误差反向传播第10页

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

误差线该用标准差还是标准误？

误差线对应的表示的到底是标准差还是标准误？

组学大讲堂·2024-01-27 00:55

Pytorch分布式训练：DDP

DDP的大致原理是模型进行拷贝，数据多路输入在模型中求梯度、求多个模型的均值梯度统一做反向传播，大致的前向传播如下图，反向太复杂了不描写，感兴趣

Silver__Wolf·2024-01-26 18:04

【pytorch】pytorch学习笔记

（实践）p5：线性回归问题中损失函数为什么要使用均方误差？均方误差：即误差的平方和的平均数。

小白冲鸭·2024-01-26 18:34

基于LSTM深度学习模型进行温度的单步预测(使用PyTorch构建模型)

接着，我们进行了多轮训练，每轮训练包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤。最后，我们使用训练好的模型进行了温度预测，并将预测结果与真实温度值进行了比较。

孝钦显皇后给过版权费了·2024-01-26 17:00

学习笔记-李沐动手学深度学习（一）（01-07，概述、数据操作、tensor操作、数学基础、自动求导（前向计算、反向传播））

个人随笔第三列是jupyter记事本官方github上啥都有（代码、jupyter记事本、胶片）https://github.com/d2l-ai多体会【梯度指向的是值变化最大的方向】符号维度（弹幕说）2，3，4越后面维度越低4就是一维有4个标量00-预告01-课程安排02-深度学习介绍【语言是一个符号】【深度学习是机器学习的一种】最热的方向：深度学习和CV、NLP结合【AI地图】①如下图所示，X

kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

学习笔记-李沐动手学深度学习（三）（10-11，隐藏层、多层感知机、激活函数、模型超参数选择、欠过拟合）

总结多体会（宏观、哲学）【深度学习的核心】首先是要模型足够大，在此基础上通过各种手段来控制模型容量，使得最终得到较小的泛化误差【一般深度学习特指神经网络这一块】【学习的核心是要学习本质上不变的那些核心思想

kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

AI模型评估的工业最佳实践

例如，对于分类任务，可以使用准确率、精确率、召回率、F1值等指标；对于回归任务，可以使用均方误差（MSE）、平均绝对误

SugarPPig·2024-01-26 17:24

轻量级3D姿态估计

效果图：算力3.92GFLOPS，而且平均每关节位置误差（MPJPE），也只有大约5厘米。用的TensorFlow平台开发，开源了onnx模型。输入是目标检测后的人体图，人体检测用的yolov5。

AI视觉网奇·2024-01-26 15:04

sklearn 学习-混淆矩阵 Confusion matrix

混淆矩阵Confusionmatrix：也称为误差矩阵，通过计算得出矩阵的结果用来表示分类器的精度。其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。

小小鱼er·2024-01-26 12:23

基于物联网设计的水稻田智能灌溉系统(STM32+华为云IOT)

传统的灌溉方式往往依赖于人工观察和控制，不仅效率低下，而且容易出现误差，无法满足现代农业生产的需求。当前设计了一款基于STM32的水稻田智能灌溉系统。

DS小龙哥·2024-01-26 12:47

企业能源消耗监测管理系统是否可以做好能源计量与能耗分析？

首先，能源计量是能源管理的基础，通过能源精准计老化，容易出现测量设备不准确以及其他一些人为因素原因导致的计量数据不精准，所以结果会出现误差。

吉佳通达·2024-01-26 11:26

每日一问：指数基金如何筛选

第一步：具体选择宽基指数基金下的哪只基金；第二步：筛选基金公司，三个指标1.基金公司规模，越大越好；2.跟踪误差率，越小越好；3.管理费，越低越好！

片片_15bf·2024-01-26 09:24

通过活动稀疏性和时间上稀疏反向传播的高效循环架构

这使得通过时间反向传播(

fayetdd·2024-01-26 09:41

统计学基于r语言第六章和第七章答案

exercise/ch6/exercise6_1.RData')par(mfrow=c(1,2),cex=0.8,mai=c(0.7,0.7,0.2,0.1))qqnorm(exercise6_1$零件误差

大瘦丝儿·2024-01-26 09:40

Python数据可视化~绘制不同图表

使用matplotlib绘制简单图表正弦和余弦绘制折线图绘制柱形图或堆积柱形图绘制条形图or堆积条形图中文乱码解决绘制堆积面积图绘制直方图绘制饼图or圆环图绘制散点图or气泡图绘制箱形图绘制雷达图绘制误差棒图正弦和余弦

憨憨小江·2024-01-26 07:49

【2023华为ODB卷-AI面板识别】100%通过率（Java&Python&C++&Go）

由于AI识别误差，每次识别到的指示灯位置可能有差异，以4个坐标值描述AI识别的指示灯的大小和位置(左上角x1x1x1,y1y1y1，右下角x2,y2x2,y2x2,y2)请输出先行后列排序的指示灯的编号

塔子哥学算法·2024-01-26 05:00

NNI --模型剪枝

冗余元素从模型中修剪，其值归零，我们确保它们不参与反向传播过程。修剪深度学习模型有三种常见做法，NNI通过在关键修剪阶段工作来支持上述所有修剪实践。

Good@dz·2024-01-26 01:33

liefyuan·2024-01-26 00:15

基于卡尔曼滤波的平面轨迹优化

文章目录概要卡尔曼滤波代码主函数代码CMakeLists.txt概要在进行目标跟踪时，算法实时测量得到的目标平面位置，是具有误差的，连续观测，所形成的轨迹如下图所示，需要对其进行噪声滤除。

