误差反向传播算法第35页

反光柱建图和定位总结

这个应该是累积误差引起的。需要像slam算法中，进行回环优化。因此暂时采用手动加点，到一个位置后，界面点击添加新点，才会把扫到的反光柱记录下。界面截图定位精度测试（用激光追踪

kobesdu·2023-10-25 16:32

【深蓝学院】手写VIO第8章--相机与IMU时间戳同步--笔记

时间戳同步问题及意义时间戳同步的原因：如果不同步，由于IMU频率高，可能由于时间戳不同步而导致在两帧camera之间的时间内用多了或者用少了IMU的数据，且时间不同步会导致我们首尾camera和IMU数据时间不同，会使估计存在误差

读书健身敲代码·2023-10-25 14:11

109贝叶斯方法数据分析实战--损失函数

这是一种典型的，与误差的平方成正比的损失函数。具体格式如下：image.png因为随着估计值的偏离，损失是按照平方增加的，所以平方差损失函数在处理较大误差

Jachin111·2023-10-25 13:47

误差大？北斗突破铁路监测预警难题，24小时全方位守护

受极端气象和复杂地形地质条件的影响，近年来铁路沿线地质灾害易发频发。为防范化解重大安全风险，提高自然灾害防治能力，国务院决策部署制定了《关于加强铁路自然灾害监测预警工作的指导意见》，强调了利用先进技术和手段开展各类自然灾害隐患排查、超前监测预警、建立预警平台，实现预警信息共享。随着我国北斗系统建设的日益完善，北斗技术在保障铁路沿线人民生命和财产安全发挥了重要作用。行业痛点1.线路里程长，隐患点不清

Hi_Target·2023-10-25 13:31

深度学习-1.2神经网络

“1975年W博士将多层感知机堆叠成神经网络，并利用反向传播算法训练神经网络自动学习参数。”“神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。”看到这句话，就觉得这玩意儿像玄学。

yiwenbin94·2023-10-25 11:19

损失函数总结（二）：L1Loss、MSELoss

这里放一张损失函数的机理图：2损失函数2.1L1LossL1Loss（也称为MAELoss，平均绝对误差损失）是一种用于回归任务的损失函数。它用于度量模型的预测值与实际目标之

sjx_alo·2023-10-25 10:31

梯度下降叙述

1,误差就是可以看成是误差函数，然后看成代价函数。2.找到代价函数。

芋圆奶绿，要半t·2023-10-25 07:26

机器学习-模型评估与选择

欠拟合指模型无法在训练数据上获得足够低的误差，通常是因为模型太简单，无法捕捉数据中的复杂关系。

我是小水水啊·2023-10-25 07:09

PID算法C语言程序STM32单片机控制水温实验（二、积分项改进）

一、前言在PID算法C语言程序STM32单片机控制水温实验中，记录了采用位置型PID算法来控制水温的实验，最终使水温稳定在设定温度附近，误差较小。

wanglong3713·2023-10-25 07:24

基于STM32+物联网设计的货车重量检测系统(OneNet)

而传统的货车重量检测方法需要人工操作，时间成本高且易出现误差，不能满足现代化的物流需求。因此，基于STM32+物联网技术设计的货车重量检测系统应运而生。

DS小龙哥·2023-10-25 06:04

小宁ChatGPT智能机器人上线，无需魔法注册即可使用！

小宁ChatGPT是对接ChatGPT官方api，实现无需魔法无误差信息同步传输到网站，你只需在小宁ChatGPT官网注册使用即可！

技术员阿宁·2023-10-25 06:35

21堂写作课复盘第四课，选适合自己的书，才能越写越顺手

太简单的书吧，怕写得不够深刻；选得太难，又担心自己理解有误差，带偏了读者怎么办？在交代了写作的各种相关事宜后，老师开始手把手教我们如何选书，

皮小芸·2023-10-25 06:58

解决STM32单片机的ADC采样不准确偏移的问题

单片机：STM32G070MDK:V5.25问题描述：采样回来的数值Debug看总是大了些许，几个通道都是这样，具体测试情况如下：实际电压值采样得到的电压值误差1.5051.5640.0592.2482.2940.0461.7491.7950.0463.2763.3010.0340.0980.1710.073

love421·2023-10-25 05:58

STEP-3：Pytorch-过拟合、欠拟合、梯度消失、梯度爆炸

一：过拟合与欠拟合模型训练中经常出现的两类典型问题：一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合

