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Modeling Task Relationships in Multi-task Learning withMulti-gate Mixture-of-Experts

导致并不一定是多任务会优于单模型每个专家网络是一个前馈网络（采用局部模型的方法更容易拟合训练样本，这就是专家Experts的作用）门控网络采用输入特征，输出专家的不同权重的softmax门（设计方式是:线性变换

learner_ctr·2022-12-23 08:06

CS231N斯坦福计算机视觉公开课笔记

两个3*3替换一个5*5,感受野相同，可以减少参数，非线性变换的次数增多。

368chen·2022-12-23 06:04

pytorch调用不了多个gpu_Pytorch多个GPU（数据并行）与单个GPU并行使用,PyTorch,GPUDataParallelism,的...

默认只使用一个GPU，如果你有多个GPU的话，model=nn.DataParallel(model)注意DataParallel并行计算只存在在前向传播2.有例子下面通过一个线性回归的例子来说明；一个输出通过线性变换得到一个结果

weixin_39986027·2022-12-23 04:35

激活函数 activation function

activationfunction激活函数的角色是引入非线性(non-linearity)，否则不管网络有多深，整个网络都可以直接替换为一个相应的仿射变换(affinetransformation)，即线性变换

羊肉串串魅力无穷·2022-12-22 23:32

Tensorflow 激活函数 activation function

激活函数activationfunction线性模型的局限性：只通过线性变换，任意层的全连接神经网络和单层神经网络的表达能力并没有任何区别，线性模型能解决的问题是有限的。

EversChen5·2022-12-22 23:01

Python图像处理【4】图像线性变换

图像线性变换0.前言1.2D线性几何变换数学原理2.使用scipy.ndimage旋转图像3.使用Numpy翻转图像4.使用scipy.ndimage实现仿射变换4.1仿射变换原理4.2实现仿射变换小结系列链接

AI technophile·2022-12-22 19:25

python数据分析三剑客之numpy

numpyimportnumpyasnp用于处理数组的python库，也有在线性变换、傅里叶变换、矩阵领域工作的功能。

YysJyj·2022-12-22 10:05

Opencv C++ 归一化

floatvecotr3.4.8normalize3个通道分别处理标准化减均值除方差标准化，无for循环，效率高点二、深度转换–convertTo()pythonopencvconvertTo实现；概念理解减去平均数除以标准差相当于对原始数据进行了线性变换

AI视觉网奇·2022-12-22 09:31

python np dot函数_python科学计算之Numpy

线性代数是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间(或称线性空间)，线性变换和有限维的线性方程组。傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者

小浪花VG·2022-12-22 09:07

SPSS学习笔记 -- 单样本t检验

注：对非正态数据的一种修正办法是对数据进行非线性变换。什么时候使用？一个样本均值和一些已知或估计的总体均值进行比较时，使用单样本t检验。主要问题：样本均值是否显著不同于总体均值。

萝卜丝皮尔·2022-12-22 00:24

PyTorch 深度学习实践第九讲 ---多分类问题

Demo9:多分类问题来源：B站刘二大人说明：softmax的输入不需要做非线性变换。也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。

Vinsada·2022-12-21 09:47

机器学习-特征归一化

它对原始数据进行线性变换使得结果映射在[0,1]的范围内，实现原始数据的等比缩放。归一化的公式如下所示：Xnorm=X−Xmin/Xmax−XminX_{no

AI_王布斯·2022-12-20 17:39

【人脸识别】基于PCA+SVM人脸识别（准确率）matlab源码含GUI

PCA是通过线性变换，将原始数据变换为一组各维度线性无关的数据表示方法，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。1.1降维问题\数据挖掘和机器学习中，数据以向量表示。

Matlab科研辅导帮·2022-12-20 16:26

基于spss的主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。

我的眼中只有学习·2022-12-20 15:38

Pytorch中torch.nn.Linear()的分析

默认值:Truenn.Linear()的作用是对传入的数据进行线性变换。传入的数据是x，经过变换后得到y，A是权重，b是

kunsir_·2022-12-20 14:39

Opencv__仿射变换(1)

目录1、概念2、如何获取仿射变换3、例程4、代码源图（素材来自网络如有雷同请联系作者删除）仿射变换旋转缩放5、常用算子1、概念仿射变换：一个任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵（线性变换）接着在加上一个向量

工控匠·2022-12-20 12:54

OpenCV 仿射变换

仿射变换：一个任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵(线性变换)接着再加上一个向量(平移).可以用仿射变换来表示:旋转(线性变换)平移(向量加)缩放操作(线性变换)图像的仿射变换，如下图所示，图1中的点1,2

