神经网络拟合工具箱第14页

神经网络中的前向传播（Forward Propagation）和后向传播（Backward Propagation）

带着疑问再次梳理一遍：前向传播前向传播是神经网络进行预测的过程。在这个过程中，输入数据沿着神经网络从输入层经过隐藏层（如果有的话）最终到输出层流动。

山泼黛·2024-02-13 07:26

graphpad prism8教程柱状图_GraphPad 8.0 新功能：柱状图功能体验大优化！（附教学）...

GraphpadPrism是由Graphpad公司推出的一款非常实用的医学绘图、统计软件，集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体，适用于Windows和Mac电脑，入门简单、功能强大，在生物学以及社会和物理科学界得到广泛使用

weixin_39701288·2024-02-13 06:37

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结

np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现梯度下降算法，构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测，可以总结出，使用神经网络建模房价预测有三个要点

软工菜鸡·2024-02-13 06:36

使用深度学习进行“序列到序列”回归

要训练深度神经网络以根据时间序列数据或序列数据预测数值，可以使用长短期记忆(LSTM)网络。此示例使用[1]中所述的涡轮风扇发动机退化仿真数据集。

jk_101·2024-02-13 06:02

回归预测模型：MATLAB岭回归和Lasso回归

岭回归通过在损失函数中添加一个L2正则项（λ∑j=1nβj2\lambda\sum_{j=1}^{n}\beta_j^2λ∑j=1nβj2）来减小回归系数的大小，从而控制模型的复杂度和防止过拟合。

抱抱宝·2024-02-13 06:01

多GPU-TensorFlow

数据并行:多块GPU同时训练多个batch数据，运行在每块GPU模型基于同一神经网络，网络结构一样，共享模型参数。1.同步数据并行，

听风1996·2024-02-13 05:22

杰夫 · 迪恩：《深度学习的黄金十年：计算系统与应用》

即便五年前，有道推出有道神经网络翻译引擎（YNMT），使得翻译质量得到质的飞跃时，大家对机器翻译的质量仍然心存疑虑。但今天，人们甚至已经开始讨论未来是否还会存在翻译这个职业。

有道AI情报局·2024-02-13 05:47

海龟交易法则

存在着交易者效应、随机效应和过度拟合现象。

庞雷·2024-02-13 04:09

机器视觉系统中图像分割技术传统方法概论1

尤其是深度神经网络广泛应用于视觉系统中后，取得了许多很明显的成效。对于自主移动机器人来说，视觉系统有着十分重要的作用，而图像分割技术更是在这个系统中担任着十分重要的角色。

欢乐马_e31d·2024-02-13 04:31

基于RBF神经网络的自适应控制器simulink建模与仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1自适应控制器4.2RBF神经网络模型5.完整程序1.程序功能描述在simulink中，使用S函数编写基于RBF神经网络的自适应控制器

软件算法开发·2024-02-13 04:55

MATLAB Coder从入门到放弃

它支持大多数MATLAB语言和广泛的工具箱。您可以将生成的代码作为源代码、静态库或动态库集成到您的工程中。生成的代码是可读且可移植的。您可以将它与现有C和C++代码及库的关键部分结合使用

马上到我碗里来·2024-02-13 03:45

图像处理之《鲁棒图像隐写术：隐藏频率系数中的信息》论文精读

提出了一种基于可逆神经网络的端到端鲁棒隐写系统。该方法将秘密信息直接隐藏到封面图像的离散余弦变换(DCT)系数中，而不是隐藏在空间域中，显著提高了鲁棒性和抗隐写安全性。

Hard Coder·2024-02-13 02:09

【AI大事件】谷歌AI教父Hinton离职！深探AI风险与挑战，共赴智能科技新征程！

深度学习泰斗、神经网络之父、图灵奖得主Hinton突然宣布离职谷歌。Hinton，他可是AI的教父啊，而他的学生就是发明了GPT的首席科学家。他的这一举动，引发了整个科技行业的关注和讨论。

