误差反向传播算法第8页

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试，以下为四种可能的情况：四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小，接近optimalerror，这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。

是我真的是我·2024-01-29 19:59

视觉SLAM十四讲|【四】误差Jacobian推导

视觉SLAM十四讲|【四】误差Jacobian推导预积分误差递推公式ω=12((ωbk+nkg−bkg)+(wbk+1+nk+1g−bk+1g))\omega=\frac{1}{2}((\omega_b

影子鱼Alexios·2024-01-29 18:20

视觉SLAM十四讲|【六】基于特征匀速模型的重投影误差计算形式

视觉SLAM十四讲|【六】基于特征匀速模型的重投影误差计算形式基本推导方法无时间戳延迟时，残差计算流程：世界坐标系中的第lll个地图点变换到相机坐标系下为flw=[x,y,z]Tf_l^w=[x,y,z

影子鱼Alexios·2024-01-29 17:18

小阳先生的宝库·2024-01-29 17:54

Aigtek安泰：高精度电压源如何选型的

高精度电压源通常具有更低的输出误差和更好的稳定性，但与此同时，价格也可能更高。选择适当的精度级别取决

Aigtek安泰电子·2024-01-29 17:22

STM32控制DS18B20温度传感器获取温度

时间记录：2024/1/28一、DS18B20温度传感器介绍（1）测温范围-55℃~+125℃，在-10℃到+85℃范围内误差为±0.4（2）返回的温度数据为16位二进制数据（3）STM32和DS18B20

KINO32·2024-01-29 14:26

深度学习问题记录

献给莹莹1.为什么交叉熵损失相比均方误差损失能提高以sigmoid和softmax作为激活函数的层的性能？

Yankee_13·2024-01-29 13:40

【机器学习·西瓜书学习笔记·线性模型】线性回归——最小二乘法（least square method）

试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即一般用向量形式写成：和确定后，模型就得以确定参数查阅表把数据集表示为一个m*（d+1）大小的矩阵，其中每行对应于一个实例，每行前d个元素对应于实例的d个属性值，最后一个元素恒置于1，即（一）均方误差

慈善区一姐·2024-01-29 12:34

跟着Nature Genetics学画图：R语言ggplot2画折线图并添加误差线

折线图添加误差线是非常常用的一种可视化方法，今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2作图的代码。

小明的数据分析笔记本·2024-01-29 12:01

1.23神经网络框架（sig函数），逆向参数调整法（梯度下降法，链式法则（理解，及处理多层神经网络的方式））

w2依据训练集两个数学方法（梯度下降、链式法则）调参借助两个数学方法当导数为负时，步幅为正就是说，这个调参是建立在预测结果与实际结果基础上的；自变量是参数，权重，因变量是反映预测结果与实际间的差距（为误差平方和

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:15

人工神经网络算法有哪些,人工神经网络算法优点

BP（BackPropagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非

「已注销」·2024-01-29 10:28

【机器学习】损失函数

L1平均绝对误差MAEL2均方误差MSE交叉熵CE用于度量两个概率分布之间的差异性信息。对交叉熵求最小值，也等效于求最大似然估计。在机器学习领域，我们令P(x)为预测集，Q(x)为真实数据集。

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:28

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- 最优控制Optimal Control Ch07

最优控制问题与性能指标2.动态规划DynamicProgramming2.1基本概念2.2代码详解2.3简单一维案例3.线性二次型调节器（LQR）3.1数学推导3.2案例反洗与代码详解4.轨迹追踪4.1目标误差控制

LiongLoure·2024-01-29 08:14

算法：汉明距离 vs 编辑距离区别

汉明距离是以理查德·卫斯里·汉明的名字命名的，汉明在误差检测与校正码的基础性论文中首次引入这个概念。在通信中累计定长二进制字中发生翻转的错误数据位，所以它也被称为信号距离。

冰凌其·2024-01-29 07:24

“50”计划

不纳入考虑的因素：生病、意外事故、工资不固定的情况，此类不太适用，误差较大。privatestat

James-Tom·2024-01-29 07:50

自适应差分进化算法(SaDE)优化BP神经网络

通过SaDE算法，可以在权衡探索和利用的过程中，更有效地搜索到神经网络的参数组合，以降低误差、提高分类准确率或者加速网络收敛

树洞优码·2024-01-29 06:09

模拟退火算法(SA)优化BP神经网络

通过SA算法，可以在权衡探索和利用的过程中，更有效地搜索到神经网络的参数组合，以降低误差、提高分类准确率或者加速网络收敛。优化BP神经网络实验结果如下：

树洞优码·2024-01-29 06:09

6.22 小记，工作快乐

换作是实际上路，一秒两秒的误差足矣酿成事故！！丁点马虎不得，专注是接

语加加·2024-01-29 06:35

数字图像处理（实践篇）三十二 OpenCV-Python比较两张图片的差异

目录一方案二实践通过计算两张图像像素值的均方误差(MSE)来比较两张图像。差异大的两张图片具有较大的均方差值，相反，相似的图片间则具有较小的均方差值。需要注意的是。

