计算误差第3页

pytorch中required_grad和detach

代码中的detach和required_grad的引入是减少了计算量，required_grad=false会计算误差，不计算wb的梯度（原因在于一个网路如果是ABC层这样的连接方式，B不求梯度，但是A

程序员刚子·2022-11-15 13:44

机器学习05|一万五字：SVM支持向量机02 【jupyter代码详解篇】

任务四选取最大∣Ei−Ej∣|E_i-E_j|∣Ei−Ej∣最大的j，并返回j以及EjE_jEj任务五计算误差值并存入缓存，在对alpha值进行优化之后会用到这个函数任务六根据计算出的拉格朗日乘子计算

湘粤Ian·2022-10-30 07:55

遗传算法详解python代码实现以及实例分析

初始化种群2.优胜劣汰3.根据优胜劣汰的结果，交配生殖、变异5.生物遗传进化例题21.初始化参数2.定义环境（定义目标函数）3.DNA解码（计算x，y）4.初始化种群（初始化解，考虑定义域）5.计算适应度（计算误差

Icy Hunter·2022-10-27 09:46

关于softmax中的交叉熵损失函数

3.4.5交叉熵损失函数前⾯提到，使⽤softmax运算后可以更⽅便地与离散标签计算误差。我们已经知道，softmax运算将输出变换成⼀个合法的类别预测分布。

guanguanboy·2022-10-01 07:44

LMS自适应滤波算法的 matlab实现

算法思路1LMS算法实现步骤：1).令起始时刻i=0自适应滤波器的系数矢量W(0)为任意值；2).根据输入信号矢量X(i)，利用期望信号d(i)和滤波器的输出信号y(i)计算误差信号e(i);3).根据误差信号

喔似吹·2022-09-25 07:55

一文读懂重投影误差

之所以使用重投影误差，是因为它不光考虑了单应矩阵的计算误差，也考虑了图像点的测量误差，所以其精度会更高。2、重投影误差的含义首先我们从字面意思来理解，重投影的意思就是

少杰很帅·2022-08-25 15:05

TensorFlow实现反向传播算法详解

在输出层，计算误差和损失函数。2、反向传播：在反向传播中，首先计算输出层神经元损失函数的梯度，然后计算隐藏层神经元损失函数的梯度。接下来用梯度更新权重。这两个过程重复迭代

浪子私房菜·2022-07-25 07:18

Python手写回归树的实现

目录回归树创建子节点预测计算误差概括的步骤更深入的模型在本篇文章中，我们将介绍回归树及其基本数学原理，并从头开始使用Python实现一个完整的回归树模型。

·2022-06-01 17:52

DeepLearning复习

使用softmax运算后可以更方便地与离散标签计算误差。3.你的一位从事AI工作的

夏纪·2022-05-31 07:57

双目立体视觉建立深度图_计算机视觉实验五双目立体匹配获得视差图，深度图...

文章目录一、立体匹配的研究背景及意义二、立体匹配算法的基本实现思想1、误差能量函数2、基于最小平均误差能量的视差图3、计算可靠度，生成具有可靠视差的视差图4、由视差图生成深度图三、实现步骤与结果展示1、计算误差能量

Joy雒金凤·2022-05-29 07:19

省略、展开、收起功能实现

文本行首不能为标点符号，若即将排版到了标点符号，浏览器会怎么处理，以及这其中处理带来的文本计算误差。文本啥时候省略?文本省略后面若想加展开更多这样的按钮咋办?

·2022-05-04 22:02

人工智能作业一

文章目录PyTorch安装pytorch实现反向传播1.链式法则Case1Case2计算误差函数对权重的导数前向传播反向传播pytorch实现PyTorch安装PyTorch可以在https://pytorch.org

liuzhexuan1·2022-04-30 07:01

基于Pytorch的强化学习(DQN)之REINFORCE VS A2C

2.比较我们先来看看两者的算法REINFORCE:观测到从时刻到游戏结束的一个trajectory计算观测到的return计算误差更新策略网络更新价值网络A2C:观测到一个transition计算TDt

ZDDWLIG·2022-04-11 07:27

常见激活函数权重初始化

梯度消失、爆炸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

JJunQw·2022-03-21 07:54

单目相机标定结果的评估——重投影误差与畸变校正

重投影误差不仅考虑的单应矩阵间的计算误差，也考虑了图像的测量误差，因此适合用

黑化咸鱼·2022-02-22 07:21

opencv摄像机标定+姿势估计

文章目录1.原理2.如何找到对象点和图像点3.用opencv方法获取对象点和图像点4.摄像机标定、校正图像、计算误差5.姿势估计1.原理今天的低价单孔摄像机（照相机）会给图像带来很多畸变。

SuperWiwi·2022-02-04 16:08

Pytorch之如何dropout避免过拟合

解决方法1.增加数据量2.L1，L2，L3…正规化，即在计算误差值的时候加上要学习的参数值，当参数改变过大时，误差也

·2021-10-11 16:01

oCPX-策略

pCVR*bid出价风控出价目标：控成本，并让广告主出价更稳定，提升广告主价值：若当前超成本，则压低出价，反之抬高出价，使得实际转化成本围绕目标转化成本上下波动至稳定PID调节：通过真实成本和目标成本计算误差

产品人戴戴·2021-07-09 09:32

关于ML的模型选择的验证集与交叉验证的疑惑与解答

之前粗略的读过西瓜书的关于模型的评估与选择这一章关于对模型的泛化性评估，以为无非就是分为训练集和测试集，分别用来训练模型以及计算误差。再往下看，什么交叉验证法、留出法.....

