线性神经网络第23页

学了点东西

当初学剪视频选择了premiere，它属于线性剪辑软件，比较容易上手，算是纯剪辑软件，做特效还是有些鸡肋，远远比不上AE。但是用在日常剪一些喜欢的小视频已经足够了。

她说柏拉图·2024-02-12 19:00

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

机器学习原理到Python代码实现之PolynomialRegression

这个算法是建立在线性回归基础之上的，所以需要对线性回归有一定的了解。如果大家不是很了解前置知识请移步机器学习原理到Python代码实现之LinearRegression补番。

神仙盼盼·2024-02-12 18:44

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

深入剖析BIO到NIO演变史

NIO、AIO的区别BIO就是传统的java.io包，它是基于流模型实现的，交互的方式是同步、阻塞方式，也就是说在读入输入流或者输出流时，在读写动作完成之前，线程会一直阻塞在那里，它们之间的调用时可靠的线性顺序

钱多多_qdd·2024-02-12 17:46

每日OJ题_位运算⑥_力扣137. 只出现一次的数字 II

你必须设计并实现线性时间复杂度的算法且使用常数级空间来解决此问题。示例1：输入：nums=[2,2,3,2]输出：3示例2：输入：nums=[0,1,0,1,0,1,99]输

GR鲸鱼·2024-02-12 16:27

深度学习之线性模型

深度学习之线性模型y=w*x模型思路y=w*x+b模型思路y=w*x模型思路这里求权重w,求最适合的权重，就是求损失值最小的时候这里用穷举法:在一个范围内，列出w的所有值，并且计算出每组数据的平均损失值

温柔了岁月.c·2024-02-12 15:18

（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

统计学习方法（李航）--第二章感知机（比较基础）

感知机是二分类的线性分类模型，属于判别模型，包括原始形式和对偶形式。

人間煙火Just·2024-02-12 15:14

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

笨方法学写作01：写作高手为什么喜欢用卡片

其他优点还包括：卡片可以自由自在的组合，从而产生出人意料的惊喜正是因为可以自由组合，它也是一种非线性的组织方式（非线性就是好啊就是好）也是因为组合，就可以不必受限于某本书某个作者的影响也是非常好的一个成长记录工具

ktulu7·2024-02-12 14:37

Week10

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学

kidling_G·2024-02-12 14:29

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

【数据结构】c语言实现顺序表

顺序表是线性表的一种，其逻辑结构和物理结构均连续。

tan77º·2024-02-12 13:39

【数据结构】c语言实现通讯录

利用线性表实现通讯录，实际上就是将线性表中数组的类型改成结构体1、通讯录的创建在通讯录中，依次放入姓名、年龄、性别、电话号码、地址，size表示数组中实际元素的个数，capacity表示数组的容量。

tan77º·2024-02-12 13:39

数据结构与算法第一讲: [基础与线性表]

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构分别为逻辑结构、（存储）物理结构和数据的运算三个部分。常见的数据结构有：队列，树，堆，数组，栈，链表，涂，散列表等。第一节：数据结构概述数据结构(datastructure)是带有结构特性的数据元素的集合，它研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构以及它们之间的相互关系，并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，并确保经过这些运算以后所得到的新结构

致青春_bf42·2024-02-12 13:56

数据结构03(顺序栈，链式栈 C语言代码实现)

数据结构之栈结构目录数据结构之栈结构一、栈结构介绍（FILO）二、栈结构要求三、代码实现1）数组实现小练习2）链表实现一、栈结构介绍（FILO）栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。

杭电羊皮卷·2024-02-12 13:28

【数据结构】顺序栈和链式栈的简单实现和解析（C语言版）

逻辑结构分为线性结构、非线性结构线性结构：有且仅有一个开始节点和一个终端节点，每个节点最多只有一个直接前驱和一个直接后继。代表结构：栈、队列非线性结构：一个节点可能有多个直接前驱和多个直接后继。

咖喱年糕·2024-02-12 13:27

数据结构学习——顺序栈和链式栈的简单实现和解析（C语言版）

逻辑结构分为线性结构、非线性结构线性结构：有且仅有一个开始节点和一个终端节点，每个节点最多只有一个直接前驱和一个直接后继。代表结构：栈、队列非线性结构：一个节点可能有多个直接前驱和多个直接后继。