Jackilina_Stone·2024-01-29 06:34

送餐机器人产品设计

关键技术选型2.1基于二维码+轮子里程计的机器人定位方案主流方案效果循线根据电磁线行走存在路线固定的问题纯视觉室内相似场景较多，存在重定位问题纯激光成本高，存在漂移，环境中移动物体过多时容易出错UWB定位误差十几厘米

南山二毛·2024-01-29 06:51

2024.1.28 GNSS 学习笔记

每个卫星的轨钟精度以及电离层模型修正后的误差都有差异，所以我们不能简单的将各个观测值等权处理。理论上来说，我们头顶的卫星穿过电离层区域相对较短，且不容易受地面建筑物的遮挡，理论上来说观测值精度更高。

Code_ADing·2024-01-29 05:43

【机器学习笔记】1 线性回归

回归的概念二分类问题可以用1和0来表示线性回归（LinearRegression）的概念是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化

RIKI_1·2024-01-28 23:13

应用机器学习的建议

一、决定下一步做什么在你得到你的学习参数以后，如果你要将你的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试，假如说你在预测房价时产生了巨大的误差，你想改进这个算法，接下来应该怎么办？

时间邮递员·2024-01-28 23:23

task1

线性回归反向传播算法什么叫反向传播，有没有直观理解？如何直观地解释backpropagation算法？

欧飞红·2024-01-28 21:37

一文深度解读模型评估方法

模型评估主要有：预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等方面。还有一些场景对于模型训练\预测速度（吞吐量）、计算资源耗用量、可解释性等也会有要求，这里不做展开。

算法进阶·2024-01-28 20:21

使用函数求余弦函数的近似值（15 分）

+⋯函数接口定义：doublefuncos(doublee,doublex);其中用户传入的参数为误差上限e和自变量x；函数funcos应返回用给定公式计算出来、并且满足误差要求的cos(x)的近似值。

weixin_30633949·2024-01-28 18:00

【RT-DETR有效改进】EfficientFormerV2移动设备优化的视觉网络（附对比试验效果图）

ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小

Snu77·2024-01-28 16:33

模型误差、观测误差、截断误差(或称方法误差)、舍入误差

文章目录1.模型误差2.观测误差3.截断误差(或称方法误差)4.舍入误差参考文献用计算机来解决科学计算问题的过程中，主要需考虑四种误差：模型误差、观测误差、截断误差(或称方法误差)、舍入误差。

Marc Pony·2024-01-28 15:52

string怎么转换成bigdecimal_Java.math.BigDecimal类的使用

1.引言浮点数值不适用于无法接受舍入误差的金融计算中。例如，命令System.out.prmtln(2.0-1.1)将打印出0.8999999999999999，而不是人们想象的0.9。

weixin_39887846·2024-01-28 13:41

java金额计算_Java 金额计算不能用float、double!必须用BigDecimal

先说一下产生丢失精度的原因：浮点数不精确的根本原因在于尾数部分的位数是固定的，一旦需要表示的数字的精度高于浮点数的精度，那么必然产生误差！这在处理金融数据的情况下是绝对不允许存在的。

Bella S·2024-01-28 13:41

使用BigDecimal替代Double完成精确计算

float这类小数来说，不是所有的十进制数都能转化为有限位二进制数的，也就是十进制整数在转化成二进制数时会有精度问题，常会使用近似值替代原小数完成运算，这就导致使用double和floa进行计算可能出现误差

Hitmi_·2024-01-28 13:38

卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、TSP问题知识点回顾

所以在代码初始化的时候要先初始化状态真实值和后验误差协方差矩阵主要可参考博客一文看懂卡尔曼滤波（附全网最详细公式推导）-知乎其它博客

竹叶青lvye·2024-01-28 12:57

【格密码基础】基于LWE问题的密码系统

该方案可实现语义安全（semanticsecurity），其中误差率（errorrate）为：其安全性可利用量子算法归约到近似GapSVP和SIVP问题，其中近似因子取：该方案借鉴了两个工作，一个是1997

唠嗑！·2024-01-28 11:23

[Python] pytorch损失函数之MSELoss(均方误差损失)介绍和使用场景

什么是MSE（均方误差）?均方误差(MeanSquaredError，简称MSE)是用于衡量预测值与真实值之间差异的一种指标。它是实际观察值与预测值之差的平方和的平均值。

