神经网络拟合工具箱

在论文中总能看到，训练损失曲线图，验证损失曲线图，为什么很少看到测试损失曲线图呢？

显示测试损失会产生过拟合现象。研究人员可能会根据测试损失继续调整模型,从而让模型过分符合测试数据集,但对新的未见数据效果不佳。
小桥流水---人工智能·2024-01-19 19:27

YoloV5改进策略：BAM瓶颈注意力模块|BAM详解以及代码注释|CBAM姊妹篇|有效涨点

论文：《BAM:瓶颈注意力模块》https://arxiv.org/pdf/1807.06514.pdf近期深度神经网络的进展主要通过架构搜索来增强其表示能力。
静静AI学堂·2024-01-19 19:24

YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为移动端模型Ghostnetv1改进特征提取网络

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型Ghostnetv1，华为的GhostNet是一种轻量级卷积神经网络，旨在在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能的图像分类。
Snu77·2024-01-19 19:45

实用工具（资源）

翻译插件：https://immersivetranslate.com/截图工具：https://pixpinapp.com/奇迹秀工具箱：https://www.qijishow.com/down/index.html
对许·2024-01-19 17:38

连接组学中的机器学习：从表征学习到模型拟合

前言机器学习(ML)由于其高自动化程度、高灵敏度和特异性优势，在医学影像领域取得了巨大的成功。由于具备这些优势，机器学习已被广泛应用于神经成像数据，目的是提取与感兴趣变量(如疾病状态)相关的特征。这使我们能够形成关于不同条件下大脑结构和功能的详细地图，以数据驱动的方式发现新知识。与传统的数据驱动方法(如大规模单变量分析)相比，机器学习方法具有两个重要优势。首先，机器学习方法通过检查横跨整个图像领域
茗创科技·2024-01-19 17:18

（一）深度学习入门：感知机模型

感知机定义二、感知机与逻辑电路三、感知机的局限性四、感知机的优越性前言感知机是深度学习算法的基本单元，本文简单介绍了感知机的定义，探究了感知机与逻辑门电路之间的联系，在此基础上解释了感知机的局限性和优越性，为神经网络的学习提供了先备知识
油炸大聪明·2024-01-19 17:04

（二）深度学习入门：神经网络的前向传播

目录前言一、神经网络的基本结构二、激活函数三、神经网络输出层的设计前言上一篇我们解决了感知机模型的基本定义和应用，本次我们在感知机的基础上探讨感知机构成神经网络的一些细节，了解神经网络前向传播的过程，重点理解激活函数存在的意义
油炸大聪明·2024-01-19 17:33

RANSAC（Random sample consensus）随机抽样一致性

文章目录1.算法介绍2.实现过程3.以直线拟合为例4.直线的描述5.源码参考连接1.算法介绍RANSAC（RandomSampleConsensus）是一种迭代的参数估计算法，用于从包含噪声和异常值的数据中拟合数学模型
1037号森林里一段干木头·2024-01-19 16:03

【昇思技术公开课笔记-大模型】Transformer理论知识

什么是TransformerTransformer是一种神经网络结构，由Vaswani等人在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed”中提出，用于处理机器翻译、语言建模和文本生成等自然语言处理任务
JeffDingAI·2024-01-19 16:21

过拟合欠拟合及其解决方案

模型选择、欠拟合和过拟合由于无法从训练误差估计泛化误差，一味地降低训练误差并不意味着泛化误差一定会降低机器学习模型应关注降低泛化误差。
Yif18·2024-01-19 15:56

pytorch踩坑之model.eval()和model.train()输出差距很大

每次训练结束后进行验证集的推理测试；对于含有dropout和batchnorm层的神经网络在推理前需要用model.eval()设置dropout和batchnorm的冻结。
ZhengHsin·2024-01-19 15:24

Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）

目录1、人体姿态估计简介2、人体姿态估计数据集3、OpenPose库4、实现原理5、实现神经网络6、实现代码1、人体姿态估计简介人体姿态估计(HumanPostureEstimation)，是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来
weixin_44079197·2024-01-19 15:56