正弦定理·2024-02-12 13:27

并行计算导论笔记 1

VLIW内存性能系统的局限避免内存延迟的方法并行计算平台控制结构通信模型共享地址空间平台消息传递平台对比物理组织理想并行计算机并行计算机互联网络网络拓朴结构基于总线的网络交叉开关网络多级网络全连接星形线性阵列

hijackedbycsdn·2024-02-12 12:20

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

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm，L1-Norm，L0-Norm推导正则化公式说明为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制，不对b做限制Question1：Wh

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

IDL(ENVI)16位数据线性拉伸

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、线性拉伸二、批处理前言一、线性拉伸调用LinearPercentStretchRaster任务代码如下：#fuction函数名；函数参数1，函数参数2，函数参数3functiony_linear_stretch

SatVision炼金士·2024-02-12 11:22

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

ncc匹配提速总结

另外一种因为ncc是线性匹配，我们在这上面也做了文章，即我们匹配时，可以缩小原图像，从而加快匹配，即使用了ncc的缩放性匹配。第二种提速，这个计算量比第一种还少。

工业机器视觉设计和实现·2024-02-12 11:16

Redis缓存高可用集群浅谈

Redis缓存高可用集群的创新主要体现在以下几个方面：无中心节点设计：Redis集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务器群，它没有中心节点，这使得集群可以水平扩展，并且可以线性扩展到上万个节点（官方推荐不超过

MarkHD·2024-02-12 10:14

机器学习 —— 多项式回归和正规方程

线性回归并不适用于所有数据，有时我们需要曲线来适应我们的数据，比如一个二次方模型或者三次方模型。通常我们需要先观察数据然后再决定准备尝试怎样的模型。

BioLearner·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

1.3.3基于线性回归实现波士顿房价预测任务深度学习不仅实现了模型的端到端学习，还推动了人工智能进入工业大生产阶段，产生了标准化、自动化和模块化的通用框架。

软工菜鸡·2024-02-12 09:13

PointCleanNet: 一种基于数据驱动的点云去噪方法

1.介绍点云去噪是一个老问题了，一般主要是针对高斯噪声和异常点（Outliers）进行去噪，经典的方法包括双线性，高斯核以及MLS曲面重映射等方法。

程序猿老甘·2024-02-12 09:43

剪辑思维大学习（Day4） - 吐血整理混剪思路大提升！学会剪辑能力提升一个等级！

ps：本节来源Bilibili博主二、思路总结类型：二创/预告/集锦/电影混剪/超燃混剪/产品混剪/宣传混剪/个人混剪/年度混剪线性思维剪辑：按顺序排列，很容易剪成流水账。

QQ爱剪辑·2024-02-12 09:40

标题DSP 数字信号处理：线性卷积、循环卷积、圆周卷积计算

这学期学的DSP爆肝后顺利通过了，记录一下前期没搞懂的卷积的内容，主要是线性卷积计算方法和使用线性卷积计算圆周卷积的方法。

玉米爆米花·2024-02-12 09:39

我和身边人的差别（日更价值感知训练366天之第178天）

第一，就是和身边的人的沟通上，身边的人大多是不怎么爱思考，只要要结果的线性思维的人多。我比过去思考的深度深多了。第二，听了很多顶尖高手的思想，当然见识也就多了一些。虽然并没有掌握结构化思维的

赤脚哥·2024-02-12 09:41

Python概率建模算法和图示

要点Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python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

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

软件测试笔记-软件开发流程的演变

：与计算机系统操作有关的计算机程序、文件、文档以及数据软件开发流程演变：传统瀑布模型→敏捷开发模型→DevOps模型瀑布模型瀑布模型流程：需求分析→设计→编码→实现→软件测试→完成→维护瀑布模型特点：线性瀑布模型优点

G.O·2024-02-12 08:48

【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

回顾：新媒体写作练习第五天——拯救“流水账和碎碎念”

练习技巧：怎么拯救自己的流水账和碎碎念练习题目：请写下你的一次旅行练习目的：拯救自己的流水账碎碎念，让文章别致一、造成流水账或碎碎念的原因1、不会讲故事，按时间线索线性进行叙事。

窗外的黑·2024-02-12 08:23

C语言数据结构：数组 vs 链表的性能评估与适用场景

数组是一种线性数据结构，它由一组相同类型的元素组成，这些元素在内存中连续存储。数组具有固定大小，一旦定义其大小，就无法更改。

极客代码·2024-02-12 08:42

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复习总结，仅供笔者使用，参考教材：《动手学深度学习》本文主要内容为：Pytorch张量的常见运算、线性代数、高等数学、概率论。

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

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