可恶小林子·2023-10-25 05:20

跟着Cell学作图 | 2.柱状图+误差棒+散点+差异显著性检验

cell_2.jpg跟着Cell学作图|2.柱状图+误差棒+散点“实践是检验真理的唯一标准。”“复现是学习R语言的最好办法。”

木舟笔记·2023-10-25 04:27

第三章——IMU与视觉融合

因为会在之后讲解，但是没说明就很搞人心态，让阅读者理不通顺各内容的逻辑结构内容1各节之间的逻辑我觉得开始介绍之前，首先应该把第三章讲的这些内容各自间的关系说明，本章有两个重点，一是对IMU进行预积分以及预积分的误差递推公式

阿银的万事屋·2023-10-25 03:48

matlab求线性方程组论文,基于Matlab的解线性方程组的几种迭代法的实现及比较.doc...

直接法在假定没有舍入误差的情况下，经过有限次的运算可以求得方程组的精确解，适合用于求解低阶稠密型线性方程组。在方程组规模很大且系数矩阵的零元素较多的情况下，我们往往选择迭代法来求解。

进击的大虎·2023-10-25 03:43

计算机求解线性方程组

求解线性方程组0.引言1.直接消元法1.1高斯消元法1.1.1顺序高斯消去法1.1.2主元素高斯消去法1.1.3高斯-约当(Gauss-Jordan)消去法1.2三角分解方法1.3解对角方程的追赶法1.4误差分析

Mobtgzhang·2023-10-25 03:12

梯度下降（简单了解）

基于偏差方差分解和有放回抽样与集成进行弱机器学习的算法2.基于梯度下降和提升，梯度提升决策树获得弱学习器：1.bagging通过有放回抽样构造出多个数据集并分别进行弱学习器训练再进行集成，以期降低模型的期望泛化误差偏差方差分解中的方差部分

梦想总是要有的·2023-10-25 02:02

用大白话说丨数控机床热误差、建模及补偿

由于要说热误差，下面就对单一的精度问题简单分析一下，与精度相对应的概念是误差，可以简单理解成误差低了精度就高，

谭鹤然·2023-10-25 02:48

GCD倒计时

APP商城需要倒计时功能，不建议使用定时器，因为定时器会有误差问题，推荐使用GCD首先声明一个timer{dispatch_source_t_time;}//倒计时时间显示标签@property(nonatomic

花开花非花·2023-10-25 00:04

【三维重建-PatchMatchNet复现笔记】

数据集描述3训练PatchMatchNet3.1输入参数3.2制定数据集加载方式1突出贡献在计算机GPU和运行时间受限的情况下，PatchMatchNet测试DTU数据集能以较低GPU内存和较低运行时间，整体误差位列中等

知识推荐号·2023-10-25 00:27

Excel之甘特图

第一步：准备符合要求的数据第二步：美化框线第三步：绘制堆积条形图第四步：甘特图图形转换绘制第五步：使用误差线展示任务进度第六步：绘制当前时间线_1第七步：绘制当前时间线_2Excel之甘特图教程什么是甘特图

WeiComp·2023-10-24 23:58

【算法】蜣螂优化算法DBO优化支持向量机回归算法SVR模型

它通过在特征空间中构建一个最优超平面，将输入数据映射到高维空间，并找到使回归误差最小的超

傻傻虎虎·2023-10-24 23:00

《机器学习实战》学习记录-ch3

数据集3.2训练二元分类器3.2.1随机梯度下降SGD3.3性能测量3.3.1使用交叉验证测量准确率3.3.2混淆矩阵3.3.3精度和召回率3.3.4精度/召回率权衡3.3.5ROC曲线多元分类器3.5误差分析

