设计模型第8页

PyTorch深度学习实践——用PyTorch实现线性回归

总体分为四个步骤：准备数据集、设计模型（通过前馈和反馈函数计算y^，直接从nn.module中继承）、构造损失函数和优化器（使用PyTorch应用接口）、训练周期（一个周期包含前馈、反馈、更新）执行代码如下

CheneyTAT·2022-11-27 07:41

神经网络和深度学习-用pytorch实现线性回归

用pytorch实现线性回归用pytorch的工具包来实现线性模型的训练过程准备数据集设计模型构造损失函数和优化器（使用pytorchAPI）训练过程：前馈、反馈、更新准备数据在PyTorch中，计算图是小批处理的

Ricardo_PING_·2022-11-27 07:50

基于三维激光点云的BIM竣工验收对比检测分析工程质量控制墙体平整度检测地面平整度检测结构安装精度检测点云模型与BIM模型对比分析幕墙施工质量检测桥梁BIM检测机电设备安装BIM工程质量控制与检测

优案科技·2022-11-25 16:53

PyTorch搭建RNN联合嵌入模型（LSTM GRU）实现视觉问答（VQA）实战（超详细附数据集和源码）

就是对给定的图片进行问答，一个VQA系统以一张图片和一个关于这张图片形式自由，开放式的自然语言问题作为输入，生成一条自然语言答案作为输出，视觉问题系统综合运用到了目前的计算机视觉和自然语言处理的技术，并设计模型设计

showswoller·2022-11-24 20:47

时序预测 | MATLAB实现ARIMA时间序列预测(GDP预测)

时序预测|MATLAB实现ARIMA时间序列预测(GDP预测)目录时序预测|MATLAB实现ARIMA时间序列预测(GDP预测)预测效果基本介绍模型设计模型分析学习总结参考资料预测效果基本介绍GDP是英文

机器学习之心·2022-11-24 10:47

Pytorch深度学习实践（b站刘二大人）P5讲（用Pytorch实现线性回归作业）

importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#准备数据集x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])#设计模型

努力学习的朱朱·2022-11-24 10:36

pytorch实践05（刘二大人）

第二部分：设计模型，关于设计模

chenzeyu940717·2022-11-24 10:03

分类预测 | Matlab实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测

分类预测|Matlab实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测基本介绍研究回顾模型设计模型结构程序设计学习总结基本介绍Matlab

机器学习之心·2022-11-24 01:14

向阅读致敬！微信读书产品设计策略推导

全文11250字，拆解页面80个，3大理论设计模型，100多个产品设计细节，通过对【微信读书】的设计策略推导，为你提供一份读书类APP产品解题宝典！

PMCAFF产品社区·2022-11-23 19:54

深度学习常用性能评价指标

深度学习常用性能评价指标前言基于准确度的指标基于排名的指标基于图数据的指标前言深度学习性能指标是用于评价深度学习模型性能的依据，是设计模型的重要依据。

AI technophile·2022-11-23 09:36

Pytorch深度学习实践课程-线性回归

线性回归的步骤①准备数据集②设计模型③构造损失函数和优化器④写训练周期（前馈、反馈、更新）线性回归实现以y=2x为例子实现，最终迭代的w=2，b=0为最终的迭代目标，选择学习率为0.01，初始化w为1运行在

L_Moonshine·2022-11-23 03:09

百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——飞桨开源深度学习平台介绍

百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——打卡计划返回总目录飞桨开源深度学习平台介绍介绍使用飞桨重写房价预测模型数据读取模型设计模型设计资源配置训练过程疑问保存并测试模型测试模型下面给出课程链接，欢迎各位小伙来来报考

only one °·2022-11-22 17:53

基于 Text-CNN 的情感分析(文本分类)----概念与应用

文章目录基于Text-CNN情感分析卷积的基本概念Text-CNN的核心思想实现数据预处理批量处理操作--填充与截断拆分训练集与测试集定义Text-CNN模型设计模型定义与训练参数训练并评估模型结语基于

