神经网络拟合工具箱第47页

深度学习记录--归—化输入特征

归化归化输入(normalizinginputs),对特征值进行一定的处理，可以加速神经网络训练速度步骤零均值化通过x值更新让均值稳定在零附近，即为零均值化归化方差适当减小变量方差解释归化可以让原本狭长的数据图像变得规整

蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

深度学习记录--梯度消失和爆炸

梯度消失和爆炸的产生当神经网络层数很大时，即很大时，w与1之间的大小关系会产生梯度消失与梯度爆炸的问题当w1时，会非常大，梯度爆炸解决方法权重初始化层数n越大，越要使特征值w变小

蹲家宅宅·2024-01-18 09:16

深入了解Transformer：从编码器到解码器的神经网络之旅

深入了解Transformer：从编码器到解码器的神经网络之旅0.引言自2017年问世以来，Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域引发了一场革命。

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:16

图像处理——人脸情绪识别（python卷积神经网络）

文章目录前言一、项目背景二、项目任务三、数据说明四、项目步骤1.图片基本情况查看2.图片处理3.模型构建4.模型训练5.验证集验证模型效果6.使用模型进行预测总结前言这是我第一次做图像处理的项目，项目基于科大讯飞和Datawhale的一个小比赛，模型效果一般般，可以给初次接触的朋友提供一些图像处理的思路，参考了复旦大学赵老师机器学习课程中利用CNN进行手写体识别、石头剪刀布识别的例子，项目做完后查

机智的小神仙儿·2024-01-18 09:15

诗小图: 古典诗词对话机器人

她还利用人工智能标记语言(AIML)和深度神经网络(DNN)实现了闲聊问答功能，以及包括关于机器人属性和常见聊天话题的回复功能。同时，通

张成昱·2024-01-18 08:09

【机器学习300问】8、为什么要设计代价函数（损失函数）？它有什么用？

通过一条最佳拟合线（或者在多维情况下的一个超平面）对某些数据点进行拟合的过程。数学公式（最简单的一元线性方程）：其中的w是权重，b是偏置，他们在机器学习中就是要学习的参数。

小oo呆·2024-01-18 08:43

轻量化CNN网络 - MobileNet

文章目录1.MobileNetV12.MobileNetV23.MobileNetV3传统卷积神经网络，内存需求大、运算量大，导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。

mango1698·2024-01-18 07:15

[Python] scikit-learn指max_error函数介绍和使用案例

在完全拟合的单输出回归模型中，训练集上的max_error将为0，尽管这在现实世界中极不可能发生，但该度量显示了模型拟合时的误差程度。

老狼IT工作室·2024-01-18 07:14

基于RK3399+YOLO目标检测人工智能图像系统设计

其中如何将图像增强技术、目标检测技术与神经网络相结合，移植到便携的嵌入式平台已经成为了如今开发人员研究的热点。

深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2024-01-18 07:08

【深度学习入门】深度学习基础概念与原理

2、深度学习与传统机器学习的区别3、深度学习的应用领域二、深度学习基本原理1、神经网络的基本结构（1）什么是神经网络？（2）神经网络基本结构2、激活函数的作用和选择（1）什么是激活函数？

代码骑士·2024-01-18 07:38

人工神经网络（一）：CNN、Transformer网络的应用

一、实验目的和要求1.1学习情况考察考察学生对于人工神经网络课程呢的学习情况1.2深入研究人工神经网络应用学习不同领域、不同任务下，不同网络的应用。

琉鹿者·2024-01-18 07:37

On Data Scaling in Masked Image Modelin

1、结论这篇论文做了大量的对比实验，因此，先说结论： 1）大模型在小数据上过拟合；（感觉没啥a） 2）MIM

武乐乐~·2024-01-18 07:49

大创项目推荐深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络机器视觉深度学习

文章目录0简介1课题背景2口罩佩戴算法实现2.1YOLO模型概览2.2YOLOv32.3YOLO口罩佩戴检测实现数据集2.4实现代码2.5检测效果3口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy）3.2精确率(Precision)和召回率(Recall)3.3平均精度(AverageprecisionAP)4最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的口罩佩戴检测【全网最详细】