Python数据分析案例37——基于分位数神经网络(QRNN)的汇率预测

之前写过分位数随机森林，分位数XGboost，分位数Lightgbm的文章：Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)本次带来一个小案例，分位数神经网络，神经网络是最简单的
阡之尘埃·2024-01-19 14:09

AI大模型里经常提到的“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”是什么意思？

“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”这些术语都来自于机器学习和深度学习领域，特别是在训练大型神经网络模型时常用到。炼丹：这是一个来自中国的网络用语，原意是道教中的炼金术，用来寻求长生不老的药丹。
AI明说·2024-01-19 14:02

R语言--ELM极限学习机（elmNNRcpp包）

极限学习机(ExtremeLearningMachine)是一种单隐含层前馈神经网络(Single-hiddenLayerFeedforwardNeuralNetwork)。特点是输入层和隐含层的连接
FTDdata·2024-01-19 14:13

【知识---深度学习中的Softmax说明及使用】

这通常用于神经网络的输出层，以获得每个类别的概率。Softm
fyc300·2024-01-19 14:24

[SS]语义分割_转置卷积

2、运算步骤二、常见参数一、概念1、定义转置卷积（TransposedConvolution），也被称为反卷积（Deconvolution）或逆卷积（InverseConvolution），是一种卷积神经网络中常用的操作
IAz-·2024-01-19 14:22

如何提升大模型的推理和规划能力：思维链 CoT + 由少至多提示 Least-to-Most Prompting

2021年，OpenAI在训练神经网络过程中有一个意外发现。神经网络他可以很好地模仿现有的数据，很少犯错误。
Debroon·2024-01-19 13:01

idx-ubyte文件解析

2017-11-1902:19Mnist手写数字数据库是著名的神经网络入门级训练集，它图像文件的后缀名一般为idx3-ubyte,图像标签文件后缀名为idx1-ubyte。
lindorx·2024-01-19 12:12

YOLOv8改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制
Snu77·2024-01-19 12:36

零基础“机器学习“自学笔记|Note8:正则化

正则化8.1过拟合如图，对于之前的房价问题进行了不同的拟合。第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型使用更高阶的多项式进
木舟笔记·2024-01-19 12:14

多模型图像特征可视化

卷积可视化可以帮助深度学习研究者更好地理解卷积的概念和原理，从而更好地设计和优化卷积神经网络。
伪_装·2024-01-19 11:31

IMDB电影评论的情感分析——paddle

项目地址：IMDB电影评论的情感分析-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)1.实验介绍1.1实验目的理解并掌握循环神经网络的基础知识点，包括模型的时序结构、模型的前向传播、反向传播等掌握长短时记忆网络
伪_装·2024-01-19 11:23

【CNN】卷积神经网络CNN输出特征图计算+参数量计算+计算量计算

目录一、输出特征图大小计算1.一维（通道）输入数据1.1步长stride为1，padding为01.2增加步长stride，padding不动1.3增加步长stride，同时还增加padding2.n维（通道）输入数据二、卷积网络参数量计算2.1权重weights的参数量：2.2偏差bias的参数量：2.3总参数量就为：三、卷积网络计算量计算一、输出特征图大小计算1.一维（通道）输入数据假设输入图
桐秋廿·2024-01-19 11:03

Keras学习记录

Keras学习笔记keras.iokeras.io-zhkeras-cnKeras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端．Keras
深思海数_willschang·2024-01-19 11:28

表示学习内容摘录 《深入浅出神经网络：GNN原理解析》

4.1.1表示学习的意义机器学习算法的性能严重依赖于数据的特征，因此在传统机器学习中，大部分的工作都在于数据的处理和转换上，以期得到好的特征使得机器学习算法更有效。这样的特征工程是十分费时费力的，这也暴露了传统机器学习方法中存在的问题，这些方法没有能力从数据中去获得有用的知识，而特征工程的目的则是将人的先验知识转化为可以被机器学习算法识别的特征，以弥补其自身的缺点。如果存在一种可以从数据中得到有判
认知计算_茂森·2024-01-19 11:25

