蝙蝠侠前传第27页

ResNet

最近学习了resnet，做了一些笔记，欢迎大神指点笔记中的错误和不清楚的地方参考的大神链接之前模型的主要问题1.梯度消失或梯度爆炸梯度消失：每层误差梯度小于1时，反向传播时，每向前传播一层，就要乘一个小于

米饭�·2022-12-09 09:47

Keras-Model类

一、Model类1.搭建tf.keras.Model()常用的实例化方法有两种，具体如下：①API从输出层开始搭建，在链接层通过调用不同模型向前传递，最后通过输入输出创建模型importtensorflowastfinputs

蛋黄焗南瓜·2022-12-08 22:21

深度学习之【pytorch入门】——二文带你理解深度学习的概念

监督学习中的两大问题回归问题分类问题模型的欠拟合和过拟合拟合欠拟合过拟合什么是向前传播？什么是向后传播前向传播⋆\star⋆后向传播什么是损失函数？常用损失函数什么是优化函数？什么是激活函数？

Delv_Peter·2022-12-08 18:05

论文学习报告_201106

i.ComputationOffloadingConsideringFronthaulandBackhaulinSmall-CellNetworksIntegratedwithMEC（集成MEC的小蜂窝网络中考虑前传和回传的计算分流

多好篝火·2022-12-07 10:43

小妖故事馆-美丽的占有（六）

这辆摩托车和电影蝙蝠侠的摩托车有点相似。虽然小美不懂车，可深知

若然小妖·2022-12-07 00:23

物联网感知层设计

1.智能化:集成自动化/人工智能化2.可移动化：定位/时间同步/可扩展3.微型化：MEMS（微电子机械系统）4.集成化（主）：同类型/非同类型传感器集成特点:集成度高/体积小/补偿和校正5.多样化:目前传感器种类约几千种

明天以后♡·2022-12-06 19:20

BP神经网络介绍及算法实现

文章目录一、BP神经网络简介及算法实现1.向前传播阶段1）隐藏层神经元输入2）隐藏层神经元输出3）输出层神经元2.向后传播阶段1）输出层权的调整2）隐藏层权的调整3.误差测度（costfunction）

cc__cc__·2022-12-05 08:58

pytorch学习笔记：可视化之hook（钩子）

可以想象这样的场景，数据通过网络向前传播，网络某一层我们预先设置了一个钩子，数据传播过后钩子上会留下数据在这一层的样子，读取钩子的信息就是这一层的特征图。

阿瓦达啃大瓜~·2022-12-03 02:15

【深度学习】ResNet系列网络结构

的功能DNN的反向传播算法梯度弥散和梯度爆炸网络退化ResNet中Residual的功能ResNet系列网络结构结语ResNet中Residual的功能DNN的反向传播算法假设DNN只有一个隐藏层：向前传播得到输出

Zhang_Chen_·2022-12-02 14:34

Kalman 计算学习小结

+Q#(Q)#P[i]协方差；K[i]=np.sqrt(P[i]/(P[i]+R))#(R)#(np.sqrt取开方);单纯增益Y[i]=Y[i-1]+K[i]*(S[i]-Y[i-1])#S[i]当前传感器测量数据

majingming123·2022-12-01 22:28

matlab模拟高斯光束波前相位分布,光束波前校正与信标研究

本文建立了Hartmann-Shack(H-S)波前传感器质心探测误差的理论模型，分析了光束

weixin_39829574·2022-12-01 08:13

机器视觉运动控制一体机应用例程|包装盒检测解决方案

目前传统包装盒生产线上均采用人工检测

正运动技术·2022-11-30 16:51

华为云大数据BI解决方案助力“智能智造”

首先，针对目前传统制造企

爱尚-科技·2022-11-30 14:02

lstm数学推导_深度学习中的参数梯度推导（五）上篇

5.1LSTM的前传由于RNN梯度消失的问题，大牛们对于序列索引

颜京凉·2022-11-30 13:24

ACMMM 2022 | 首个针对跨语言跨模态检索的噪声鲁棒研究工作

Cross-LingualCross-ModalRetrievalwithNoise-RobustLearning录取：MM'22(CCFA)链接：https://arxiv.org/pdf/2208.12526.pdf代码:https://github.com/LiJiaBei-7/nrccr虽然目前传统的跨模态检索工作已取得了巨大的进展

zenRRan·2022-11-30 13:26

ACM MM 2022 | 首个针对跨语言跨模态检索的噪声鲁棒研究工作

Cross-LingualCross-ModalRetrievalwithNoise-RobustLearning文章链接：https://arxiv.org/pdf/2208.12526.pdf代码链接：https://github.com/LiJiaBei-7/nrccr虽然目前传统的跨模态检索工作已取得了巨大的进展

