线性神经网络第12页

【matlab】基本操作（二）实验报告

实验目的与要求：1熟悉matlab工作环境2掌握建立矩阵的方法和基本的矩阵运算3掌握matlab各种表达式的书写规则以及常用函数的使用4用矩阵求逆法解线性方程组实验内容：P3601，3，4P3624，5

Linyeji·2024-03-25 18:37

神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）

神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。

MarkHD·2024-03-25 16:35

【软件测试】如何设计自动化测试脚本

一、线性设计线性脚本设计方式是以脚本的方式体现测试用例，是一种非结构化的编码方式，多数采用录制+回放的方式，测试工程师通过录制+回访的访问对被测系统进行自动化测试，录制的脚本会产生某些冗余的代码内容或函数及脚本

咖啡加剁椒④·2024-03-24 03:19

飞桨科学计算套件PaddleScience

PaddleScience是一个基于深度学习框架PaddlePaddle开发的科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和PaddlePaddle框架的自动(高阶)微分机制，解决物理、化学、气象等领域的问题

skywalk8163·2024-03-22 05:52

训练时损失出现负数，正常吗？为什么

在训练神经网络时，通常期望损失函数的值是非负的，因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。

苏苏大大·2024-03-22 02:17

数据结构链表

链表是一种常见的线性数据结构，用于存储一组元素。与数组不同的是，链表的元素可以不连续地存储在内存中，而是通过指针相互连接起来。链表由一系列节点组成。每个节点包含两部分：数据部分和指针部分。

小范想进鹅厂·2024-03-20 19:01

神经网络量化

神经网络量化（NeuralNetworkQuantization）是一种技术，旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求，同时保持其性能。

小厂程序猿·2024-03-19 06:45

神奇的微积分

•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向

科学的N次方·2024-03-19 05:14

看见光，追逐光，成为光~

从如何构建五级驾驶，到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造，注入人的干预分类，优化再到聚类，让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%，告警防护率达到90%，两者交叉防护有效率达到多少

默涵在当下·2024-03-18 17:28

线性代数基础——向量

向量基础属性向量的基础属性为方向与长度；向量a⃗\vec{a}a的长度写为∥a⃗∥\Vert\vec{a}\Vert∥a∥；单位向量a^=a⃗∥a⃗∥\widehat{a}=\frac{\vec{a}}{\Vert\vec{a}\Vert}a=∥a∥a用来表示方向。向量的代数写法在图形学中，向量一般会写出矩阵的形式A⃗=(xy)\vec{A}=\begin{pmatrix}x\\y\end{pma

我是李蜀黍·2024-03-18 14:23

regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结

线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。

饮啦冰美式·2024-03-18 11:20

线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现

案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效

科学的N次方·2024-03-18 07:13

PyTorch学习笔记之基础函数篇（四）

这意味着张量中的元素是按照对数间隔排列的，而不是线性间隔。这对于创建在数

熊猫Devin·2024-03-17 16:54

线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据

线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法，它们在一些方面相似，但在其他方面则有明显的不同。

M.D·2024-03-17 14:50

Pytorch nn.Module

一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数，用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。

霖大侠·2024-03-16 15:53

计算机设计大赛题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖

iuerfee·2024-03-16 11:17

pypbc双线性对库的使用

pypbc是python中使用双线性配对运算的库，在密码学中双线性对是经常使用到的运算。

一定会成为大牛的小宋·2024-03-16 04:35

神经网络模型的保存和读取

保存神经网络的两种方法:(还是以我之前自建的神经网络模型Gu为例，保存这个神经网络)gu=Gu()1.torch.save(gu,"gu_module.pth")2.torch.save(gu.state_dict

tiny_PIkid·2024-03-15 18:51

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。

GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

每天一个数据分析题（二百零一）

以下关于线性回归模型的经典假设，描述正确的是（）。

紫色沙·2024-03-14 19:46

图像算法实习生--面经1

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？

小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新

小羊头发长·2024-03-14 12:07

水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水

目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展

海绵波波107·2024-03-14 07:30

2019-04-19

线性函数Y=0.8567+0.516XX称为自变量，也就是自己会变化的量。Y称作因变量，也就是因为X变化而引起变化的量。线性回归，能够用来探索多个变量与另一个变量之间的线性关系。

AliceGYY·2024-03-13 22:09

深度学习如何入门？

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。

nanshaws·2024-03-13 07:29

数据结构STL——golang实现优先队列priority_queue

它在逻辑上并非是一个线性结构，但由于二叉树可以用数组表示的特性，本次实现采用数组的形式实现，后续会再使用完全二叉搜实现一次。堆或者说优先队列的主要特点为

hlccd·2024-03-13 03:52

从零使用Python 实现对抗神经网络GAN

你好，我是郭震这篇从零使用Python，实现生成对抗网络（GAN）的基本版本。GAN使用两套网络，分别是判别器（D)网络和生成器（G)网络，最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么，两套网络如何结合在一起，及优化的目标即costfunction如何定义。通俗来讲，两套网络结合的方法，就是G会从D的判分中不断提升生成能力，要知道G最开始的输入全部是噪点，这个思想也是文生图，文生视频的基石。下面

算法channel·2024-03-13 01:19

PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍，以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。

算法channel·2024-03-13 01:19

【深度学习模型】6_3 语言模型数据集

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式

RIKI_1·2024-03-12 23:46

机器学习、深度学习、神经网络之间的关系

机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。

你好，工程师·2024-03-12 08:54

【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中，我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型，并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作