laafeer·2024-01-18 07:44

第一周循环序列模型（Recurrent Neural Networks）

循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和其他领域中引起变革。在本节课中，你将学会如何自行创建这些模型。我们先看一些例子，这些例子都有效使用了序列模型。

def1037aab9e·2024-01-18 06:20

Pytorch

2、Tensorboard的使用3、tensorboard4、图像变换，transform的使用5、常见的transforms6、torchvision中的数据集使用7、dataloader的使用四、神经网络

微笑伴你而行·2024-01-18 06:09

比亚迪发布璇玑AI大模型；微软推出Copilot Pro；国内首个MoE模型上线

比亚迪产品规划及汽车新技术研究院院长杨冬生称，「璇玑」是行业首个智电融合的智能化架构，让汽车拥有了智能化的「大脑」和「神经网络」，使其可以像高级智慧生命体一样全面感知、集中思考、精准控制和协同执行。

无际Ai·2024-01-18 06:10

Tensorflow学习笔记（六）——卷积神经网络

实现对fashion-minist分类：（1）引包importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportsysimpor

七月七叶·2024-01-18 06:50

设计师孙伟锋·2024-01-18 05:46

Pytorch基础知识点复习

神经网络的一般构造方法？常见的初始化函数有哪些，我们怎么使用它们？常见的损失函数以及它们的作用？Pytorch模型的定义我们可以通过那些方式对模型进

卡拉比丘流形·2024-01-18 05:43

卷积神经网络

欢迎来到深度学习的世界博客主页：卿云阁欢迎关注点赞收藏⭐️留言本文由卿云阁原创！作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！目录卷积的作用整体网络架构几种经典的网络架构感受野卷积的作用卷积网络与传统网络整体架构：卷积（特征提取）图像颜色通道堆积的卷积层卷积层涉及到的参数步长边界填充卷积结果的计算卷积参数共享池化层整体网络架构几种经典的网络架构Vgg所有卷积大小都是3*3，有16层或者19

卿云阁·2024-01-18 05:07

神经网络实战分类与回归任务

搭建PyTorch神经网络进行气温预测数据表中year,moth,day,week分别表示的具体的时间temp_2：前天的最高温度值temp_1：昨天的最高温度值average：在历史中，每年这一天的平均最高温度值

卿云阁·2024-01-18 05:07

0基础入门---第七章---卷积神经网络

7.1整体结构神经网络中，相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全连接（fully-connected）。如果第L层的一个神经元和第L+1层的所有神经元均有连接，把这个架构叫做全连接。

卿云阁·2024-01-18 05:05

基于时间序列模型和神经网络模型预测新能源汽车销量

数据来源本文数据来源于中国汽车工业协会网的2015年1月~2023年4月的中国新能源汽车销量数据。另外，包括从2015年1月~2023年4月的中国汽车销量数据以及新能源汽车数据的市场渗透率。描述性分析如表1，本文对新能源汽车销量、市场渗透率和汽车销售量进行了描述性统计分析。从表中可以看出，本研究共有100个样本值，新能源汽车销量和市场渗透率的变异系数分别为1.2002和1.1319，远高于汽车销售

Wiggins6·2024-01-18 05:01

基于MATLAB/CPLEX 的机组最优组合

matlab科研助手·2024-01-18 05:57

混合整数规划的机组组合附Matlab代码

matlab科研助手·2024-01-18 05:57

Jlink工具箱工具总结

JLink_Windows_V754d_x86_64.exe安装后生成的工具集如下：一、J-FlashLite（烧录工具）首先硬件连接：J-link的SWD的接口对应连接MCUSWD接口，GND\SWCLK\SWDIO\VCC（VCC可以不接）;安装J-Link驱动或者SeggerIDE的前提下，在开始菜单搜索“J-Flash”，打开，通常连接正确的话可以自动识别Device类型；点ok打开以下界