PaperWeekly·2022-11-30 13:23

『AidLux工业检测PaaS平台』轻松解决AI工业质检换产难问题！

视觉检测是工业视觉的主要应用场景之一，但目前传统检测方案中还存在多种问题难以满足智能物联网和工业互联网迭代过程中产线多样化的生产需求。1.开发部署繁琐传统工业检测方案需要算法工程师

AidLux·2022-11-30 03:37

Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Process

摘要这篇文章是对最近比较火的“prompt”的一个总结，一篇非常好的综述，做NLP方向建议都要读一读：）本文将这种方法称之为“prompt-basedlearning”，之前传统的监督学习方法，是对给定的

爱工作的小小酥·2022-11-29 18:53

论文翻译：DynaSLAM: Tracking, Mapping and Inpainting in Dynamic Scenes

这些工作从不同的角度解决目前传统SLAM方法存在的问题。在我们跟进或者开展类似的工作的时候，需要想清楚，传统的SLAM方法目前遇到的问题到底是什么。

jiweinanyi·2022-11-29 09:03

【零基础】神经网络优化之mini-batch

一、前言回顾一下前面讲过的两种解决过拟合的方法：1）L0、L1、L2：在向前传播、反向传播后面加个小尾巴2）dropout：训练时随机“删除”一部分神经元本篇要介绍的优化方法叫mini-batch，它主要解决的问题是

布兰姥爷·2022-11-29 08:56

参数初始化kaiming

前向传播的时候,每一层的卷积计算结果的方差为1.反向传播的时候,每一层的继续往前传的梯度方差为1(因为每层会有两个梯度的计算,一个用来更新当前层的权重,一个继续传播,用于前面层的梯度的计算.)defweights_init_kaiming

江小北·2022-11-27 03:19

Magic Data入选艾瑞《中国面向人工智能的数据治理》行业研究报告

治理体系升级：目前传统数据治理体系多停留在结构性数据

Magic Data·2022-11-27 03:40

卷积神经网络学习心得

卷积神经网络学习心得文章目录卷积神经网络学习心得一、卷积神经网络1、卷积2、池化3、激活函数3、全连接层3、训练过程二、传播过程1.卷积神经网络的前向传播过程1.1卷积层的前向传播过程1.2下采样层的前向传播过程1.3全连接层的向前传播过程

djh_hai·2022-11-26 14:16

Spring整合mybatis、springMVC详细步骤以及配置文件信息详细解释

今天小编的学习已经往更深层次前进，开始学习到了spring框架，新阶段的学习与之前传统的学习任务已经内容有了一定的变化，对于这种变化小编开始还是不太适应，该开始之前的编程学习需要写很多的代码，实战学习也是由潜入深

不一样的邓先生·2022-11-25 10:51

神经网络和深度学习之——误差反向传播算法

信号向前传播，权重的更新反向传播，是这样吗？是的，你的直觉没错，确实是反向传播

weixin_34221112·2022-11-24 02:24

Pytorch之Optim（优化器）

,并调整网络参数,完成反向传播根据示例optimizer=torch.optim.SGD(module.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)然后根据提示,清空梯度>网络前传

MrRoose·2022-11-23 18:09

深度学习：循环神经网络（RNN）

文章目录符号约定建立RNN模型向前传播向后传播更多RNN模型多对多多对一一对多不等长多对多语言模型文本训练文本生成门控循环单元（GatedRecurrentUnit）长短期记忆（LongShortTermMemory

ShadyPi·2022-11-23 06:44

class Model(nn.Module)

自定义模型：继承类：nn.Module 初始化所有层：_init_ 定义模型的运算过程：forward（向前传播的过程）#MultiHeadAttention()是另一个独立的层

Savannah913·2022-11-22 07:25

语义分割代码解读一（FCN, UNet, SegNet）

1.FCN简单的来说，FCN与CNN的区别在把于CNN最后的全连接层换成卷积层，让卷积网络在一张更大的输入图片上滑动，得到多个输出，这样的转化可以让我们在单个向前传播的过程中完成上述的操作。

