计算误差第4页

深度学习中的优化器

介绍一些深度学习的优化器参考覃秉丰教程梯度下降法则标准梯度下降法：计算所有样本汇总误差，根据总误差来更新权值随机梯度下降法：先随机抽取一个样本来计算误差，再根据这个误差来更新权值批量梯度下降法：从总样本中选取一个批次

tonydandelion2014·2020-08-13 19:22

机器学习（四）一元线性回归

其中θ1\theta_1θ1为回归线的斜率，θ0\theta_0θ0为回归线的截距代价函数（损失函数）最小二乘法计算误差J(θ0,θ1)=1/2m∑i=1m(yi−hθ(xi))2J(\theta_0,

weixin_45781143·2020-08-13 11:01

机器学习（五）多元线性回归

+θnxn当Y值的影响因素不是唯一时，采用多元线性回归模型代价函数（损失函数）最小二乘法计算误差J(θ0,θ1,...,θn)=1/2m∑i=1m(yi

weixin_45781143·2020-08-13 11:30

[pytorch]几种optimizer优化器的使用

optimizerSGD+momentumAdagradRMSPropAdam梯度下降的方法可以大致分为以下三大类：标准梯度下降方法：先计算所有样本汇总误差，然后根据总误差来更新权重随机梯度下降方法：随机选取一个样本来计算误差

超喜欢萱萱子的可可子·2020-08-13 11:13

DNN原理推导二_机器学习

前言：这里主要通过反向传播，更新网络层的权重系数目录算法流程权重系数更新原理灵敏度更新原理一算法流程输入：m个样本foriterinrange(Max)forito1tom:####前向传播计算误差##

chengxf2·2020-08-10 15:56

用Python实现的PID控制算法的演示

如果小球不在指定的高度，就计算误差，再输入一个控制信号——这里是加速度a，以便驱动小球运动，从而改变小球的位置。不停的计算：计算高度误差，计算输出的信号——加速度a，计算新的速度，计算新高度。

HarryJD·2020-08-10 15:19

神经网络之梯度下降与反向传播（上）

人工神经网络的训练主要采用梯度下降法，其计算过程中采用误差反向传播的方式计算误差函数对全部权值和偏置值的梯度。本文首先介绍梯度下降法，下篇将介绍反向传播算法并实现一个全连接神经网络。

2014wzy·2020-08-10 11:34

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

Happy王子乐·2020-08-08 22:48

Java浮点数float和double精确计算的精度误差问题总结

1、float整数计算误差案例：会员积分字段采用float类型，导致计算会员积分时，7位整数的数据计算结果出现误差。原因：超出float精度范围，无法精确计算。

aliveClass·2020-08-08 14:08

UE4解决大地图问题（未完待续）

解决地图过大时物体旋转时抖动问题在大地图中物体旋转抖动是因为物体距离世界原点过远，因为float精度不足造成角度计算误差，因此需要把世界原点设置到摄像机附近或者跟随移动。

weixin_33770878·2020-08-07 20:01

Pytorch的学习——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，误差也会变大，通过这种惩罚机制来控制过拟合现象3.dropout正规化，在训练过程中通过随机屏蔽部分神经网络连接

明哲慕鸿·2020-08-03 23:27

【机器学习基础】Hessian矩阵

一，Hessian矩阵反向传播也可以⽤来计算误差函数的⼆阶导数，形式为∂2E∂wji∂wkl\frac{\partial^{2}{E}}{\partial{w_{ji}}\partial{w_{kl}}

天堂的鸽子·2020-08-02 22:31

机器学习——回归问题(2020最新版)

因为如果使用绝对值来计算误差，不方便计算；平方更准确的计算和衡量。(2)代价函数最小，该回归线的拟合效果越好。(3)为什么要乘一个1/2?

天道酬勤、业道酬精、学道酬苦·2020-07-29 13:18

pytorch中required_grad和detach的澄清

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

York1996·2020-07-29 13:40

矩阵计算误差分析(条件数和范数)

矩阵计算误差分析(条件数和范数)引言误差问题是不可避免的，在大量的数据样本中，如果能去掉部分可能造成误差很大的样本，那么对于应用矩阵得到的结果的可靠性则大大加强。

zhangchenxiang_·2020-07-29 12:35

Leastsq 最小二乘法拟合一次函数简单入门例子

###最小二乘法试验####error是自定义计算误差的函数，k,b也就是p0是计算初始化值，args是error其余的参数，该函数返回2个值，第一个是k,b的值importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportleastsq

ande6905·2020-07-29 09:37

一个BP神经网络例子

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，输入信号通过隐含层作用于输出节

antien_·2020-07-28 08:34

利用BP神经网络逼近sin函数

思路很简单，（1，5，1）的网络，从-pi到pi取1000个点，单个往网络里扔，误差值直接用预测与真实值差值决定，保留正负号，正常求导，速率0.003，1000个点迭代500次，训练完拿500个等间距点计算误差值平方和有

