计算误差

Canopy算法计算聚类的簇数

确定K的做法有很多，比如多次进行试探，计算误差，得出最好的K。这样需要比较长的时间。我们可以根据Canopy算法来粗略确定K值(可以认为相等)。看一下Canopy算法的过程：（1）设样本集合为S，确
李跃东·2023-01-23 07:03

vue项目做屏幕自适应处理方式

目录起由总结起由项目基于vue-cli搭建，之前项目采用less的功能函数集合媒体查询做的屏幕适配，但是由于JavaScript的对浮点数据处理，这个语言本身的bug问题，总是会出现一些计算误差，这里重新做的项目采用淘宝的
·2023-01-23 00:45

【AI】反向传播的基本原理(06)

目录1、有个小印象2、易混淆的函数3、反向传播概念4、图解反向传播算法4.1、三层神经网络4.2、前向传播过程4.3、计算误差4.4、反向传播算快速法修正W5、链式求导法则6、梯度下降修正W7、举例推导
sjh752422969·2023-01-21 12:37

Carsim和simulink联合仿真轮胎力估计 基于滑模观测器SMO估计轮胎的纵向力和侧向力

simulink联合仿真轮胎力估计基于滑模观测器SMO估计轮胎的纵向力和侧向力模型估计的精度很高，测试的工况为双移线工况基于SMO滑模观测器的轮胎力估计方法省去了轮胎模型的使用，避免了稳态轮胎模型造成的轮胎力计算误差大的缺点
「已注销」·2023-01-18 18:02

C++元编程——BP神经网络实现

1,2,3]netn(.01);//定义学习率为0.01，神经元数分别为3,3,1的bp神经网络n.print();//打印神经网络权值矩阵for(inti=0;i({.7}));//以矩阵[.7]为期望值，计算误差并反向传播
腾昵猫·2023-01-18 13:00

神经网络简单描述

输出与预期结果进行比较，并计算误差。这个误差被反向传播到网络的各个层，以调整权重和偏差，使得输出与预期结果更接近。这个过程重复进行直到达到一定的精度或次数。
夏虫冰语·2023-01-18 13:29

深蓝学院-视觉SLAM课程-第6讲作业

光流文献综述文献还没读完，这部分参考博客2.2forward-addtiveGauss-Newton光流的实现核心代码和结果：Listing1：//TODOSTARTYOURCODEHERE(~8lines)//计算误差
读书健身敲代码·2023-01-17 17:41

AdaBoost算法的简单介绍

（2）选取误差率最低的点作为分类点，并计算误差率。通过公式得到分类器的
langsiming·2023-01-12 16:46

numpy搭建简易神经网络(保姆级教程)

目录简介项目开始一、确定要创建的神经网络的有关数据二、搭建神经网络2.1创建数据2.2正向传播2.3计算误差2.4求偏导2.4.1求偏导一般式2.4.2求偏导(对本例)2.5更新参数2.6预测三总代码作者的话
Tao_XXXX·2023-01-05 20:01

深度学习（matlab）学习笔记——2.多层神经网络

根据上一章最后得到的结果我们可以发现，单层的神经网络尽管节点再多也不能解决非线性分类问题（还有其他很多问题），所以我们需要如下图所示的多层神经网络（感谢数模队友做的图~~）显然，当隐含层数增多，我们就无法通过正确输入的结果与计算结果计算误差从前往后进行修正权重
NamePY·2023-01-05 09:28

多项式曲线拟合 c语言6,多项式曲线拟合

计算误差时使用均方根误差最小二乘法为了取得误差函数的最小值，直接令函数的导数等于0，可以得到唯一解。此解称为解析解。
立志变强的人·2023-01-04 23:21

完整的模型训练套路（以CIFAR10数据集）

完整的模型训练套路1.准备数据集2.准备dataloader3.创建网络模型4.创建损失函数、优化器5.设置训练参数6.设置训练轮数7.使网络进入训练状态8.从dataloader中不断取数据9.计算误差
爱学习的小登西·2023-01-04 23:45