RIKI_1·2024-03-12 07:23

数据结构学习--01

逻辑结构：表示数据运算之间的抽象关系（邻接关系，从属关系等），按每个元素可能具有的直接前驱和直接后继，将逻辑结构分为线性结构和非线性结构。存储结构：逻辑结构在计算机中的具体实现方法，分为

酬谢神明则必安·2024-03-12 07:22

人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀之学习路线

线性代数和矩阵论的学习对于打好AI的理论基础非常重要，要加以重视和认真学习。下面给出学习的路线仅供参考，个人可以根据自己的知识储备、数学能力以及研究方向加以调整。具体的学习路线见图3-8。

audyxiao001·2024-03-11 20:37

流密码之线性反馈移位寄存器，以习题：n=4的LFSR，输出序列满足ki-4＋ki-3＋ki=0，初始状态为1000，求最终输出序列为例

文章重点关于线性反馈移位寄存器的一些知识点本期就不详细介绍了，本期重点在于讲解习题，以使大家能顺利应对平时作业及期末考试。习题习题1如下：n=4的LFSR。输出序列满足ki-4＋ki-3＋ki=0。

七月初七淮水竹亭～·2024-03-11 13:12

ENAS：首个权值共享的神经网络搜索方法，千倍加速 | ICML 2018

NAS是自动设计网络结构的重要方法，但需要耗费巨大的资源，导致不能广泛地应用，而论文提出的EfficientNeuralArchitectureSearch(ENAS)，在搜索时对子网的参数进行共享，相对于NAS有超过1000x倍加速，单卡搜索不到半天，而且性能并没有降低，十分值得参考来源：【晓飞的算法工程笔记】公众号论文:EfficientNeuralArchitectureSearchvia

VincentTeddy·2024-03-11 04:18

线性代数笔记5--矩阵转置置换与向量空间

1.置换矩阵考虑主元需要交换的情况，即需要行变换的情况。式子变为PA=LUPA=LUPA=LU。考虑3×33\times33×3的所有置换矩阵两行互换[010100001][001010100][100001010]\begin{bmatrix}0&1&0\\1&0&0\\0&0&1\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}0&0&1\\0&1&0\\1&0&0\\\end{bm

_不会dp不改名_·2024-03-11 02:26

深度学习，人工智能总结

1，入门建议少看书，多看csdn上帖子总结（主要就是BP神经网络，CNN，rnn），建立宏观的概念和主要框架，书可以作为进阶补充作为工具书查阅。

qq_14827935·2024-03-10 17:17

【深度学习笔记】6_10 双向循环神经网络bi-rnn

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的，因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递

RIKI_1·2024-03-10 11:07

LeetCode-136-只出现一次的数字

说明：你的算法应该具有线性时间复杂度。你可以不使用额外空间来实现吗？

刻苦驴哝·2024-03-10 07:54

数据结构：线性表之带头结点单链表

之前跟着朱老师写的一个带头结点的：https://blog.csdn.net/weixin_42072280/article/details/82722253创建链表时有两种方法，一种是先初始化(创建一个空链表)，然后对这个空链表进行结点输入，创建链表；这个时候，由于已经有了头结点，将其传入，直接在头结点的后面进行操作；另外一种是将初始化和创建链表放到一个函数里，这时候传入的链表就什么都没有，连头

安安csdn·2024-03-10 05:00

人生的惯性和阶段跨越

人们把世界看做线性，继承因果，人们的思维、习惯、生活都有惯性，我们称之为习惯（舒适区）。很多过来人试图用亲身经历告诫后来者，他们总是不屑一顾，该走的坑一个不会落下。

牛粪茶壶·2024-03-09 20:58

Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像

基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中，我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。

AI technophile·2024-03-09 18:48

精读《深度学习 - 函数式之美》

2概述与精读深度学习是机器学习中基于人工神经网络模型的一个分支，通过模拟多层神经元的自编码神经网络，将特征逐步抽象

可口可乐Vip·2024-03-09 15:44

线性代数笔记8--AX=b:可解性、解的结构

1.求解Ax=bAX=bAX=bAX=b有解，则bbb在AAA的列向量之中。举例AX=b[1222246836810][x1x2x3x4]=[b1b2b3]AX=b\\\begin{bmatrix}1&2&2&2\\2&4&6&8\\3&6&8&10\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\x_3\\x_4\end{bmatrix}=\begin{bmatri

_不会dp不改名_·2024-03-09 14:12

深度学习应该如何入门？

首先，我们要掌握一些数学知识，如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外，选择一门编程语言作为工具，如Python，掌握其基本语法和常用库的使用。

wypdao·2024-03-09 11:38

Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型

区别：架构：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于编码输入序列和解码输出序列。

Jiang_Immortals·2024-03-08 23:21

Rust的Linfa和Polars库进行机器学习

使用Rust的Linfa库和Polars库来实现机器学习中的线性回归算法。Linfacrate旨在提供一个全面的工具包来使用Rust构建机器学习应用程序。

Hello.Reader·2024-03-08 21:48

计算阶乘后的0

你必须设计并实现线性时间复杂度的算法且使用常数级

许墨の小蝴蝶·2024-03-08 16:11

深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤

选择模型架构：根据问题的性质选择适当的深度学习模型架构，如卷积神经网络（

longerVR·2024-03-08 00:21

岭回归算法

岭回归算法是在最小二乘法的基础上引|入正则项，使回归模型具有较好泛化能力和稳定性，但岭回归算法并不能处理自变量间非线性相关的情况。

码银·2024-03-07 19:44

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