羚谷光·2020-07-28 08:45

手把手搭建TensorFlow神经网络简单例子——非线性回归

构建一个完整的神经网络，包括添加自定义网络层、计算误差、训练步骤等importtensorflowastfimportnumpyasnp自定义网络层defmy_layer(inputs,in_size,

_Sumor·2020-07-24 20:12

图像快速傅里叶变换与逆变换(C++与opencv)

实数矩阵f(原图)-Fouriertransform->复数矩阵-Fourierinversion->复数矩阵F'-剪切（取实部）->实数矩阵f注意：傅里叶逆变换理论上是实数矩阵，但由于计算误差所以造成复数矩阵

Moment3·2020-07-14 05:26

卡尔曼滤波matlab仿真

框图如下：这里不涉及具体的推导过程，站在巨人的肩膀上，直接使用结果：卡尔曼滤波器的递归过程：1)估计时刻k的状态：X(k)=A*X(k-1)+B*u(k)这里,u(k)是系统输入2)计算误差相关矩阵P,

llllq_21·2020-07-13 19:31

softmax损失函数

一：神经网络中的损失函数cnn进行前向传播阶段，依次调用每个Layer的Forward函数，得到逐层的输出，最后一层与目标函数比较得到损失函数，计算误差更新值，通过反向传播逐层到达第一层，所有权值在反向传播结束时一起更新

格林深瞳·2020-07-13 14:00

神经网络中的损失函数

cnn进行前向传播阶段，依次调用每个Layer的Forward函数，得到逐层的输出，最后一层与目标函数比较得到损失函数，计算误差更新值，通过反向传播逐层到达第一层，所有权值在反向传播结束时一起更新。

DL-ML·2020-07-12 15:06

高博SLAM基础课第三次作业——轨迹绘图计算误差

作业描述我为你准备了一个轨迹文件(code/trajectory.txt)。该文件的每一行由若干个数据组成,格式为[t,tx,ty,tz,qx,qy,qz,qw],其中t为时间,tx,ty,tz为TWC的平移部分,qx,qy,qz,qw是四元数表示的TWC的旋转部分,qw为四元数实部。同时,我为你提供了画图程序draw_trajectory.cpp文件。该文件提供了画图部分的代码,请你完成数据读取

Just do it·2020-07-12 06:53

TensorFlow实现反向传播算法

在输出层，计算误差和损失函数。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直到收敛

qq_41621342·2020-07-11 20:23

[opencv python]摄像头标定（代码详解）

init(对象点，图像点)--->对每一张图进行操作--->寻找角点--->寻找亚像素精度角点--->画出角点--->通过图像点和对象点找出摄像机的内部参数和畸变矩阵--->畸变矫正--->去除畸变--->计算误差

我要变猴子！·2020-07-11 19:27

BP神经网络搭建代码

根据输出层的值计算误差，并进行误差的反向传播，根据梯度下降法获取误差值最小时的权重变化，更新权重，不断训练，权重不断优化，最终达到良好的训练效果。

带鱼工作室·2020-07-11 10:58

机器学习：python 实现一个linear regression

,x_text,y_train,y_test）3.导入线性回归算法利用训练集计算出模型参数4.模型检验利用测试集测试真实值和预测值的差异（用x_test计算出y_predict，与y_test做比较，计算误差

TigerTai98·2020-07-11 00:22

数学建模灰色预测学习笔记

简介灰色系统理论灰色系统的特点灰色预测灰色生成（1）累加生成例如：累加生成公式GM(1,1)模型推导过程：即有下面4个关系式：整理得：求解预测值：精度检验计算误差序列e(k)：（真实值-预测值）评判标准

Test_hh112·2020-07-11 00:39

Tensorflow-MNIST数据集分分类提高准确率

)：1.标准梯度下降法先计算所有样本汇总误差，然后根据总误差来更新权值，但样本数目过大时，因为需要汇总所有样本总误差，更新速度慢2.随机梯度下降法(SGD)-->速度慢、容易局部最优随机抽取一个样本来计算误差