Gaolw1102·2022-11-22 10:44

Transformer详解

Transformer[1]模型是Google2017年提出的一种用于机器翻译的模型，完全摒弃了传统循环神经网络的结构，采用了完全基于注意力机制的结构，取得了相当显著的效果，并且从此使得完全注意力机制这种模型设计模型从

loki2018·2022-11-22 05:03

PyTorch实现简单的线性回归

一、实现步骤1、准备数据x_data=torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])2、设计模型classLinearModel

心️升明月·2022-11-21 19:04

形式化方法

形式化方法基本概念形式化方法是基于严格数学基础,对计算机软(硬)件系统进行形式规约、开发和验证的技术.其中,形式规约使用形式语言构建所开发的软件系统的规约,它们对应于软件生命周期不同阶段的制品,刻画系统不同抽象层次的模型和性质,例如需求模型、设计模型甚至代码和代码的执行

盖世嘤雄嘤嘤嘤·2022-11-21 17:30

1、线性模型

本科期间算法分类（1）穷举法（2）贪心（3）分治（4）动态规划机器学习和之前算法的区别在于：机器学习利用数据进行推理，之前的算法是设计好算法后代入数据2、深度学习过程：（1）准备数据集（2）选择模型或设计模型

碳水大炸弹·2022-11-21 14:30

4、Pytorch实现线性回归

线性回归是根据输入x的值，去预测输出y的值（2）用Pytorch实现线性回归的步骤1>Preparedataset准备数据集2>DesignmodelusingClass(inheritfromnn.Module)设计模型

碳水大炸弹·2022-11-21 14:30

李宏毅机器学习学习打卡Task03-误差与梯度下降篇

（1）偏差大-欠拟合：重新设计模型（2）方差大-过拟合：添加更多的数据或对数据

SASIOVERLXRD·2022-11-20 23:34

神经网络预测模型基本原理与编程实现

归一化常用方法网络设计输入输出层设计模型输入层节点数为输入特征数，输出层

xiongyuqing·2022-11-20 21:50

并行计算总结

动态互连网络.41.5并行计算机结构模型.51.6并行算法的基本设计策略.61.7并行编程风范.61.8单核多线程和并发执行.71.9拓展：并行计算机的分类.71.10并行层次和代码粒度.101.11并行程序设计模型

ArimaMisaki·2022-11-20 11:04

pytorch[5]

线性回归1准备数据集2设计模型3构造损失函数和优化器4写训练周期此处b为标量但由于广播机制他会自动补成3x1矩阵能够整体相加运算代码模板实际运算python中传递参数因为有时候用户使用函数传入并不知道要输入几个数

尤齐·2022-11-20 01:11

【机器学习】day2：回归（李宏毅）

判断众多模型的好坏Step3：最佳模型-梯度下降（1）筛选最优的模型（参数w，b）（2）梯度下降推演最优模型的过程（3）梯度下降算法中面临的挑战3.验证训练好的模型的好坏4.过拟合问题5.步骤优化step1：重新设计模型

地瓜没有花·2022-11-19 04:54

分类预测 | MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多特征分类预测

分类预测|MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多特征分类预测分类效果基本介绍程序设计模型描述参考资料分类效果基本介绍采用双向长短期记忆网络

机器学习之心·2022-11-18 23:21

【花书笔记|PyTorch版】手动学深度学习7：模型选择、欠拟合和过拟合

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/5611671844.4.2.模型选择就是设计模型

羊老羊·2022-11-11 08:42

多线程四大经典案例及java多线程的实现

目录本节要点单例模式饿汉模式懒汉模式阻塞队列生产者消费者模型标准库中的就绪队列阻塞队列实现定时器定时器实现线程池实现线程池案例总结本节要点了解一些线程安全的案例学习线程安全的设计模型掌握单例模式,阻塞队列

bug 郭·2022-11-10 14:14

【Spring】SpringMVC框架流程图及源码解析

JavaBean，实体类，DAO，serviceView：页面（html，jsp，thymeleaf，freemarker）Controller：ServleSpringMVC是一种基于Java实现了MVC设计模型的请求驱动类型的轻量级