FF_b0bf·2021-06-23 01:29

iOS小数精度计算误差处理

floata=0.01;intb=99999999;doublec=0.0;c=a*b;NSLog(@"%f",c);//输出结果为1000000.000000NSLog(@"%.2f",c);//输出结果为1000000.00//明显不够精确在网上找到了一个国内朋友的博客也遇到和我一样的问题,他尝试了如下两种解决方案将float强制转换为doublec=a*(double)b;NSLog(@"%

浅浅浅丶蓝·2021-06-22 23:15

关于python工具包sklearn的学习1

关于sklearn调用算法包的过程：1.准备好测试集、训练集2.提取好训练集、测试集的特征值和因变量的值3.把训练集特征值和因变量的值传入算法中计算4.把测试集的特征值传入算法做预测5.计算误差注意：1

陈小叶纷飞sysu·2021-06-05 07:37

多层神经网络，从零开始——（七）、损失函数

这里正则化不在损失函数里考虑（当然可以将网络结构输入损失函数从而直接在损失函数里面处理正则化），如果需要使用正则化，直接修改NNStructure模块里计算误差对权值的导数函数即可。

忆霜晨·2021-04-28 03:57

深度学习入门认识 K210 视觉识别

算法+权重训练:训练数据集带入模型验证:新数据集的带入模型（已经使用了模型，推理）深度神经网络，“深度”意思多层网络结构，能够更好的表达图像数据，它包含了输入层，隐藏层和输出层隐藏层:权重，偏置，非线性计算误差

雨落芳华·2021-04-24 16:27

神经网络

1）前向计算误差：2）向后传播1、更新W5参数2、更新W1参数importnumpyasnpimporth5pydefload_dataset():train_dataset=h5py.File('datasets

qq_40488951·2021-01-03 00:49

数组过滤在机器学习中的应用

数组过滤在机器学习中的应用举例（python代码）机器学习过程中，计算误差（矩阵）时经常会遇到要在矩阵中进行标签值与预测值之间的比较，可以使用数据过滤方法来解决：error=mat(ones((5,1)

若芷兰·2020-12-13 23:37

粒子群优化算法 python_使用粒子群优化（PSO）来训练神经网络（Numpy）

在监督学习中，我们标记了输出数据，我们将预测输出与实际标签进行比较，然后计算误差。

weixin_39631017·2020-12-08 13:56

pytorch: tensor与numpy之间的转换

训练时，输入一般为tensor，但在计算误差时一般用numpy；tensor和numpy的转换采用numpy()和from_numpy这两个函数机型转换。

Caesar6666·2020-11-13 15:53

深度学习 | 一步步搭建多层神经网络

我用的环境是天池的notebook构建单层神经网络的前向后向传播的完整过程如下图：构建神经网络的总步骤：初始化网络参数前向传播计算一层中的线性求和部分计算激活函数的部分集合线性求和与激活函数计算误差反向传播线性部分的反向传播激活函数部分的反向传播结合线性部分与激活函数的反向

Leonadoice·2020-11-09 19:25

TensorFlow学习DAY4优化器

随机梯度下降法：随机抽取一个样本来计算误差，然后更新权值批量梯度下降法：算是一种折中的方案，从总样本选取一个批次（比如一共有10000个样本，随机选取100个样本作为一个batch），然后计算这个batch

沙鳄鱼·2020-09-17 05:27

CUDA: (六) 时间计算、CUDA stream(CUDA 流)

CUDA时间评估LZ之前都是使用CPUtimer来评估CUDA代码的性能的，但是这样做时候没有办法给出精确答案的，除了其他因素外，最常见的时间计算误差包括线程延迟开销和操作系统调度的开销。

Felaim·2020-09-16 17:17

深度学习中反向传播的一些理解

所以，反向传播应该是具有以下三个步骤:(1)计算误差(2)反向传播(3)更新网络(4)自动微分梯度消失：梯度太小，使得在学习过程中变得缓慢，或者更新完全停止。

hcwhugis·2020-09-15 17:27

怎样让eclipse在格式化(format)时忽略空格

怎样让eclipse在格式化(format)时忽略空格，也就是不处理空格呢在写代码注释时，有时候会为了避免计算误差，常常进行数学公式化简。

lumence·2020-09-14 00:03

水下声传输线绘制

6565zcx·2020-09-12 13:13

Hdoj 1065题解

题解:此类问题必须找规律，否则会受到超时或计算误差方面的困恼。

Kill acm·2020-09-12 08:36

解决Math.Pow计算误差的问题

MSDN中关于Math.Pow的说明是这样的：publicstaticdoublePow(doublex,doubley);xDouble要乘幂的双精度浮点数。yDouble指定幂的双精度浮点数。ReturnsDouble数字x的y次幂。但是涉及到需要计算精确数值的时候这个方法就不适用了。但有个第三方的方法可以使用。方法如下：1.Nuget中搜索Extreme.Numerics；2.安装之后，使用

