误差反向传播

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

神经网络使用误差反向传播算法进行训练，该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差，并根据这些误差的比例更新模型权重。
背包客研究·2024-09-01 20:15

【XR】优化SLAM SDK的稳定性

以下是一些主要的优化方法：1.传感器融合优化方法:将多个传感器的数据（如摄像头、加速度计、陀螺仪、磁力计）进行融合，以补偿单一传感器可能存在的误差。
大江东去浪淘尽千古风流人物·2024-09-01 11:44

工厂经营日记5月2日

因为现在的工厂经营日记是第2天早上写的，所以说这个有一天的误差。今天早上全厂工人放假。昨天晚上迎来了客户，迎来了弟弟一家三口，晚上已经很热闹了，在下面相聚真的是缘分。
吴桂昌专注阀片定制30年·2024-09-01 04:10

PyTorch nn.MSELoss() 均方误差损失函数详解和要点提醒

文章目录nn.MSELoss()均方误差损失函数参数数学公式元素版本要点附录参考链接nn.MSELoss()均方误差损失函数torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce
Hoper.J·2024-09-01 01:14

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

一、nn.MSELoss()是PyTorch中的一个损失函数，用于计算均方误差损失。均方误差损失函数通常用于回归问题中，它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。
AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸

梯度消失（VanishingGradientProblem）定义：梯度消失是指在深层神经网络的反向传播过程中，由于链式法则，梯度值随着层数的增加而迅速减小，最终趋近于零。
Ven%·2024-08-31 23:31

工业数据采集平台：从起源到崛起的辉煌历程

工人们需要手动记录各种数据，不仅效率低下，还容易出现误差。然而，随着科技的不断进步，工业数据采集平台应运而生。它的出现，彻底改变了这一局面。数据采集系统起始于20世纪50年代，195
蓝鹏测控·2024-08-31 21:52

数据分析及应用：如何分析基于绝对中位差的异常值检测问题？

值存在异常有多种原因：（1）可能是数据收集方式有问题，比如记录值的仪表存在误差；（2）可能是数据输入错误导致的；（3）还可能是因为数据生成时环境出现异常，这意味着数据点是正确的，但应谨慎根据数据得出任何结论
莫叫石榴姐·2024-08-31 10:38

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

本文将带你从零开始一步步实现逻辑回归，并深入探讨背后的核心算法——反向传播与梯度下降。逻辑回归的数学基础逻辑回归的目标是找到一个逻辑函数，能够将输入特征映射到一个(0,1)之
ShuQiHere·2024-08-31 02:37

2021-04-25

我这周的统计不是特精准，掐头去尾减自我感觉的误差。悦维老师的提议很好，轻松做志愿，一家人愉快达成，最后一位计时也轻松，顺而为之，也让每一个家人都学会如何计时。我的观点，一个人的成长不是成长，大
李心语·2024-08-30 17:40

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

然而，梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如，在鞍点或局部最小值处，梯度接近零，导致模
z are·2024-08-30 08:14

应用案例|亚克力板CNC加工自动化上下料

传统的人工取料、放置以及加工完成后的人工下料、重新上料流程，不仅效率低下，而且存在人为误差和安全隐患。
Fuweizn·2024-08-30 01:56

leetcode-2469|菜鸟提升日记20240828

与实际答案误差不超过10-5的会视为正确答案。注意：开氏度=摄氏度+273.15华氏度=摄氏度*1.80+32.00示例1：输入：ce
霜见月九·2024-08-29 22:08

【技术博客】生成式对抗网络模型综述

判别器所作的其实就是一个二分类任务，我们可以计算他的损失并进行反向传播求出梯度，从而
MomodelAI·2024-08-29 13:23

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失
早起星人·2024-08-29 09:44

道法项目合作报告

每个人都有自己的事情要去做，空闲的时间也都不一样，这就意味着大家没办法在同一时间内聚到一起去讨论，去分配任务，只能打字，并不是说打字有什么问题，而是文字的表达方式可能会造成不同人的理解误差。
小鹭_Fxqqq12·2024-08-29 03:38

【自动驾驶】控制算法（四）坐标变换与横向误差微分方程

写在前面：欢迎光临清流君的博客小天地，这里是我分享技术与心得的温馨角落。个人主页：清流君_CSDN博客，期待与您一同探索移动机器人领域的无限可能。本文系清流君原创之作，荣幸在CSDN首发若您觉得内容有价值，还请评论告知一声，以便更多人受益。转载请注明出处，尊重原创，从我做起。点赞、评论、收藏，三连走一波，让我们一起养成好习惯在这里，您将收获的不只是技术干货，还有思维的火花！系列专栏：【运动控制】系
清流君·2024-08-28 18:58

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。
ShuQiHere·2024-08-28 13:20

反向传播算法：深度神经网络学习的核心机制

引言深度神经网络（DNNs）之所以在众多领域取得革命性的成功，很大程度上归功于其强大的学习能力，而这一能力的核心是反向传播算法（Backpropagation）。
2402_85758936·2024-08-28 08:22

什么是损失函数？

损失函数就是用来衡量模型在这个映射过程中产生的误差的函数。不同类型的任务会使用不同
翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

Python(R)均方根误差平均绝对误差导图

要点回归模型评估指标评估薪水预测模型评估员工倦怠率模型评估大气分析生成式对抗模型目标对象缺失下，性能估算法追踪模型误差指标降尺度大气学模拟模型准确性评估蛋白染色质相互作用模型评估Python回归误差指标平均绝对误差表示数据集中实际值和预测值之间的绝对差的平均值
亚图跨际·2024-08-27 15:31