追枫萨·2020-07-10 17:12

有关float型数据精度损失问题

浮点型数据存储方式会导致数据精度损失，增大计算误差。

for_s·2020-07-10 11:25

Coursera机器学习基石笔记week9

如下图所示：一般最常用的错误测量方式是基于最小二乘法（这里是线性的），其目标是计算误差的最小平

loserChen.·2020-07-09 23:43

Ubuntu部署Kubernetes集群及问题解决

//关闭防火墙sudoufwdisable2.关闭swap并重新加载配置因为k8s调度需要计算机器容量，因此关闭交换内存，减少计算误差，另外，启动kubelet时如果未关闭，也会报错。sudos

nickDaDa·2020-07-09 20:34

Softmax交叉熵损失函数反向传播

文章目录模型交叉熵损失函数及softmax计算误差Python代码模型前面得到的Z，然后经过softmax得到输出a，然后根据groudtruthy计算损失函数。

上帝的筛子·2020-07-08 18:24

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

小西几y·2020-07-06 17:28

STM32 DMA模式ADC多通道采集

1]ADC_ConvertedValue[2]三个值对应ADC三个通道采集出来的值实际使用过程中如果电压过大可以分压之后传给ADC这时计算实际电压时也要乘以分压时的倍数基准电压要稳定不稳定的时候会出现计算误差

zzYuanWai·2020-07-06 14:40

NSDecimalNumber的介绍和使用！

苹果针对浮点型计算时存在精度计算误差的问题而提供的一个计算类,它是基于10进制的定点计算保证了精度不会缺失。同时也可以定制精度的取正类型：向上取正、向下去正、四舍五入等。

FY_Chao·2020-07-06 11:44

用户指南：SAPHCM个人所得税计税和金税系统计算结果差1-2分钱的问题

问题分析：1、一开始怀疑是个税计算算法的计算误差，尝试将应纳税收入额放大十倍，计算本税年累积个人所得税，然后再缩小十倍，问题仍然存在；（（累计应纳税收入额-累计专

Sylvia.imsy·2020-07-02 11:04

NSDecimalNumber 介绍

苹果针对浮点型计算时存在精度计算误差的问题而提供的一个计算类,它是基于10进制的定点计算保证了精度不会缺失。同时也可以定制精度的取正类型：向上取正、向下去正、四舍五入等。

小孩仔·2020-07-01 19:29

java BigDecimal 计算误差问题(已解决)

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>今天在进行计算一个东西的时候,无意间发现,号称已经解决了小数计算误差的BigDecimal为何会出现计算误差呢:如下代码publicstaticvoidmain

weixin_34146805·2020-06-28 12:12

深度学习-何如计算误差(图片有问题,后期修复)

前言误差计算是深度学习中的核心,非常重要!!!关于误差计算,有如下概念:损失函数(LossFunction):定义在单个样本上的,算的是一个样本的误差代价函数(CostFunction):定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是损失函数的平均目标函数(ObjectFunction):最终优化的函数.等于经验风险+结构风险(也就是CostFunction+正则化项)风险函数(RiskFun

守钱·2020-06-26 14:06

GRU网络的实现

GRU网络的实现一、简介二、网络实现1.带入包库2.导入数据3.定义我们训练的数据和标签函数4.数据正则化和划分数据测试集和训练集5.生成训练集和测试集6.定义输入维度7.构建模型8.预测数据和计算误差

qq_46102205·2020-06-26 04:41

Pytorch之第一次构建神经网络（三）

本文为第一次构建神经网络系列第三篇探讨如何构建损失函数和基于损失函数计算误差系列第一篇：https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/81740386

啧啧啧biubiu·2020-06-25 12:41

动手学深度学习笔记3过拟合、欠拟合

Q：如何计算误差？A：引入损失函数（MSE、交叉熵损失）。验证集：从严格意义上讲，测试集只能在所有超参数和模型参数选定后使用一次。因为

programer_cao·2020-06-24 20:08

BP算法浅谈（Error Back-propagation）

通过带*的权重值重新计算误差，发现误差为0.18，比老误差0.19小，则继续迭代，得神经

pennyliang·2020-06-24 19:32

孤鸟的歌·2020-06-24 18:50

李航《统计学习方法》习题8.1

3、计算误差率，分类器的权重，

魔术师_·2020-06-24 13:03

Stacked Autoencoders学习笔记

通过将重构的x与输入的x相减来计算误差。encoder部分从原始2000维特征降至50维（根据实际情况，自定义特征数），有三个隐层，每一层都是提取的高维特征，最后一层作为降维后的特征可用作分类和回归。

ls317842927·2020-06-24 09:24

射线与三角型、多边形相交测试

GameRes论坛上的corpus说当交点接近公用边时，可能是因为计算误差，有时会出现两个三角形都发生相交或者都没发生相交的错

gaoxudong·2020-06-23 09:58

最小二乘法拟合直线

最小二乘法函数为leastsq(func,x0,args=())func:计算误差函数x0：传入的参数（随便一个点就行）args：样本点绘制步骤写出要拟合的函数误差公式写样本点然后调用leastsq函数代码

白月光soul·2020-06-22 19:13

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