Cyan青·2023-10-24 20:09

周志华《机器学习》课后习题解析（第四章）：决策树

作者|我是韩小琦链接|https://zhuanlan.zhihu.com/p/446666944.1试证明对于不含冲突数据(即特征向量完全相同但标记不同)的训练集，必存在与训练集一致(即训练误差为0)

风度78·2023-10-24 20:06

云台/稳定器/无人机姿态控制之欧拉角与四元数控制优缺点分析

基于欧拉角的姿态控制简述：通过陀螺仪数据解算出姿态：pitch,roll,yaw(相对航向)，根据目标姿态:dst_pitch,dst_roll,dst_yaw计算出误差姿态pitch_err,roll_err

jxw3000·2023-10-24 17:34

陪伴

天气预报虽有些误差，但也确实不大适合老人家的出行。老爷子虽然心早已飞出户外，但是每每看到我见天气不好，一脸着

乐健君·2023-10-24 15:42

《一袋空气的质量是多少》

在使用天平称重过程中，每次自己操作也都在在使用前先把天平调平，形成了不调平实验会有误差的概念了。

Hecate0523·2023-10-24 14:05

2020年6月青少年C/C++软件编程（二级）等级考试试卷及答案解析T4.统计误差范围内的数

统计误差范围内的数统计一个整数序列中与指定数字m误差范围小于等于X的数的个数。

长春高老师编程·2023-10-24 14:24

JavaScript中0.1 + 0.2 等于多少

因为浮点数在转化为二进制时，会出现无限循环0.1->0.0001100110011001...(1100循环)0.2->0.0011001100110011...(0011循环)两者相加之后得到二进制为再转换为十进制，会产生误差

柠檬加栤·2023-10-24 12:39

幸存者偏差：你看不见的才是最致命的

偏差就是经过一系列计算推理后产生的结果与真实结果之间的误差。

骆兮·2023-10-24 11:39

试井设计及产能评价与预测软件

然而稳定产能试井存在以下缺点：1、稳定产能没有考虑地层边界影响，所以在开采初期误差较小，但随着油气井不断开采，其误差逐渐增大，图1给出了稳定产能回压试井。2、对低渗透油气藏稳定产能的适用条件难以满足

辰工科技殷芳杰·2023-10-24 08:35

安卓实现60s倒计时的CountDownTimer（小坑）

二、代码示例1.使用2.小坑的点误差及时取消总结前言前段时间写倒计时没有用线程，想换一种实现方式结果踩了个小坑，特此记录。一、CountDownTimer是什么？

我怀里的猫·2023-10-24 07:18

Python OpenCV通过灰度平均值进行二值化处理以减少像素误差

PythonOpenCV通过灰度平均值进行二值化处理以减少像素误差前言前提条件相关介绍实验环境通过灰度平均值进行二值化处理以减少像素误差固定阈值二值化代码实现灰度平均值二值化代码实现前言由于本人水平有限

FriendshipT·2023-10-24 07:24

跟着Nature Communications学作图：R语言ggplot2散点组合误差线展示响应比（Response ratio）

论文Meta-analysisoftheimpactsofglobalchangefactorsonsoilmicrobialdiversityandfunctionalityhttps://www.nature.com/articles/s41467-020-16881-7#Sec15论文里提供了数据和代码，很好的学习素材这篇论文是公众号的一位读者留言，说这篇论文提供了数据和代码，但是代码比较长

凉亭下·2023-10-24 07:19

M1/M2安装Parallels Desktop 提示“由于临界误差，不能启动虚拟机” 或一直卡在启动界面解决办法

M1/M2安装ParallelsDesktop18.3.1PD虚拟机，安装win11或者打开原有win系统提示由于临界误差，不能启动虚拟机解决办法，很简单！

美梦如初·2023-10-24 07:46

【SLAM学习笔记】7-ORB_SLAM3关键源码分析⑤ Optimizer（二）局部地图优化

优化地图回环优化地图融合优化2.代码分析LocalBundleAdjustmentLocalMapping::Run()使用，纯视觉总结下与ORBSLAM2的不同：前面操作基本一样，但优化时2代去掉了误差大的点又进行优化了