机器学习入门总结和各类常用神经网络汇总(第二篇)

（七）GAN（generativeadversarialnetwork）生成式对抗网络GAN的核心为，让一个简单的随机的分布，经过网络的计算后生成一个有规律的分布。例如一张图片或者一段声音。这个网络主要分成两个部分：generator、discriminator。他们两个的工作分别为，一个用于生产图片，另一个用来判断生产出来的图片够不够真实。GAN是很难训练出来的，首先generator和disc
小黄不头秃·2024-01-19 11:20

机器学习（一）—— 简介

参考书籍《机器学习和深度学习：原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络
奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

5、模型的欠拟合和过度拟合

本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、使用不同模型进行实验2、示例3、结论在这一步结束时，您将了解拟合不足和拟合过度的概念
AI算法蒋同学·2024-01-19 10:43

机器学习：经验误差与过拟合（Python）

以目标函数为例，采样数据并添加噪声，进行不同阶次的多项式曲线拟合，分析欠拟合和过拟合。
捕捉一只Diu·2024-01-19 10:10

盘点 Top 10 最好用的开发者工具箱

He3有500+工具，支持自定义工具分类，可以在线使用也可以下载客户端到本地，但有部分工具只能下载客户端才能使用，AI工具需要升级购买积分，页面简洁，没有广告，部分小工具开源；JSON和YAML类型的工具非常丰富，加解密和编解码类型的工具也蛮丰富的。工具地址：https://portal.he3app.com/home/category即时工具有200+工具，但每个工具有每天免费使用次数限制，部分
云宝的黑客对抗日记·2024-01-19 10:39

6、机器学习之随机森林

一个深度很大、有很多叶子的树会因为每个预测都来自其叶子上仅有的几个房屋的历史数据而过拟合。但是一个浅树，叶子较少，表现会较差，因为它未能捕捉原始数据中的许多细微差异。即使是今天最先进
AI算法蒋同学·2024-01-19 10:07

【白话机器学习的数学】读书笔记(4)评估(评估已建立的模型)

5K折交叉验证3.正则化1正则化的方法2正则化的效果3分类的正则化4包含正则化项的表达式的微分1回归加入正则化后的更新表达式2逻辑回归包含正则化项的更新表达式5L2正则化VSL1正则化4.学习曲线1欠拟合
JunLal·2024-01-19 10:06

神经网络算法 - 一文搞懂自然语言处理

目录一、NLP的本质二、NLP的原理三、NLP的应用一、NLP的本质核心逻辑：NLP就是人类和机器之间沟通的桥梁！NLP（自然语言处理）定义：NLP是一种机器学习技术，使计算机能够解读、处理和理解人类语言。语言翻译与沟通的桥梁：人类通过语言来交流，狗通过汪汪汪来交流。机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。不同的语言之间是无法沟通的，需要翻译才能交流，NLP就是人类和机器之间沟通的桥梁！为什么NL
之乎者也··2024-01-19 09:42

ResNet

目录一、ResNet介绍1、深度网络的退化问题2、退化问题的应对方式(残差学习)3、ResNet的网络结构二、代码实现1、ResNet块2、ResNet-18模型3、训练模型一、ResNet介绍残差神经网络
奉系坤阀·2024-01-19 09:50

Python数据分析案例36——基于神经网络的AQI多步预测(空气质量预测)

案例背景不知道大家发现了没，现在的神经网络做时间序列的预测都是单步预测，即(需要使用X的t-n期到X的t-1期的数据去预测X的t期的数据)，这种预测只能预测一个点，我需要预测X的t+1期的数据就没办法了
阡之尘埃·2024-01-19 08:36

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构
丁希希哇·2024-01-19 08:36

一个简单的KNN实现方法

对于许多离散问题，经过神经网络解决再通过softmax之后每一个值在[0,1]之间的连续变量，想要将其离散化，即离散化到每个元素都是binary-variable，即0-1，这时可以用KNN方法，其实就是找到与这个向量的方差最小的
远离科研，保命要紧·2024-01-19 08:03