weixin_30426879·2020-09-11 04:12

微信小程序小数加减处理小数计算误差解决办法

//增加商品数量gplus:function(e){var_this=this;varcurid=e.currentTarget.dataset.id;varlist=_this.data.appdata.goods;for(vari=0;i

Cc琎·2020-09-11 03:16

Kalman滤波发散问题、优化、Kalman1D 处理信号数据、Kalman1D与低通滤波器比较

计算机字长有限，因而存在着计算误差，如舍入误

哈嘿哈嘿搬砖喽·2020-09-10 21:24

g2o的基本使用

优化时，顶点的值逐渐趋近最优值，边的作用是计算误差下面是一张关于g2o的整体结构图：g2o中基本元素介绍1、关于BaseVertex：模板参数为

rain_promise·2020-09-10 17:10

vue项目做屏幕自适应处理

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

有风吹是幸福的·2020-08-25 09:18

TensorFlow训练二次函数

我们建造一个完整的神经网络我们将训练一个二次函数y=x*x-0.5，包括添加神经层，计算误差，训练步骤。构建所需的数据。

Fun_He·2020-08-24 08:37

梯度下降实例演示参数更新和原理分析

梯度下降实例演示参数更新YPred=a+bx(线性公式)（LOSS）误差公式：SSE=½(Y-YP)^2=½(Y-(a+bX))^2第一步：随机对比重（a,b）赋值并计算误差平方和（SSE）第二步：通过对误差比重

陈熊贵 Evers Chen·2020-08-21 19:49

反向传播算法(BP)

目录1概述2定义3原理推导误差计算误差传播代价函数对权重的偏导数代价函数对偏置的偏导数1概述反向传播其实是对权重和偏置变化影响代价函数过程的理解。

yougwypf1991·2020-08-21 18:51

插补算法性能评价指标

1.轮廓控制性能指标1.1插补精度指标包括：逼近误差（指用直线逼近曲线时产生的误差）δa\delta_aδa、计算误差δc\delta_cδc和圆整误差δr\delta_rδr。

samualxxf·2020-08-21 04:04

拉格朗日插值--11次切比雪夫多项式零点作为节点Python实现并计算误差

目标函数y=11+x2y=11+x2条件通过拉格朗日进行插值但是通过所给的节点的不同，会导致插值的效果也不同。下面方法采用的是用等距节点来实现插值效果。插值节点：使用的是11次切比雪夫多项式的零点（扩展到指定的x空间）也就是11个特定的节点。可以区别于之前的使用等距节点的情况插值效果图龙格现象基本不严重。虽然误差还存在，但基本算是吻合。甚至比之前的最基础的埃尔米特插值更好。代码通过计算loss绝对

肥宅_Sean·2020-08-20 22:48

7天深度学习-day3-梯度下降

我们开始计算误差函数的导数吧。首先要注意的是s型函数具有很完美的导数。

快乐成长吧·2020-08-20 13:03

python学习笔记（3）----scipy数值计算

scipy是在numpy的基础上添加了一些数学计算中常用的库函数1、优化与拟合scipy.optimize库中提供最小二乘拟合函数leastsq，leastsq函数只需要将就计算误差的函数和待确认参数的初始值传递给它例

nifengxiangdewo·2020-08-17 01:35

03惯性导航系统误差分析

5.计算误差。计算机计算所造成的误差。6.运动干扰。主要是振动和冲击造成的误差。7.其他误差。导航系统的电子组件之间互

jxfuzmx·2020-08-15 23:32

ACM几何基础篇

文章目录1前言1.1生产生活1.2ICPC竞赛2准备知识2.1头文件及函数及常量2.2浮点误差2.2.1计算误差2.2.2判等2.2.2.1解决方案1误差判别法2.2.2.2解决方案2化浮为整2.2.3

林夕林夕·2020-08-15 06:18

【机器学习入门】线性回归的概率解释

AndrewNg的公开课机器学习线性回归中我们建立了一个线性模型h(x(i))=θTx(i)，并计算误差函数J(θ)=∑mi=1(h(x(i))−y(i))2=∑mi=1(θTx(i)−y(i))2为了选择合适的

邵华成·2020-08-15 00:07

BP神经网络（属于深度学习）

一、python代码自编BP神经网络步骤：1、初始化权值、阈值2、正向传播到output3、计算误差4、反向传播得到梯度信息5、根据梯度信息，更新权重、阈值6、直到误差足够小或达到迭代次数，跳出循环，否则返回步骤

Carohuan·2020-08-14 06:54

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