领航猿1号·2024-02-13 02:09

图像处理之《隐写网络的隐写术》论文阅读

随着深度神经网络(DNN)的快速发展，近年来越来越多的隐写网络被提出，并显示出良好的性能。与传统的手工隐写工具不同，隐写网络的规模相对较大。

Hard Coder·2024-02-13 02:08

R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况

拓端研究室·2024-02-13 00:03

因果推断推荐系统工具箱 - CFF（二）

文章名称【CIKM-2021】【BeijingKeyLaboratoryofBigDataManagementandAnalysisMethods-AntGroup】CounterfactualReview-basedRecommendation核心要点文章旨在解决现有基于评论的推荐系统中存在的评论稀疏和不平衡的问题，提出在feature-aware的推荐场景下，利用反事实样本提升模型性能。作者通

processor4d·2024-02-13 00:34

2021-10-10

CellRepMet|基因筛查的通用工具箱STAMPScreen原创图灵基因图灵基因今天收录于话题#前沿分子生物学技术基因工程领域积累了一个巨大的工具箱：海量在线数据集、基因编辑工具和快速廉价的基因组测序

图灵基因·2024-02-12 20:33

良心推荐5个高质量、黑科技软件，请低调收藏使用，你绝对没用过

小目录：1、万彩办公大师2、乐影音下载器3、Recava（数据恢复）4、盘姬工具箱5、Listen1（全网听歌）1.万彩办公大师在日常的工作学习中，大家一定会遇到如下各种问题：PDF转换成word、图片转

一点搜罗·2024-02-12 20:07

04 多元线性回归

多元线性回归模型上式又可以用向量来表示：多元线性回归模型全部写出来有如下：多元线性回归模型其中矩阵X为：X矩阵如此便得到了一般多元线性回归模型的向量形式2.OLS估计量的推导我们的目标函数依旧是最小化残差平方和，寻找最佳拟合的回归超平面

凡有言说·2024-02-12 20:17

机器学习：过拟合和欠拟合的介绍与解决方法

过拟合和欠拟合的表现和解决方法。其实除了欠拟合和过拟合，还有一种是适度拟合，适度拟合就是我们模型训练想要达到的状态，不过适度拟合这个词平时真的好少见。

是Dream呀·2024-02-12 19:05

如何判断欠拟合、适度拟合、过拟合

1.欠拟合：假定训练集误差是15%，验证集误差是16%。这样则说明算法并没有在训练集中得到很好的训练，如果训练集数据的拟合度不高，就是数据欠拟合，就可以说这种算法偏差比较高。也就是我们说的没有训练好。

心窄·2024-02-12 19:05

大模型题库

Transformer架构是一种深度神经网络架构，于2017年由Vaswani等人在他们的论文“AttentionisAllYouNeed”中首次提出。

lichunericli·2024-02-12 19:28

解决什么问题需要大的计算机算力,突破极限！清华研发出新技术，可大幅提升计算机算力...

该成果所研发的基于多个忆阻器阵列的存算一体系统，在处理卷积神经网络(CNN)时的能效比图形处理器芯片(GPU)高两个数量级，大幅提升了计算设备的算力，成功实现了以更小的功耗和更低的硬件成本完成复杂的计算

weizbbs·2024-02-12 17:24

Python数据分析从入门到进阶：模型评估和选择（含详细代码）

本文介绍如何使用sklearn代码进行模型评估模型评估对模型评估的基本步骤如下：首先将要将数据集分为训练集和测试集对训练集进行模型拟合确定合适的评估指标计算在测试集上的评估指标1数据集划分在机器学习问题中

程序员老冉·2024-02-12 16:34

（深度学习快速入门）图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期

快乐江湖·2024-02-12 15:18

王树森：学 DRL 走过的弯路太多，想让大家避开（文末赠送福利）

大家都知道，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）就是应用了神经网络的强化学习。而强化学习是机器学习的一个分支，研究如何基于对环境的观测做出决策，以最大化长期回报。

人工智能与算法学习·2024-02-12 15:43

【人工智能Alphago背后的秘密】全网最全面的蒙特卡洛树搜索算法讲解：系统、简洁、易懂！

Alphago使用的算法如下：蒙特卡洛树搜索残余卷积神经网络-用于游戏评估和移动先验概率估计的策略和价值网络用于通过自我游戏

准确、系统、简洁地讲算法·2024-02-12 15:09

神经网络训练中的epoch和batch概念

在神经网络训练中，"epoch"和"batch"是两个基本的概念：Epoch:一个epoch代表的是整个数据集被遍历一次的过程。在一个epoch中，网络会对每一个训练样本学习一次，然后更新权重。

山泼黛·2024-02-12 14:29

深度学习笔记

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数sigmoid

stoAir·2024-02-12 14:28

YOLO系列详解（YOLOV1-YOLOV3）

YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。

X.AI666·2024-02-12 14:49

DSS系列：2、CommonUtilitiesLib介绍

这个模块含有一个工具箱，包括线程管理，数据结构，网络，和文本解析工具。

捧着漏勺喝汤·2024-02-12 13:38

神经网络中的分位数回归和分位数损失

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量会减少到大约20分之1。获得这些百分位数值的机器学习方法有：scikit-learn:Gradien

