无监督学习:强化学习:机器学习的算法和方法常见的机器学习算法和方法线性回归:决策树:支持向量机:
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:人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的未来发展结论
洁洁!
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康熙38bdc
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2024-02-01 00:44
C语言基础知识
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第一步理解数据划分对于一个需要解决的问题的样本数据,在建立模型的过程中,数据会被划分为以下几个部分:训练集(trainset):用训练集对算法或模型进行训练过程;验证集(developmentset):利用验证集(又称为简单交叉验证集,hold-outcrossvalidationset)进行交叉验证,选择出最好的模型;测试集(testset):最后利用测试集对模型进行测试,获取模型运行的无偏估计
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知识蒸馏(paper翻译)
不幸的是,使用整个模型集合进行预测非常麻烦,并且计算成本可能太高,无法部署到大量用户,尤其是在单个模型是大型
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DeepLearning
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【深度学习】【BN】batch normalization(批量归一化)详解
开山之作:#BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift时间:2015年训练深层
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GoogleNetInception1*1卷积Inception模块的实现网络构建完整代码ResNet残差模块ResedualBlock残差网络的简单应用残差实现的代码练习回顾这是一个简单的线性的卷积
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然而有很多更为复杂的卷积
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PyTorch深度学习实践
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《python
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编程》二
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首先定义一个
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sadamu0912
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数据建模分析与数仓维度建模规范
数据建模的关注点不同:在数据库设计领域,定义数据模型,用于有效地存储和管理数据,确保数据的一致性、完整性和可维护性等;在算法领域,抽象事物特征构建数据模型,用于跑算法模型,实现线性回归预测、自动决策、
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控制器(MATLAB)
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控制器(FuzzyNeuralNetworkController)是将模糊控制和
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相结合的一类控制器。它综合了两者的优点,主要包括以下特点:知识表达能力强。
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BP(BackPropagation)
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MATLAB代码顾问
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二、算法原理长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊的循环
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BoostingIsm
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2024-01-31 19:14
TimeSeries
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罗罗攀
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2024-01-31 17:40
故障诊断 | 一文解决,BP
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的故障诊断(Matlab)
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雪糕遇上夏天
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CNN卷积神经网络
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模型的收敛
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幸运小新
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使用Linux服务器的详细方法:进行文件上传下载以及使用服务器运行python程序
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睡不醒的小胖子
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融合多头注意力机制多特征分类预测
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2024-01-31 11:34
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故障诊断 | 一文解决,LSTM长短期记忆
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2024-01-31 11:32
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LSTM长短期记忆神经网络
故障诊断
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长短期记忆神经网络
故障诊断
深度学习之卷积
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前言如果我们采用多层BP
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去训练1000x1000像素的图像,有1百万个隐层神经元,那么他们全连接的话,就有101210^{12}1012个连接,也就是101210^{12}1012个权值参数。
懒猫gg
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2024-01-31 10:35
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卷积神经网络
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深度学习(7)--卷积
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项目详解
一.项目介绍:用Keras工具包搭建训练自己的一个卷积
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(Simple_VGGNet,简单版VGGNet),用来识别猫/狗/羊三种图片。
GodFishhh
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2024-01-31 10:32
深度学习
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深度学习(8)--如何在tensorflow中用GPU来训练
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tensorflow库在2.11及以上版本中,都取消了对Windows平台的GPU支持,如果想要用GPU来训练网络,需要安装2.10及以下版本的tensorflow。可以通过下述代码将tensorflow库换为2.10版本。(如果在虚拟环境中安装的tensorflow,则需先激活虚拟环境再输入下述代码)pipinstall--user"tensorflow$CONDA_PREFIX/etc/con
GodFishhh
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2024-01-31 10:32
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图对比1:GCC
受自然语言处理和计算机视觉在预训练方面的最新进展的启发,我们设计了一个自监督图