MATLAB多项式符号运算

符号计算是以符号对象和符号表达式作为运算对象的表达形式，最终给出的是解析解;在运算过程中不会受到计算误差累积问题的影响，其计算指令较为简单，但占用的资源较多，计算的耗时长。
电气炮灰·2022-12-31 04:24

PyTorch深度学习实践--P4BP算法反向传播

即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行.线性模型y=w*x机器学习中最重要的是让损失函数最小，求损失函数对于w的导数来更新权重pytorch中，tensor是用来存数据的
m0_60673782·2022-12-27 18:54

深度学习（1） 线性回归问题实战

根据随机初始化的w，x，b，y的数值来计算LossFunction；（2）根据当前的w,x,b,y的值来计算梯度；（3）更新梯度，将w’赋值给w，如此循环往复；（4）最后的w’和b’会作为模型的参数（1）计算误差循环计算在每个点
₯哦想づ·2022-12-27 10:19

opencv c++实现棋盘格标定

程序流程准备好一系列用来相机标定的图片；对每张图片提取角点信息；由于角点信息不够精确，进一步提取亚像素角点信息；在图片中画出提取出的角点；相机标定；对标定结果评价，计算误差；使用标定结果对原图片进行矫正
qq_43468018·2022-12-22 23:15

PCL计算两个点云的误差

这个要介绍一下，有三种方式计算误差，1.索引值对应，intensity存储欧氏距离平方，rmse均方误差2.以最近点为对应点，计算的方法同上3.源点云与其在目标云中最近邻确定的平面上的投影进行配对。
com1098247427·2022-12-17 01:29

由mnist引发的思考，pytorch中的交叉熵误差函数nn.CrossEntropy做了什么？

文章目录引入实验一实验二结论引入在MNIST手写体实验中，关于在交叉熵损失函数计算误差时，神经网络输出为10个，当标签设置为何种情况时才能满足交叉熵损失函数的计算公式，来探究这个问题。
LiterMa·2022-12-16 13:14

机器人PID控制

PID控制器连续计算误差值{\displaystylee(t)}作为所需设定点(SP)和测量过程变量(PV)之间的差异，并根据比例、积分和微分项（分别表示为P、I和D）应用校正，因此得名。
FL17171314·2022-12-16 10:38

递归最小二乘算法（原理篇）

基础原理最小二乘法，也称最小平方法，即计算误差平方和最小，得到的最佳估计。核心问题：最小二乘估计的合理性证明是什么？数学王子高斯（1777－1855）也像我们一样心存怀疑。
wangYH.air·2022-12-16 01:28

MATLAB 迭代法解方程

,x0,EPS)%简单牛顿迭代法%fun即迭代函数，dfun即迭代函数的一阶导数，x0为迭代初值，EPS为精度x1=x0-fun(x0)/dfun(x0);%牛顿迭代公式d=norm(x1-x0);%计算误差
寂静的以·2022-12-14 13:18

【智能控制实验】基于MATLAB的BP神经网络PID控制器设计

控制算法步骤：（1）确定BP神经网络结构，即确定输入层和隐含层的节点个数，选取各层加权系数的初值wij(0)、wli(0),选定学习速率和惯性系数，此时k=1（2）采样给定和反馈信号，即r(k)和y(k),计算误差
骑行去看海·2022-12-13 11:09

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

并分析其避免梯度消失的效果编辑习题6-5推导GRU网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.公式(6.50)为：在计算误差项时
HBU_Hbdwhb·2022-12-11 01:45

深度学习相关基础理论

反向传播与梯度下降算法在深度学习中最重要的算法莫过于反向传播算法（BackPropagation，BP）和梯度下降算法（GradientDescent，GD），从宏观上理解深层神经网络中的这两个算法，前项传播经激活函数输入到后一层，在最后一层计算误差
Reflect2022·2022-12-09 15:09

TensorFlow的 各模块关系keras、nn、metrics、model、Sequential、data.Dataset、keras.datasets

`tf.metrics`中测量三步走三、数据处理的`tf.data.Dataset`下的四、Tensorflow构建神经网络和全连接层常用的函数1.数据集操作2.搭建网络层3.计算误差推荐：Tensorflow
尚墨1111·2022-12-07 20:46