点PY·2024-01-26 00:46

【三维重建】运动恢复结构SfM理解记录：初始化与参数估计

目录一、SfM的认识二、SfM的初始化三、SfM的实现1、投影变换矩阵2、投影过程3、参数初始估计4、最小化重投影误差注意参考文献一、SfM的认识三维重建=图像序列+SfM+MVS+…图像序列：拍摄多视图照片集

小白不懂就多问多学·2024-01-25 22:58

NX二次开发点通过云配准获取相同体

然后获取体的所有边的几何中心，把这些点通过转换矩阵转换之后存起来，再和另外一个体转换之后的点数据作对比，在误差范围内配对点的数量等于体获取点的数量就是相同体（有的体没有边，只有面，那就通过大小和面重合来判断就行了

曹大师·2024-01-25 22:52

2024.1.24 GNSS 学习笔记

使用广播星历的轨钟进行定位，考虑到轨钟的米级精度，所以对于<1米的误差，基本不考虑。同时因为仅使用伪距，所以和载波相关的误差也不需要考虑。

Code_ADing·2024-01-25 21:28

BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练吗?

BP神经网络（误差反传网络）实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过负梯度下降算法，利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法。其训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段。

小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

对误差条形图的感性认识

这是一个误差条形图的示例，其中包含两个组别（GroupA和GroupB）和它们对应的得分（Scores）。条形：图中的蓝色和绿色条形代表两个组别的平均得分。

王摇摆·2024-01-25 16:37

深度学习模型选择

接下来介绍几种模型选择时候需要注意的点误差训练误差训练误差（trainingerror）是指，模型在训练数据集上计算得到的误差。

良子c·2024-01-25 12:24

[pytorch] 8.损失函数和反向传播

损失函数torch提供了很多损失函数，可查看官方文档LossFunctions部分作用：计算实际输出和目标输出之间的差距为更新输出提供一定的依据（反向传播），grad损失函数用法差不多，这里以L1Loss

晴空对晚照·2024-01-25 09:14

TensorFlow2损失函数大全

本文汇总了TensorFlow2中的所有损失函数：1.L1范数损失计算预测值与标签值之间的绝对误差的平均值：tf.keras.losses.MAE(y_true,y_pred)参数：y_true标签值y_pred

bigcindy·2024-01-25 08:48

Tensorflow 中的损失函数 —— loss 专题汇总

一、处理回归问题1.tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE）——回归问题中最常用的损失函数优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。

WitsMakeMen·2024-01-25 08:47

应用机器学习的建议 (Advice for Applying Machine Learning)

1.决定下一步做什么问题：假如，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，假如说你发现在预测房价时产生了巨大的误差，现在你的问题是要想改进这个算法，接下来应该怎么办

清☆茶·2024-01-25 07:22

pytorch学习3——卷积神经网络

，前面是权重参数，后面的1000是偏执参数数量2.池化层基础问题解析：选项1：错误，池化层有参与模型的正向计算，同样也会参与反向传播选项2：正确，池化层直接对窗口内的元素求最大值或平均值，并没有模型参数参与计算循环神经网络描述解析

柠檬酸的很·2024-01-25 04:16

PCL使用滤波器去除异常值

此外，测量误差会导致稀疏异常值，从而进一步破坏结果。这会使局部点云特征（例如表面法线或曲率变化）的估计复杂化，从而导致错误的值，进而可能导致点云配准失败。

目标成为slam大神·2024-01-25 01:01

pcl之滤波器（二）

此外，测量误差会导致稀疏的异常值，从而影响结果。这

icecream_cheese·2024-01-25 01:59

利用梯度下降实现线性拟合

作业要求本作业题要求使用线性拟合，利用梯度下降法，求解参数使得预测和真实值之间的均方误差（MSE）误差最小。

Metaphysicist.·2024-01-24 23:31

松下伺服参数设置及控制算法实现

以下是一些常见的伺服参数及其含义：P（比例增益）：用于校正位置误差的参数。增大P值可以增加响应速度，但可能引发

LiJavascript·2024-01-24 16:59

【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法

目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题1.3f

奔跑的犀牛先生·2024-01-24 13:43

【RT-DETR有效改进】华为 | GhostnetV2移动端的特征提取网络效果完爆MobileNet系列

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

Snu77·2024-01-24 11:18

01 机器学习与深度学习

常见算法有逻辑回归和反向传播神经网络。2.无监督式学习训练数据仅包含输入，没有正确输出。通过研究数据的特征和进行数据的处理、分析，获得一个结果。常见算法包括Apriori算法、k-Means

幽径微澜·2024-01-24 11:47

机器学习整理

性能度量经验误差和泛化误差经验误差：泛化误差：欠拟合和过拟合欠拟合：相较于数据而言，

Loli_Wolf·2024-01-24 09:48

空间统计建模

燕南路GISer·2024-01-24 09:45

吴恩达【深度学习】笔记03——深层神经网络（Deep Neural Networks）

文章目录一、深层神经网络（DeepL-layerneuralnetwork）二、前向传播和反向传播（Forwardandbackwardpropagation）1.Forwardpropagation2

无糖馥芮白·2024-01-24 08:57

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