·2024-02-12 12:41

李宏毅机器学习笔记 2.回归

另外，最近我也在学习邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》，会补充书上的一点内容。通过上一次课1.机器

Simone Zeng·2024-02-12 11:34

梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？

链接：https://www.zhihu.com/question/68109802编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血，那我就对这个问题多展开一下吧，让鲜血流的更猛烈一些。（害怕.jpg）

woshicver·2024-02-12 11:34

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

两种“最优”：“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于

lestat_black·2024-02-12 11:32

ncc匹配（五，匹配提速的思考）

工业机器视觉设计和实现·2024-02-12 11:47

机器学习简介

机器学习的目标通常是理解数据的结构，并将该数据拟合到可以被人理解和利用的模型中。尽管机器学习是计算机科学的一个领域，但它与传统的计算方法有所不同。

白如意i·2024-02-12 10:36

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3-CSDN博客1.3.3.4训练过程上述计算过程描述了如何构建神经网络，通过神经网络完成预测值和损失函数的计算。

软工菜鸡·2024-02-12 10:14

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3

图3：构建神经网络/深度学习模型的基本步骤正是由于深度学习的建模和训练的过程存在通用性，即在构建不同的模型时，只有模型三要素不同，其它步骤基本一致，才产生了深

软工菜鸡·2024-02-12 09:13

Python概率建模算法和图示

概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归，线性回归，广义线性模型Python结构化数据，图像和序列神经网络朴素贝叶斯分类器示例概率学习在机器学习的广阔领域中

亚图跨际·2024-02-12 09:26

机器学习案例2：使用 plaidML在 macOS利用GPU进行机器学习

任何尝试过在macOS上使用TensorFlow训练神经网络的人都知道这个过程有点糟糕。TensorFlow只能利用Mac上的CPU，因为GPU加速训练需要Nvidia芯片组。

suoge223·2024-02-12 09:25

DeepMind加持的GNN框架正式开源,TensorFlow进入图神经网络时代

谷歌在垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube内容标签等环境中使用了一种强大的工具GNN（图神经网络）。

Python数据挖掘·2024-02-12 08:52

Google刚刚推出了图神经网络Tensorflow-GNN

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/在当今数字化的世界里，对象及其之间的复杂关系构成了无数的网络，例如交通网络、生产网络、知

新加坡内哥谈技术·2024-02-12 08:21

【Python】基于动态残差学习的堆叠式LSTM模型和传统BP在股票预测中的应用

1.前言本论文探讨了长短时记忆网络（LSTM）和反向传播神经网络（BP）在股票价格预测中的应用。首先，我们介绍了LSTM和BP在时间序列预测中的基本原理和应用背景。

hiddenSharp429·2024-02-12 08:48

一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络

Tensorflow官网神经网络是一种数学模型，是存在于计算机的神经系统，由大量的神经元相连接并进行计算，在外界信息的基础上，改变内部的结构，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模。神经网络

有家的感觉真好·2024-02-12 08:37

Pytorch 复习总结 1

Pytorch张量的常见运算、线性代数、高等数学、概率论部分见Pytorch复习总结1；Pytorch线性神经网络部分见Pytorch复习总结2；Pytorch多层感知机部分见Pytorch复习总结3；

ScienceLi1125·2024-02-12 08:02

浅谈人工智能之深度学习~

如果这篇文章对你们有帮助的话，别忘了给个免费的赞哟~前言：深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识

秋风起，再归来～·2024-02-12 08:30

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（3）神经网络

深度学习的最主要特征是使用神经网络作为计算模型。神经网络模型得名于其对于动物神经元传递信息方式的模拟。实际上，现在的神经网络模型，和神经，已经没有特别大的关系了。深度学习的深度，一般指神经网络的层数。

giszz·2024-02-12 08:57

建筑行业

2000-2015年，我国固定资产投资总额年复合增长率为21%，建筑业总产值年复合增长率为20%；从历史数据拟合来看，固定资产投资与建筑业产值是线性相关的。

AA羊羊·2024-02-12 08:24

蒙特卡洛分析在集成电路中的运用

这个操作其实就是为了蒙特卡洛分析去的，作用是用来拟合IC生产过程中引入的工艺偏差，蒙特卡洛仿真将通过多次仿

歌者長門·2024-02-12 07:44

推荐频道

神经网络拟合工具箱