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.令为在第k时刻函数的输入，在计算误差项时，梯度有可能过大，从而导致梯度爆炸解决：增加门控机制
_Gypsophila___·2022-12-06 11:42

C语言代码示范与讲解+C语言编程规范及基础语法+编程实战

1.1解读1.2规范第一个代码2.输出输入代码示范集2.1输出一个整数2.2输出多个整数2.3输出多个小数2.4输入并输出多个整数和小数2.5一个非常重要的计算机计算误差，放到此博客最后讲3.代码
Jackey_Song_Odd·2022-12-05 12:05

吴恩达机器学习学习笔记 --- 神经网络

注意下标】（3）前向传播【从前往后计算a值】（4）举例【AND】【OR】【NOT】【XNOR】【更深一层计算更加复杂的函数】（5）多元分类【一对多】（6）代价函数（7）反向传播【怎么求偏导项、确定参数】【计算误差
奔跑的星黛露·2022-12-01 13:40

神经网络基础知识点自学整理

激活函数1.单个样本的反向传播算法在每次迭代时的流程为：正向传播：利用当前权重和偏置值计算每一层对输入样本的输出值反向传播：对输出层的每一个节点计算其误差，反向传播算法计算误差项时每一层都要乘以本层激活函数的导数
玉米炸冰·2022-11-30 21:50

结构光中多重曝光图像融合算法

应用到结构光领域，像素过暗会导致调制度过低噪声大，相位计算误差大，重建质量差；像素过饱和会导致相位计算直接
PZ1999·2022-11-30 19:14

深度学习 loss下降后上升在下降_深度学习的一些技巧 - hejunlin

，误差越小，则该函数或网络越好3)选择误差最小的那个函数或网络将我们之前选择的模型或网络用在训练集上，如果误差大，则说明模型不好，需要重新选择或者训练模型；如果该模型在训练集上误差小，那么就在测试集上计算误差
weixin_39575737·2022-11-30 07:08

神经网络与深度学习作业10：（LSTM | GRU）

习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.公式(6.50)为：在计算误差项时，可能会出现梯度过大的情况，解决办法为：使用长短期神经网络
captainMo_11·2022-11-29 21:39

【TensorFlow 基础练习】查看本机TensorFlow是普通版本还是GPU版本，几个错误记录，神经网络干了什么，Tensorflow的处理结构，张量Tensor，对于Tensorflow的测试

2.1拟合曲线2.2拟合参数三、Tensorflow的处理结构3.1Tensorflow名字的由来3.2张量Tensor的意义四、Tensorflow中如何搭建结构4.1创建数据4.2搭建模型4.3计算误差
追光者♂·2022-11-28 07:10

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.公式(6.50)为：在计算误差项时，可能会出现梯度过大的情况，解决办法为：使用长短期神经网络
AI-2 刘子豪·2022-11-28 02:06

torch多GPU导致较大计算误差问题

今天将一个用keras训练好的模型通过mmdnn转化为为torch下的模型。该模型原本在单个GPU上训练。转化好的模型重新测试数据时发现测试结果较原来的keras模型的测试结果有非常大的差异，个别批次数据acc差异大于0.5。最终找到原因：原模型加载后，使用如下方法进行多GPU并行计算则有误差问题，若只使用单个GPU测试，则没有误差问题。model=nn.DataParallel(model)探究
Bruc_e__·2022-11-25 12:24

离散域下的泊松方程求解（python实现）

目录一、背景二、原理1、离散Laplace算子介绍2、Laplace卷积3、Possion方程解法介绍三、验证四、Python下的算法实现a、DCT求解1、定义函数calMSE计算误差MeanSquareError2
只有七分憨哇·2022-11-24 04:05

Carsim和simulink联合仿真轮胎力估】 基于滑模观测器SMO估计轮胎的纵向力和侧向力 模型估计的精度很高，测试的工况为双移线工况

simulink联合仿真轮胎力估计基于滑模观测器SMO估计轮胎的纵向力和侧向力模型估计的精度很高，测试的工况为双移线工况基于SMO滑模观测器的轮胎力估计方法省去了轮胎模型的使用，避免了稳态轮胎模型造成的轮胎力计算误差大的缺点
「已注销」·2022-11-23 18:08