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预训
Valar_Morghulis
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2024-01-31 10:27
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Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集
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pytorch版 2.3 线性代数
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pytorch版2.3线性代数1.简介2.线性代数2.3.1标量编辑2.3.2向量2.3.3矩阵2.3.4张量及其性质2.3.5降维
砍树+c+v
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线性代数
不同的强化学习模型适配与金融二级市场的功能性建议
特点:通过
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近似Q函数,使用经验回放和目标网络来提高学习的稳定性和
路人与大师
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金融
08-IF8+:纯生信利用
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模型从胶质瘤的影像学数据中提取特征并建模
胶质瘤是常见的中枢神经系统(CNS)浸润性肿瘤,影响所有年龄的患者。它们被世界卫生组织细分为四个等级(I-IV级)。所有低级别胶质瘤(WHOII级和III级,LGGs)患者中超过半数最终将经历肿瘤复发。III级胶质瘤的5年生存率为27.3%-52.2%,这具体取决于它们的亚型。IV级胶质瘤的5年生存率仅为5%。胶质瘤中IDH突变的存在具有重要的诊断和预后价值。具有IDH1突变的胶质瘤(或其同源的I
AAA肿瘤信息学王协
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2024-01-31 09:53
basic CNN
文章目录回顾卷积
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卷积卷积核卷积过程卷积后图像尺寸计算公式:代码padding代码Stride代码MaxPooling代码一个简单的卷积
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用卷积
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来对MINIST数据集进行分类如何使用
chairon
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2024-01-31 09:40
PyTorch深度学习实践
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卷积
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深度学习
DeepSORT算法实现车辆和行人跟踪计数和是否道路违规检测(代码+教程)
DeepSORT算法通过首先使用目标检测算法来识别出场景中的车辆和行人,然后使用卷积
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毕设阿力
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谈一谈深度学习与机器学习
深度学习是机器学习的一个子领域,其核心是使用多层
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来学习数据的复杂表示。机器学习是一种更广泛的概念,涵盖了许多不同的方法和技术,包括深度学习在内。
流浪字节π
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yolov8+多算法多目标追踪+实例分割+目标检测+姿态估计
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,能够快速而准确地检测图像中的多个目标。相比于传统的目标检测方法,YOLOv8具有更高的检测速度和更好的性能。其次,YOLO
毕设阿力
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图卷积网络(Graph Convolution Network,GCN)
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唯余木叶下弦声
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深度学习
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Task03:基于图
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cherry_7
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2024-01-31 08:10
激活函数
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Mr_Stark的小提莫
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【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于BP
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课题名称:基于BP
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【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于LVQNN学习向量量化
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课题名称:基于LVQ
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模式识别与分类预测
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学习
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matlab
【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于GRNN学习广义回归
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课题名称:基于GRNN
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的乳腺肿瘤诊断(类型分类)版本日期:2023-03-15运行方式:直接运行GRNN0501.m文件即可代码获取方式:私信博主或QQ:491052175模型描述:威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理
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模式识别与分类预测
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学习
回归
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【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于自适应Spread-GRNN学习广义回归
神经网络
课题名称:基于自适应Spread-GRNN
神经网络
的乳腺肿瘤诊断分类及预测版本日期:2023-03-15运行方式:直接运行GRNN0501_2.m文件即可代码获取方式:私信博主或QQ:491052175
不想当个技术宅
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模式识别与分类预测
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pytorch
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【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于Elman
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的乳腺肿瘤诊断分类及预测版本日期:2023-05-15运行方式:直接运行Elman0501.m文件即可代码获取方式:私信博主或QQ:491052175模型描述:威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理
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【XR806开发板试用】在 xr806 上用 ncnn 跑
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在xr806上用ncnn跑
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mnist0x0介绍xr806和ncnnhttps://xr806.docs.aw-ol.com/XR806是全志科技旗下子公司广州芯之联研发设计的一款支持WiFi和BLE
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