口哨糖youri·2023-10-24 06:03

[VINS-Mono]IMU预积分之PVQ 增量的误差、协方差及 Jacobian

PVQ增量的误差、协方差及Jacobian根据协方差矩阵的性质：y=Ax,x∈N(0,Σx)Σy=AΣxAT\begin{array}{c}y=Ax,x\inN\left(0,\Sigma_{x}\right

火柴的初心·2023-10-24 06:24

模式识别——1.贝叶斯决策论Bayesian decision theory_P1

知识架构(P1+P2)概要最小误差率贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策分类器设计高斯密度下的判别函数1.1概要先验概率：根据经验或以往数据分析得到的概率。后验概率：在得到数据后再重新加以修正的概率。

Druid_C·2023-10-24 05:32

均方误差代数函数小结

本文将从代价函数的个人理解，均方误差代数函数作用原理以及在线性回归问题中为什么选择均方误差代数函数阐述。

孟哲Hogan·2023-10-24 03:48

分类问题不采用均方误差MSE作为损失函数的根本原因

关于这个问题，网上一堆帖子，多数是围绕着梯度问题来说的，我提一个更底层的原因： MSE的假设是样本{(xi,yi)}i=1n\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^n{(xi,yi)}

我说我糊涂·2023-10-24 03:48

均方误差代价函数

均方误差代价函数MSECostFunction代价函数可以用来衡量假设函数(hypothesisfunction)的准确性在线性回归中，如果假设函数为h(x)=θ0+θ1*x,均方误差代价函数公式如下图

悟天克斯^·2023-10-24 03:47

均方误差mse均方根误差rmse_损失函数 - MSE

数理统计中均方误差是指参数估计值与参数值之差平方的期望值，记为MSE。

weixin_39587246·2023-10-24 03:17

什么是均方误差损失函数

均方误差损失函数(MeanSquaredErrorLossFunction)是一种用于回归问题的常见损失函数。它的定义是预测值与真实值的差的平方的平均值。

笨爪·2023-10-24 03:47

2021-01-16交叉熵损失函数比均方误差损失函数优点在哪里

交叉熵的对比二次方损失https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44239919这篇没看懂https://blog.csdn.net/u014313009/article/details/51043064分类问题中，预测结果是（或可以转化成）输入样本属于n个不同分类的对应概率。比如对于一个4分类问题，期望输出应该为g0=[0,1,0,0]，实

火星种萝卜·2023-10-24 03:46

均方误差、平方差、方差、均方差

均方误差、平方差、方差、均方差、协方差一，MSE（均方误差）（MeanSquareError）均方误差也叫方法损失函数或者最小二乘法作为机器学习中常常用于损失函数的方法，均方误差频繁的出现在机器学习的各种算法中

一杯拿铁go·2023-10-24 03:46

通俗聊聊损失函数中的均方误差以及平方误差（文末有福利）

翻译|张建军编辑|阿司匹林出品|AI科技大本营机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉，梯度下降就像从山顶滑下，目的是到达山脉的最低点。损失函数可以大致分为两类：分类损失（ClassificationLoss）和

I小码哥·2023-10-24 03:45

常用损失函数loss（均方误差、交叉熵）

一、均方误差（MeanSquaredError）表示预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值，常用于线性回归问题。公式：m表示样本数量。

卷不动的程序猿·2023-10-24 03:45

常见的损失函数介绍

文章目录深度学习中的损失函数常用的损失函数1.均方误差损失函数（MeanSquaredError，MSE）2.交叉熵损失函数（Cross-Entropy，CE）3.对数损失函数（LogarithmicLoss

百年孤独百年·2023-10-24 03:15

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