Mr__FOUR·2024-01-18 04:01

第三十九周：文献阅读+Transformer

目录摘要Abstract文献阅读：CNN与LSTM在水质预测中的应用现有问题提出方法相关模型CNNLSTMCNN-LSTM神经网络模型模型框架CNN-LSTM神经网络研究实验数据集模型评估指标数据预处理实验设计与结果研究贡献

m0_66015895·2024-01-18 04:00

基于协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）的高效特征选择

这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力，并且可以减少训练和推理的计算成本。如果特征N的数量很小，那么穷举搜索可能是可行的:比如说尝试所有可能的特征组合，只保留成本/目标函数最小的那一个。

deephub·2024-01-18 02:14

拟合工具箱cftool

目录1.读入数据方式：1.1cftool函数1.2cftool中选择2.选择函数：3.保存图像：4.通过函数求解拟合后的值：小结：1.读入数据方式：1.1cftool函数把两个矩阵放入即可例如：[num

天玑y·2024-01-18 02:40

基于平衡优化器算法的极限学习机(ELM)分类算法

学习算法3.分类问题4.基于平衡优化器算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码摘要：本文利用平衡优化器算法对极限学习机进行优化，并用于分类问题1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-18 01:37

基于鸽群算法的极限学习机(ELM)分类算法

2.ELM学习算法3.分类问题4.基于鸽群算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码摘要：本文利用鸽群算法对极限学习机进行优化，并用于分类问题1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-18 01:06

基于纵横交叉算法的极限学习机(ELM)分类算法

ELM学习算法3.分类问题4.基于纵横交叉算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码摘要：本文利用纵横交叉算法对极限学习机进行优化，并用于分类问题1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-18 01:06

基于风驱动算法的极限学习机(ELM)分类算法

ELM学习算法3.分类问题4.基于风驱动算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码摘要：本文利用风驱动算法对极限学习机进行优化，并用于分类问题1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-18 01:35

机器学习——python训练RNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章

苏苏不是叔·2024-01-18 01:01

机器学习——python训练决策树模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）

下载数据集2.数据预处理3.加载数据集4.准备训练数据5.创建模型6.训练模型7.测试模型参考资料机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章

苏苏不是叔·2024-01-18 01:30

机器学习——python训练CNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章

苏苏不是叔·2024-01-18 01:00

离线数仓二

数据仓库维度模型设计维度建模基本概念维度模型是数据仓库领域大师RalphKimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。

pauls·2024-01-18 00:26

随机森林在信贷风控的应用场景

这种方法不仅提高了预测的稳定性，还减少了模型的过拟合风险，因为它涵盖了单个决策树可能忽略的多样性。▍目录一、简介随机森林来源与背景随机森林简

风控小兵突击·2024-01-17 23:58

探索 Python：发现有趣的库——第 2 章：机器学习入门

听说过深度学习、神经网络，这些都是什么鬼？算法仙（带着微笑）：哈哈，代码侠，你的好奇心真强。机器学习其实是让计算机通过学习数据来获取信息的过程。而深度

_rtf·2024-01-17 23:26

欠拟合与过拟合

欠拟合：模型在训练集上表现不好，在测试集上也表现不好。

码农zz·2024-01-17 23:15

决策树的分类

3.决策树也易过拟合，采用剪枝的方法缓解过拟合决策树的分类ID3决策树如何挑选出区分度最强的特征:遍历所有特征,尝试进行分类,计算所有特征的信息增益选择信息增益最大的特征作为当前轮

码农zz·2024-01-17 23:13

交通流量预测：T-GCN A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:01

深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam

深度神经网络之所以比较难训练，并不是因为容易进入局部最小，而是因

AI小白龙*·2024-01-17 22:08

机器学习中常见的过拟合解决方法

在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。当机器学习模型对训练集学习的太好的时候（再学习数据集的通性的时候，也学习了数据集上的特性，这

AI小白龙*·2024-01-17 22:07

机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。监督式学习：在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”