神经网络激活函数--Sigmoid、Tanh、Relu、Softmax

本文主要总结了Sigmoid、Tanh、Relu、Softmax四种函数；给出了函数的形式，优缺点和图像。sigmoid和Tanh函数的导数简单，但是可能出现梯度弥散。ReLU函数仅保留正元素，有良好的特性。Softmax一般是用于分类最后一层的归一化。目录1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.Relu函数4.Softmax函数四种函数的图像：1.Sigmoid函数形式：特点：Sigmoid函
远离科研，保命要紧·2024-01-19 08:27

AIGC笔记--特征线性调制（FiLM）层的实现

目录1--特征线性调制层的作用2--特征线性调制层的实现3--论文实例1--特征线性调制层的作用特征线性调制（Feature-wiseLinearModulation，FiLM）层是一种神经网络模块，它可以用来实现特征的条件调整
晓晓纳兰容若·2024-01-19 07:02

深度学习(1)--基础概念

(RGB)二.神经网络基础1.得分函数：(1).输入的图片经过
GodFishhh·2024-01-19 07:51

深度学习(2)--卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。一.卷积网络基础概念传统网络是一维的，而卷积网络是三维的。
GodFishhh·2024-01-19 07:51

基于深度学习的交通标志检测和识别（从原理-环境配置-代码运行）

基于深度学习的交通标志检测和识别是一种先进的计算机视觉技术，利用深度神经网络模型来准确地检测和识别道路上的各种交通标志。
毕设阿力·2024-01-19 07:20

深度学习笔试题（一）

CA、卷积神经网络有反馈连接。B、增加多层感知机的隐层层数，测试集的分类错误会减
beyond谚语·2024-01-19 07:50

神经网络分为哪几层？

神经网络的层数可以根据具体架构和应用场景有所不同，但通常包括以下几种基本层：输入层（InputLayer）：这是神经网络的第一层，负责接收输入数据。在输入层中，每个神经元代表了数据集中的一个特征。
CA&AI-drugdesign·2024-01-19 07:13

查看神经网络中间层特征矩阵及卷积核参数

可视化featuremaps以及kernelweights，使用alexnet模型进行演示。1.查看中间层特征矩阵alexnet模型，修改了向前传播importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasF#对花图像数据进行分类classAlexNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes=100
mango1698·2024-01-19 06:23

麻瓜变白袍巫师？SLEICL新范式：强模型生成“魔法书”增强弱模型性能直逼GPT-4...

的技术报告中首次提出，主要是因为当时提升大模型在下游任务表现的主要方法是微调，但微调却有以下三点不足：低效率：从实际的角度来看，每个新任务都需要大量的带有标记的例子数据集，这限制了语言模型的适用性；过拟合
zenRRan·2024-01-19 06:03

AuxTools - 浮鱼渗透辅助工具箱 V4.2

免责声明由于传播、利用本文章所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失，均由使用者本人负责，文章及作者不为此承担任何责任，一旦造成后果请自行承担！如有侵权烦请告知，我们会立即删除并致歉。谢谢！工具介绍使用C++与QML混合编程开发的渗透辅助工具，其中包含：杀软识别、命令生成、编码解码、加密解密、端口扫描等功能，目前还在完善中，大家可以持续关注下。功能模块：我的收藏数据收集信息收集站点扫描端口
学安全的修狗·2024-01-19 06:39

YOLOV2网络剪枝

对神经网络进行剪枝这个想法并不新奇，可追溯至1900年（YanLecun的工作-http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-90b.pdf）。
立夏陆之昂·2024-01-19 05:18

Darknet_yolov2综述入门整理

接着上次的神经网络，这次整理一下Darknet，yolov2首先得先了解Darknet,是深度学习框架，总的来说深度学习框架提供了一些列的深度学习的组件（对于通用的算法，里面会有实现），当需要使用新的算法的时候就需要用户自己去定义
立夏陆之昂·2024-01-19 05:48
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