TZGod·2022-11-07 08:33

人工智能领域论文idea的几个思路

1改进模型架构的损失函数的idea2改进（提出）模型架构中某一个模块的idea3设计模型架构本身的idea设置不同的激活函数尝试不同的层数结构4实验导向的idea针对科研论文中的对比实验，其中论文实验的两个思路如下

鱼与钰遇雨·2022-11-04 11:26

SpringMVC常见面试题总结

SpringMVC是一种基于Java的实现MVC设计模型的请求驱动类型的轻量级Web框架，属于Spring框架的一个模块。

管程序猿·2022-10-30 17:29

YOLOV7详细解读（二）论文解读

楚楚小甜心·2022-10-28 07:50

聊一聊分布式锁的设计模型

一、什么是分布式锁？什么是分布式锁？对于这个问题，相信很多同学是既熟悉又陌生。随着分布式系统的快速发展与广泛应用，针对共享资源的互斥访问也成为了很多业务必须要面对的需求，这个场景下人们通常会引入分布式锁来解决问题。我们通常会使用怎么样的分布锁服务呢？有开源的MySQL，Redis，ZooKeeper，Etcd等三方组件可供选择，当然也有集团内自研的Tair，Nuwa等分布式锁服务提供方。总的来看，

·2022-10-18 12:56

回归预测 | MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型背景程序设计模型结构2-DCNN参数参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2022-09-24 08:37

人机交互复习总结5

交互设计模型与理论1.预测模型预测模型能够预测用户的执行情况，但不需要对用户做实际测试，特别适合与无法进行用户测试的情形。

杨杨卡不答·2022-08-30 07:19

PyTorch深度学习：利用pytorch实现线性回归

这次我们将利用PyTorch工具来实现线性回归过程：①：准备数据集②：设计模型③：构造损失函数和优化器④：写训练周期代码说明：之前的forward()函数变为y_pred=model(x_data)loss

BlackdogC·2022-08-25 07:19

刘二大人 PyTorch深度学习实践笔记 P5 用PyTorch实现线性回归

线性回归基本概念2、维度3、代码实现I魔法函数II线性回归代码实现4、作业：不同优化器的损失图差别P5用PyTorch实现线性回归1、线性回归基本概念概念：只具有一个神经元的最简单的神经网络步骤：构建数据集设计模型前馈用来计算预测

小白*进阶ing·2022-08-22 07:39

Pytorch深度学习实践-刘二大人-07处理多维特征的输入

改变的是输入的维度m和输出维度n:torch.nn.Linear(m,n)补充：矩阵乘法就是对于维度进行的变换，引入矩阵A，使得X从N维变成M维接下来按照网络模型来说，本节进行变化的是第1部分数据加载和第2部分设计模型

慢慢来8·2022-08-22 07:06

糖尿病的预测(pytorch)

',',dtype=np.float32)x_data=torch.from_numpy(xy[:,:-1])y_data=torch.from_numpy(xy[:,[-1]])#2.建立模型#2.设计模型继承自

Batac_·2022-08-22 07:28

SpringMVC框架的介绍与使用详解

目录SpringMVC介绍SpringMVC特点SpringMVC框架部署SpringMVC框架使用静态资源放行配置SpringMVC介绍SpringMVC是一种基于Java的实现MVC设计模型的请求驱动类型的轻量级

·2022-08-15 17:41

结构化分析SD SASP

结构化分析方法概述一种面向数据流的传统软件开发方法，以数据流为中心构建软件的分析模型和设计模型分为：结构化分析(StructuredAnalysis简称SA)结构化设计(StructuresdDesign