蓝鲸鱼BlueWhale·2022-11-21 23:33

ORB-SLAM2中Tracking线程主要流程梳理

1.首次进入初始化对于当前帧中关键点数>100的帧，用该帧来构造初始化帧和上一个帧；并记录当前帧中关键点的坐标值，用于下一帧进来的时候进行特征点匹配；使用当前帧构造初始化器；2.第二次进入初始化如果当前传

戳我啊你·2022-11-21 20:03

线性代数在数据科学中的十个强大应用（一）

概览线性代数为各种各样的数据科学算法或应用提供支撑我们将介绍十种强大的线性代数应用示例，他可以帮助你成为更好的数据科学家我们将这些应用细分到各个领域--基础机器学习（ML），降维，自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)介绍线性代数与数据科学的关系就像罗宾与蝙蝠侠

文文学霸·2022-11-21 16:52

李宏毅机器学习学习打卡Task04-深度学习篇

Ans2：因为现在传递的方向是由后往前传，所以叫做Feedforward。深度矩阵计算本质：通过隐藏层进行特征转换Questions:（1）多少层？每层有多少神经元？

SASIOVERLXRD·2022-11-20 23:34

卷积神经网络记录

一、卷积神经网络介绍1雏形2全连接层将神经元按列排列进行全连接：信号向前传播，误差反向传播。输出值与期望对比，得到误差值，计算节点偏导数可得到每个节点的误差梯度。

Isyaowei·2022-11-20 22:44

尝试理解论文SPOT1的代码1：Supported Policy Optimization for Offline Reinforcement Learning

IWAE借鉴了vae）VAE和IWAE的loss对比VAE和IWAE的梯度区别SPOT中的vae损失函数论文中对L的实验（L对于密度估计的影响）VAE梯度计算代码部分vae.py加噪的过程：forward向前传播部分计算接近正态分布的损失

是Yu欸·2022-11-20 15:35

2022.11.13 第七次周报

《ConvolutionalNetworkswithDenseConnectivity》DenseNet提出DenseNet介绍影响因子生长速率瓶颈层宽度压缩因子DenseNet细节--数据存储方式向前传播时向后传递时

杨幂臭脚丫子·2022-11-19 08:57

2021-07 李宏毅机器学习打卡Task04：深度学习简介和反向传播(下)

学习地址李宏毅机器学习B站视频地址李宏毅机器学习开源笔记地址论坛版块反向传播背景梯度下降参数更新依旧使用梯度下降，只是计算梯度时使用更高效的方法即反向传播机制链式求导法则反向传播的基础即链式法则，通过一层一层的误差导数向前传播完成所有梯度的计算反向传播具体机制主要分两个部分

wizzniu·2022-11-19 02:19

datawhale李宏毅机器学习——task04“深度学习简介和反向传播”

前馈指的是信息由输入层传递到输出层，流动方向是由后往前传。深度学习中的深度指的是隐藏层有很多层，比如经典的Alexnet有8层，vgg有19层。层数越多，虽然会降低模型的错误率，但运算量也会随之增大。

山泼黛·2022-11-19 02:14

图像分割网络FCN详解与代码实现

学堂全卷积网络(FCN)卷积神经网络从图像分类到到对象检测、实例分割、到图像语义分割、是卷积特征提取从粗糙输出到精炼输出的不断升级，基于卷积神经网络的全卷积分割网络FCN是像素级别的图像语义分割网络，相比以前传统的图像分割方法

小白学视觉·2022-11-16 17:30

计算机毕业设计java+ssm停车场管理系统(源码+系统+mysql数据库+Lw文档）

基于经营、安全、管理等多角度的考虑，希望在目前传统的大型车库管理系统中有机地结合车牌识别技术，以求得日后在停车库运营时更安全、管理上更细致、经营中更灵活高效。

q_1039692211·2022-11-14 07:13

贝尔梅霍 DC短篇

这期间我入手了四本美漫：《新52蝙蝠侠7:最后的游戏》，属于例行公事地给**上柱香祭奠（以后再表），其余三本则是完成了一个小目标——集齐DC画师李.贝尔梅霍的中文版作品。