Carsim和simulink联合仿真轮胎力估计 基于滑模观测器SMO估计轮胎的纵向力和侧向力 模型估计的精度很高，测试的工况为双移线工况

simulink联合仿真轮胎力估计基于滑模观测器SMO估计轮胎的纵向力和侧向力模型估计的精度很高，测试的工况为双移线工况基于SMO滑模观测器的轮胎力估计方法省去了轮胎模型的使用，避免了稳态轮胎模型造成的轮胎力计算误差大的缺点
「已注销」·2022-11-23 18:00

滤波笔记一：卡尔曼滤波（Kalman Filtering）详解

Lesson1递归算法Lesson2数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程Lesson3卡尔曼增益的详细推导Lesson4误差的协方差矩阵Pe的数学推导Lesson5直观理解卡尔曼滤波以及一个实例当计算误差
scoutee·2022-11-22 07:45

数值分析思考题(钟尔杰版)参考解答——第一章

2.数值分析中计算误差有哪些？举列说明截断误差来源。3.浮点数由哪两部分组成？指出各部分重点。4.有效数字的概念是如何抽象而来的，简单给予叙述。5.何谓秦九韶算法，秦九韶算法有何优点？
草原一只鹰·2022-11-21 19:30

Python误差可视化--Matplotlib详解

对于任何的科学测量来说，精确计算误差与精确报告测量值基本上同等重要，如果不是更加重要的话。例如，设想我正在使用一些天文物理学观测值来估算哈勃常数，即本地观测的宇宙膨胀系数。
浮豹·2022-11-21 11:58

神经网络学习(三)——BP神经网络算法

BP算法计算方法：参数初始化：正向传播：隐藏层到输出层：反向传播：1.计算误差(欧几里得距离)：2.
Serious_Lee·2022-11-21 11:58

BP神经网络及拟合实例

BP神经网络基础知识及简单拟合实例BP神经网络结构前向计算误差反向传播梯度下降法输出层参数调节隐含层参数调节BP神经网络拟合实例BP神经网络结构BP神经网络(BackPropagation)是一种多层神经网络
铁头七娃·2022-11-21 09:15

【DeepLearning.ai实验笔记】课程1-week4：多隐藏层神经网络搭建

目录整理所涉及的维度开始构建多层网络初始化网络的节点前向传播计算误差后向传播更新参数整合多层网络训练模型整理所涉及的维度注：输入样本X.shape=(12288,209)第1隐藏层的节点数：n¹；第2隐藏层的节点数
朱砂绛·2022-11-20 20:51

BP神经网络公式推导（含代码实现）

即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。网络结构：BP神经网络整个网络结构包含了：一层输入
IMPORT_UTIL·2022-11-20 14:14

前馈神经网络BPNN简单实现

计算输出计算每个神经元的输出结果计算误差输出层的误差计算中间层的误差计算调整权重和偏置其中L为学习率，可以设置为0.9，接下来调整权重实现matlab实现代码如下%%简单前馈神经网络%初始化权重和偏置W12
菜鸡儿~·2022-11-20 02:55

BP神经网络反向传播算法、梯度下降法流程及参数解释

反向传播算法流程是：用正向计算算出来的值与真实值计算误差，根据误差，再利用某种优化规则更新神经网络中的各个参数，让神经网络计算出来的数更符合预期。我们这里用梯度下降法作为优化规则。
GV5555·2022-11-19 17:28

BP神经网络详解+原理

即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信
任菜菜学编程·2022-11-19 10:27

从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（四）：误差卡尔曼滤波

本节推导误差卡尔曼滤波公式，用以计算误差状态量的置信度。
slender-·2022-11-19 03:43

[2022-09-14]神经网络与深度学习 hw1

答：1.平方损失函数通过计算预测值和真实值的偏差程度来计算误差，并且通过在高斯分布的数据上进行极大似然估计，先然适合回归问题；分类问题的分布一般来说并不适合平方损失计算；2.分类问题的数据并非连续的关系
三工修·2022-11-15 17:40
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