ʚVVcatɞ·2022-12-20 12:52

opencv 仿射变换

opencv函数支持1.getAffineTransform()函数2.getRotationMatrix2D()函数3.warpAffine()函数四、测试代码一、仿射变换仿射变换可以理解为矩阵乘法(线性变换

liu_jie_bin·2022-12-20 12:18

神经网络（NN）网络构建及模型算法介绍

人工神经网络也称为多层感知机，相当于将输入数据通过前面多个全连接层网络将原输入特征进行了一个非线性变换，将变换后的特征拿到最后一层的分类器去分类。

stephon_100·2022-12-20 10:10

Batch Normalization(批量归一化)的作用

一方面，当底层网络中参数发生微弱变化时，由于每一层中的线性变换与非线性激活映射，这些微弱变化随着网络层数的加深而被放大；另一方面，参数的变化导致每一层的输入数据分布会发生改变，进而上层的网络需要不停地去适应这些分布变化

真心乖宝宝·2022-12-20 09:18

线性代数中特征向量物理意义

这里的矩阵M代表一种线性变换：拉伸，平移，旋转。那么，有没有什么样的

zaf赵·2022-12-20 09:07

线性代数-特征向量和特征值

二维：来看一个变换这个变换将空间拉伸，一些向量离开了它原来张成的空间，一些向量还停留在原向量张成的空间发生了线性变换的二维平面，变换后任然停留在原向量张成的空间上（单个向量张成的空间就是一条直线），我们称他为特征向量

charlie_wang007·2022-12-20 09:06

线性代数特征值和特征向量的理解

线性代数特征值和特征向量的理解首先，n阶方阵在几何上对应的是某一种线性变换。n维空间中的一个向量乘以该矩阵，得到的结果就是在空间中对这个向量进行该矩阵对应的线性变换后得到的向量。

yws_2973199368·2022-12-20 09:32

opencv 仿射变换_使用仿射变换实现图像裁剪和letterbox变换

从几何上来讲，图像可以被理解为像素的二维平面，平面上最简单的变换是线性变换，在图像上我们通常叫它们为仿射变换，仿射变换通常由一个2x3的矩阵，之所以用2x3的矩阵，而不由2x2方阵来描述，是考虑到了平移

weixin_39928480·2022-12-19 19:51

Pytorch深度学习实践（6）多为特征输入

个feature的输入，用矩阵的运算来表示（因为矩阵运算可以用gpu或者cpu加速）输入的维度是8维，输出的维度是1维也就是说X矩阵的行数代表样本数，列数代表特征数矩阵就是一个N为空间到M维空间的一个线性变换目标是从

MInNrz·2022-12-19 18:09

【SVM时序预测】基于matlab粒子群算法优化支持向量机PSO-SVM期贷时序数据预测【含Matlab源码 2289期】

如果问题为线性不可分割，则需要引入非线性变换。在变换后的坐标空间中，划分超平面的模型方程如下f(x)=ωTφ(x)+b(5)式中：ω和b为SVM模型中的参数，φ(x)表示x的映

海神之光·2022-12-19 11:42

计算机图形学一：变换矩阵-Transformation Matrices

文章目录前言变换矩阵（TransformationMatrices）前置知识2D线性变换缩放（Scale）切变（Shearing）反射/对称（Reflection）旋转（Rotation）平移和仿射变换平移

西电卢本伟·2022-12-19 08:08

深度学习与强化学习的区别以及深度强化学习是什么

先说结论深度学习（DL）有强大的感知与表达能力面向高维数据通过多层的网络结构和非线性变换，组合底层特征形成抽象的易于区分的高层表示以发现数据的分布式特征表示强化学习（RL）具有决策能力通过智能体的试错机制与环境进行不断交互从而最大化智能体从环境中获得的累计奖赏值深度强化学习

showswoller·2022-12-18 18:48

【python】数字图像处理

目录基本概念图像增强整体代码线性变换分段线性变换对数变换幂律变换直方图图像滤波平滑图像锐化图像基本概念数字图像定义:对于一幅图像，我们可以将其放入坐标系中，这里取图像左上定点为坐标原点，x轴向右，和笛卡尔坐标系

可乐大牛·2022-12-18 15:37

基于PCA和K-近邻算法的手写数字识别

PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。

蓝小贝丶·2022-12-18 14:25

视觉SLAM⑦---视觉里程计Ⅰ（3D-2D:PnP，3D-3D:ICP）

目录7.93D-2D：PnP7.9.1直接线性变换7.9.2P3P7.9.3最小化重投影误差求解PnP7.10实践：求解PnP7.10.1使用EPnP求解位姿7.10.2手写位姿估计7.10.3使用g2o