花花王·2022-08-11 06:31

2022深圳杯D题思路：复杂水平井三维轨道设计

在井眼轨道设计模型中，设计轨道往往由一些连续的曲线构成。目前常用的复杂水平井的井眼轨道设计模型有“垂直段+增斜段+稳斜段+扭方位段+稳斜段+增斜段+水平段”的七段式井眼轨道

建模君Assistance·2022-08-10 07:08

专业的3D渲染制作工具KeyShot Pro

KeyShotPro是一款专业的3D渲染制作工具，能够支持对动画进行渲染，也可以对用户设计的3D模型进行渲染，同时还可以对机械设计模型进行渲染，软件可以从Maya、3dsMax以及Cinema4D等应用程序中直接导入动画

·2022-08-07 17:45

基于双层优化的微电网系统规划设计方法matlab程序（yalmip+cplex）

根据分布式电源特性，提出了适用于并网型微电网系统和独立型微电网系统的双层优化规划设计模型。上层优化采用综合目标计算系统最优配置；下层优化采用混合整数线性规划算法(MILP)计算系统最优运

电磁MATLAB·2022-08-03 07:00

VUE基础知识

目录VUE概述设计模型mvvmVUE的七大属性VUE的使用前提vue的使用com对象属性案例注意：计算属性注意vue指令v-html与v-text案例结论：v-showv-on案例v-ifv-model

小白菜00·2022-07-18 07:20

Hadoop系列（三）——MapReudce总结

MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（ClusterInfrastructure）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（SoftwareFramework）MapReduce是一个并行程序设计模型与方法

气运联盟·2022-07-14 15:47

VUE基础

目录VUE概述设计模型mvvmVUE的使用前提vue的使用com对象属性案例注意：vue指令v-html与v-text案例结论：v-showv-on案例v-ifv-model双向绑定案例v-bind案例

小白菜00·2022-07-12 07:01

PyTorch实现基于RNN的正弦波形下一段波形的预测

importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnum_time_steps=50input_size=1hidden_size=16num_layers=1output_size=1#设计模型

心️升明月·2022-07-09 07:21

vitis hls使用笔记：如何构建高效的Test Bench

1.什么是TestBench1.是一个虚拟的环境2.用于验证所设计模型的正确性3.用于验证构建的C++函数正确性，即csim4.用于验证RTL设计的正确性，即C/RTLCosimulation5.其用C

robot.zhoy·2022-06-17 09:53

（一）设计模式——简单工厂，工厂方法和抽象工厂

下面将结合java代码进行对简单工厂，工厂方法和抽象工厂3种设计模型进行分析简单工厂(simplefactory)描述：通过传入参数控制对象的生成场景：使用简单工厂模式设计一个可以创建不同几何形状的绘图工具

等待闪电·2022-06-12 07:02

Pytorch深度学习—— 自己设计模型训练MNIST（B站刘二大人P10作业）

作业内容：自己设计卷积核大小，池化层、以及线性层的参数，要求有三个卷积层，三个激活层、三个池化层以及三个线性层，用自己设计的卷积网络训练MNIST数据集。选择下图结构的卷积神经网络来进行训练：步骤：选择3x3的卷积核，输入通道为1，输出通道为10：此时图像矩阵经过3x3的卷积核后会小1圈，也就是2个数位，变成26x26，输出通道为10；选择2x2的最大池化层：此时图像大小缩短一半，变成13x13，

学习CV的研一小白·2022-06-07 07:44

戏说领域驱动设计（廿七）——Saga设计模型

上一节我们讲解了常用的事务，也提及了Saga，这是在分布式环境下被经常使用的一种处理复杂业务和分布式事务的设计模式。本章我们的主要目标是编写一个简单版本的Saga处理器，不同于Seata框架中那种可独立部署的事务服务，我们所编写的Saga和业务集成在一起也不支持通过手画流程的方式实现，因为我们的目标

SKevin·2022-05-23 16:00

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