老狼IT工作室·2024-01-28 02:27

算法之K-均值法简介

该算法的目标是最小化簇内平方和（Intra-ClusterSumofSquares,ICS）或称组内平方误差和（Within-ClusterSumofSquares,WCSS），即所有数据点到其所属簇中心

skyshandianxia·2024-01-28 00:19

【RT-DETR有效改进】轻量化ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络

ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小

Snu77·2024-01-27 21:44

魔都拾零（长篇-上部56~60）

我瞟了一眼裤子，说：网上选的肯定有误差。我知道，妻子穿衣服，要买到合身的，还真不容易。只见妻子默不作声地将收到的新裤子重新打包，正要往盒子里装，我上前阻止，说

竹楼清风·2024-01-27 21:28

1-1防护服下的少女

虽然可以利用能力对去过的世界与纤维的交界进行标记，但是由于时空误差太大，除了更熟悉世界一些之外，没有什么优势。熵蓝她们倒是有精确的通道，只是我好像没有

金之心·2024-01-27 19:31

【PTA浙大版《C语言程序设计（第4版）》/函数题】习题5-7 使用函数求余弦函数的近似值（附测试点）

+⋯函数接口定义：doublefuncos(doublee,doublex);其中用户传入的参数为误差上限e和自变量x；函数funcos应返回用给定公式计算出来、并且满足误差要求的cos(x)的近似值。

La_gloire·2024-01-27 17:58

毫米波雷达半精度浮点存储格式分析

本文介绍了TC3xx单片机雷达信号处理单元SPU支持的半精度浮点格式，将其和32bit整型数格式进行比较，分析了两者的动态范围及实际处理误差，发现半精度浮点格式是“性价

WPG大大通·2024-01-27 13:25

提高自己估值的唯一方法：挑最被需要的事情做

挑最被需要的事情做很多人每每遇到跳槽换工作的时候，总是希望自己的薪酬越跳越高，而实际上很多时候公司给你的薪酬仅仅是在面试时，基于你以往的经历背景而给出的“估值”，也许高，也许低，但完全和你的价值相等未必，多少会有误差

麦兜了个悠·2024-01-27 12:50

李宏毅机器学习（二十三）无监督学习Deep Generative Model(二)

但是我们能保证中间状态时候我们的输出是3/4月吗，结果往往不是；如果是VAE，我们就会引入一定的噪声，使得一定范围内输出都是满月，一定范围内输出都是半月，中间的公共部分由于我们要Minimize2者的误差

ca8519be679b·2024-01-27 12:38

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

清☆茶·2024-01-27 10:41

1.19信息学，信息熵（wordle)

所谓均方误差实际上就是方差分析：对单词进行编码后，采用聚类方法，可以将单词难度分为三类或者更多，如困难、一般、简单。然后对每一类的单词可视化分析，并描述数据得出结论。

CQU_JIAKE·2024-01-27 10:10

1.22SVM（对偶性，KKT条件，核函数(高斯核函数RBF，参数伽马），软间隔问题（对误差容忍，参数C），总结，例题），SVM流程，代码，划分指定类数

就是说数据有多维的特性，然后依据特性在坐标系种存在点，就是画一个面来分割不同的点，从而实现数据的分类将两类数据区分开W为X对应的权重分割线（超平面）所在，就是决策边界可以转化为求解两类数据的最大间隔问题支持向量是点，点的坐标是数据的特征正负超平面如果某个支持向量发生变化，为就是说，这个超平面是依据数据集计算得到的，然后这个数据是哪个类的，特征为哪些都是事先确定的，计算的目的是找一个超平面，使支持向

CQU_JIAKE·2024-01-27 10:35

数学建模-------误差来源以及误差分析

绝对误差：精确值-近似值；举个例子：从A到B，应该有73千米，但是我们近似成了70千米；从C到D，应该是1373千米，我们近似成了1370千米，如果使用绝对误差，结果都是3，显然无法衡量我们误差的大小，

阑梦清川·2024-01-27 10:26

stanley 轨迹跟踪算法

一：简单了解简介：Stanley是一种轨迹跟踪算法；Stanleycontrollow：ComputerControlcmd函数，根据Stanley算法的公式进行代码的编写，所以需要调用接下来的误差计算函数

”悟道“·2024-01-27 10:25

统计学-R语言-8.1

文章目录前言方差分析方差分析的原理什么是方差分析误差分解单因子方差分析数学模型效应检验练习前言本片开始介绍有关方差分析的知识。

柔雾·2024-01-27 07:41

c语言---滑动窗口

任何误差小于10-5的答案都将被视为正确答案。

小白*.·2024-01-27 05:43

通过随机森林将弱分类器集成为强分类器

**集成学习的基本理念就是将弱分类器集成为鲁棒性更强的模型，集成后具备更好的泛化误差，不易产生过拟合现象随机森林算法可以概况为四个简单的步骤：1.使用bootstrap抽样方法随机选择N个样本用于训练2

小小杨树·2024-01-27 04:09

推荐频道

误差反向传播算法