Courage2022·2022-12-18 11:23

单纯形法python_1. 线性规划：单纯形法python代码

1.模型常见的线性规划模型如下：2.求解步骤首先选取m个基变量，通过矩阵的线性变换，基变量可由非基变量表示：目标函数z也可以完全由非基变量表示：当达到最优解时，目标函数中所有的系数都应该≤0，这样非基变量等于

weixin_39930671·2022-12-18 10:02

谱聚类Python代码详解

本来高维度用k-means不好分的点，在经过线性变换以及降维之后，十分容易求解。谱聚类的步骤如下：1.按照式计算相似性矩阵2.使用KNN计算邻接矩阵A，同时度矩阵D可以

zghydx1924·2022-12-17 17:48

7/26 opencv-python学习笔记

对比度增强掩膜什么是掩膜（mask）对比度增强astype：转换数组的数据类型numpy中常用的数学和统计函数线性变换直方图正规化伽马变换全局直方图均衡化掩膜刚开始涉及到图像处理的时候，在opencv等库中总会看到

用吉他弹奏摇滚乐·2022-12-17 05:11

torch.nn.Linear()函数

torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias=True)函数是一个线性变换函数：其中，in_features为输入样本的大小，out_features为输出样本的大小

LifeBackwards·2022-12-16 23:35

PCA与PCoA

PCA(PrincipalComponentsAnalysis)，主成分分析，主分量分析或主成分回归分析法，利用线性变换，将数据变换

Mark_Aussie·2022-12-16 11:08

国科大-2022年矩阵论考试

线上考试，一共是六道简答题，然后一共学习了六章；第一章：线性空间、线性变换；第二章：向量范数、矩阵范数；第三章：矩阵函数、矩阵序列、矩阵极限、函数矩阵；第四章：LR分解、正交三角分解、奇异值分解、满秩分解

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-15 21:57

【DeepCTR库】学习入门笔记02

VarLenSparseFeat方法：get_feature_name:获取所有特征namebuild_input_feature:将所有特征转为kerastensorget_liner_logit：获取线性变换结果

KryHan·2022-12-15 19:49

若尔当（Jordan）标准形介绍

并不是每个线性变换都有一组基使它在这组基下矩阵为对角形，一般线性变换通过选择基能将它的矩阵变为什么样的简单形状的矩阵，这个问题也等价于：任一方阵经过相似变换能变成什么样的标准形，下面将限制在复数域中讨论

橘子蜂蜜·2022-12-15 18:29

【CS231n系列】

Stanford231n文章目录Stanford-cs231n课程学习笔记（一）前言一、传统算法最邻近分类器NearestNeighborclassifier存在问题二、深度神经网络1.线性变换2.梯度下降损失函数优化函数总结

狗狗儿儿桥·2022-12-15 15:15

Matlab图像处理系列1———线性变换和直方图均衡

灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作，直方图是对像素灰度值的统计，直方图均衡是对灰度值分布的变换。

lq凌风·2022-12-14 19:31

基于tensorflow的深层神经网络(一)为什么神经网络需要解决非线性和异或问题

参考为什么神经网络需要解决多层和非线性问题-云+社区-腾讯云维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”。

Wanderer001·2022-12-14 17:40

lstm的dropout机制

(100,dropout=0.2,recurrent_dropout=0.2))model.add(Dropout(0.5))第一个dropout是输入层x和hidden之间的dropout，控制输入线性变换的神经元断开比例第二个

xinyihhh·2022-12-14 14:37

论文阅读笔记|Unsuperised Deep Homography

论文阅读笔记|DeepImageHomography:AFastandRobustHomographyEstimationModel前言无监督深度单应性模型A.模型输入(ModelInputs)B.张量直接线性变换

金渐层猫·2022-12-14 03:37

AI学习笔记（七）图像滤波器、OpenCV算法解析

OpenCV算法解析图像滤波器图像噪声噪声的产生信噪比高斯噪声椒盐噪声其他噪声图像滤波滤波的目的滤波的要求各种滤波器均值滤波中值滤波最大最小值滤波双边滤波限幅滤波（程序判断滤波）引导滤波图像增强点处理1、线性变换

Lee森·2022-12-13 21:18

(三) OpenCV仿射变换与透射变换(Affine and Perspective Transform)

仿射变换是对一个向量空间进行一次线性变换并接上一次平移。透射变换是中心投影的射影变换。1.仿射变换仿射变换是线性变换与平移的组合。1.1原理描述首先，线性变换是什么？

恒友成·2022-12-13 14:01

数字图像处理（入门篇）十三仿射变换

仿射变换（AffineTransformation）是指在向量空间中进行一次线性变换(乘以一个矩阵)和一次平移(加上一个向量)，变换到另一个向量空间的过程。即对图像进行线性变换+平移。

Jackilina_Stone·2022-12-13 07:11

数字图像处理（入门篇）十四透视变换

透视变换是非线性变换。透视变换公式如下：从上述公式可知，变换矩阵有8个参数，因此要确定4个像素点变换前后的对应坐标才