斯塔克托尼·2022-11-12 22:14

MySQL中InnoDB事务的默认隔离级别测试

background:通过在数据库建一个简单的蜘蛛侠，蝙蝠侠转账表，来测试InnoDB事务的默认隔离级别事务A:蝙蝠侠（超能力是有钱）给蜘蛛侠转账100；一共是四步组成（1）开始事务A（2）update

竹天九日·2022-11-08 17:50

《赤魂江湖》第十卷第三章寻访笔友

孤霄始终没有忘记十年前传说能克制金鳞的是“神鬼天威傲怒痴狂”，如今剑神战死，鬼帝隐居，天威老人与“傲怒痴狂”的下落成谜。孤霄与炅图都顶着天威神功传人的身份，就算辕奇会中有了“天威”一脉。

东旭鹰·2022-11-05 10:50

《大明江山》：另类版朱元璋前传

元朝末年，蒙元统治残暴无道，加之天灾不断，天下苦元久矣。公元1351年（元顺帝至正十一年），农民起义军首领韩山童、刘福通领导的“红巾军”借助事先准备好的一只背刻“石人一只眼，挑动黄河天下反”的独眼石人，于黄河边上率先揭竿而起，举起了反抗元朝腐朽统治的大旗。这便是元末著名的“红巾军起义”。带领这支起义军战斗到最后的，正是后来的明太祖朱元璋。许多历史爱好者对于朱元璋发迹前的种种经历并不陌生。这位132

薛宝钗的冷香丸·2022-10-30 23:53

卷积神经网络（CNN）基础

BP算法包括：信号的向前传播：从输入到输出的

Cai Xukun·2022-10-21 01:44

交易之王——前传《黒画》15

“这个秘密就是……”听到马明问起《黑上黑》画中奇怪的类似小狗小猫之脚印的图形时，王倩有些黯然道：“我们家之前养过一只暹罗猫……是很粘人的那种，我们称它作“月亮”，它总喜欢在先夫的左右溜达。我记得那天午后……像往常一样爬在地板上作画的先夫突然间纵声大笑，我就下楼想看个端详……”王倩说着说着仿佛望眼欲穿似的回到了从前，竟有泪珠簌簌落下，语音哽咽处让马明都慌了手脚，匆忙找来面巾纸递了过去。仍沉浸在往昔记

马宇晴merida·2022-10-13 19:58

交易之王——前传《黒画》13

逐鹿镇虽不大，却总有阳光照不到的地方。马明家门前的两棵大梧桐树就恰好遮住了晨光照耀进他那三间大瓦房的去路。与《黑上黑》被展示在拍卖会场的同时，马明也让一阵优雅的叩门声打断了其紧张的思绪。马明正想找些事来消磨等待拍卖信息对自己内心的蹂躏，故而赶在织毛衣的母亲和照顾三娃的妻子之前急忙迎去开门，顺便阻止了不停吠叫的看门犬大黄愈演愈烈的暴躁气焰。可如果他知道现在门外站着的人是谁，也许会像此刻被他呵斥的大黄

马宇晴merida·2022-10-13 18:13

系统日志设计与实现

什么场景下使用日志系统日志：打印当前传入的参数和返回的结果操作日志：当前业务操作流水logback介绍logbac

sunpy·2022-10-07 21:29

我的孩子

爸爸和妈妈给你带到这个世界不是为了养儿防老也不是为了传宗接代是为了参与一个生命的成长为了付出与欣赏共度一段难忘的经历胡适先生曾写过这样一段话养育你并非恩情只是血缘使然的生物本能所以我既然无恩于你你便无需报答我反而我要感谢你因为有你的参与我的生命才更完整我只是碰巧成为了你的父亲你只是碰巧成为了我的儿子我并不是你的前传你也不是我的续篇你是独立的个体是与我不同的灵魂你并不因我而来你是因对生命的渴望而来你

舍旭予荣·2022-10-04 16:15

NNDL读书笔记第六章RNN

随时间反向传播算法按照时间的逆序讲错误一步步地往前传递，当输入序列比较长，会有梯度的爆炸和消失的问题，即长程依赖问题，引入门控机制。

wolf totem·2022-09-29 07:55

DophineSheduler上下游任务之间动态传参案例及易错点总结

具体如下：DolphinScheduler允许在任务间进行参数传递，目前传递方向仅支持上游单向传递给下游。支持这个特性的任务类型有：ShellSQL当

·2022-09-28 12:34

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