代谢组数据分析（十八）：随机森林构建代谢组诊断模型

我们将L1约束的系数设置为0.01，并根据10,000次随机交叉验证的平均误分类误差选择了十个非零系数的特征。在发现数据集上使用引导聚合方法训练了
生信学习者2·2024-08-27 10:27

24.8.24学习心得

u=y.detach()detach()方法用于从计算图中分离出一个张量，使其不再跟踪历史，这样就不会在反向传播时影响u。范数（Norm）是一个数学概念，在不同的领域有不同的应用，比如
kkkkk021106·2024-08-27 05:00

机器学习常见公式推导

线性层的反向传播对于函数Y=XWY=XWY=XW（注：XXX是一个m×nm\timesnm×n的矩阵，WWW是一个n×kn\timeskn×k的矩阵，YYY是一个m×km\timeskm×k的矩阵。
stubborn vegeta·2024-08-27 02:11

回归分析系列22— 稳健回归

传统的线性回归对异常值非常敏感，因为它最小化的是平方误差。这意味着大的离群点会对回归系数产生很大影响。
技术与健康·2024-08-26 11:20

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法
盛寒·2024-08-25 18:11

js 常见面试题

今天不想写别的了，我想写一些面试题，提一提基础1为什么js的定时器会出现误差很多人遇到这个不知道，回答这个问题的一个方向，也不知道这个为题在考察一些什么这个问题其实是考的js的为什么会出现同步和异步异步的执行首先回答一下
怠惰小白程序员·2024-08-25 17:32

cnn卷积神经网络反向传播,卷积神经网络维度变化

卷积神经网络反向传播和bp有什么区别如何理解神经网络里面的反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的算法
阳阳2013哈哈·2024-08-25 03:08

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。
sz66cm·2024-08-24 15:25

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()
2401_83977689·2024-08-24 05:50

pytorch中的zero_grad()执行时机

在反向传播(backward())前执行即可zero_grad()用以清除优化器的梯度对张量执行backward(),以计算累积梯度执行optimizer.step(),优化器使用梯度更新参数当优化器更新完成
TomcatLikeYou·2024-08-24 05:16

机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析

数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例（多项式简化求值）计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题
WarrenRyan·2024-08-24 04:28

深度学习学习经验——深度学习名词字典

NeuralNetwork）3.损失函数（LossFunction）4.优化器（Optimizer）5.激活函数（ActivationFunction）6.前向传播（ForwardPropagation）7.反向传播
Linductor·2024-08-23 20:51

工业定位系统，基于UWB定位技术的定位系统

再者，UWB定位系统的超高精度，定位误差小于10cm，使企业能够很精确的对人员进行监控。最为重要的是，UWB定
项目源码库·2024-08-23 06:54

Python_pytorch(五)模型训练

反向传播LossFunctionimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportFlattenfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset
Han Gang·2024-08-23 00:19

Spark MLlib模型训练—分类算法Multilayer Perceptron Classifier

MLP通过反向传播算法（Backpropag
猫猫姐·2024-08-22 12:39

零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估

回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价
一只特立独行猪·2024-03-27 02:49

matlab ICP配准高阶用法——统计每次迭代的配准误差并可视化

目录一、概述二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、配准结果3、配准误差本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。
点云侠·2024-03-26 00:43

神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）

神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接，并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习：深度学习是神经网络的一个子领域，主要关注于构建和训练深度神经网络（即具有多个隐藏层的神经网络）。通
MarkHD·2024-03-25 16:35

MATLAB中的符号计算是什么？如何使用它？

符号计算的主要优点是能够进行精确的计算，避免了浮点数计算带来的误差。这对于需要高精度结果的工程和科学计算来说至关重要
爱花的程序·2024-03-22 07:53

训练时损失出现负数，正常吗？为什么

这可能是由于数值计算中的舍入误差
苏苏大大·2024-03-22 02:17

Kalman滤波参数、调整原则

测量误差R越小，收敛的越快。调整这两个参数即可，从状态更新上说，测量误差越小，估计参数误差越大，说明我们越相信测量值，自然收敛的快。
Terry Cao 漕河泾·2024-03-19 09:50

神奇的微积分

•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向
科学的N次方·2024-03-19 05:14

regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结

通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到
饮啦冰美式·2024-03-18 11:20

【基于PSINS】误差计算函数

输入真值（参考值）、对比量、待比较值，输出误差的最大值、平均值、标准差的函数程序源码function[err]=EV_error_output(out_flag,avp_flag,avp,varargin
Evand J·2024-03-17 03:37

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新
小羊头发长·2024-03-14 12:07

python可以构建sem模型_结构方程模型（SEM）

首先，由于心理测量的构面不可能不受到测量误差的影响，SEM能处理测量误差；除此之外，SEM还能评估构面是否具有信效度、处理复杂的模型或理论（如，模型中有中介、调节效应等）、有效率的处理MissingData
weixin_39618169·2024-03-10 05:00

深度学习——第8章 深层神经网络（DNN）

8.2深层神经网络标记符号8.3正向传播8.4反向传播8.5多分类Softmax8.6总结上一课是实战内容，我们使用Python一步步搭建了一个最简单的神经网络模型，只包含单层隐藏层。
曲入冥·2024-03-06 01:23

神经网络算法：神经网络反向传播法代码

下面是一个使用Python实现的神经网络反向传播算法的代码示例：importnumpyasnpclassNeuralNetwork:def__init__(self,num_inputs,num_hidden
独木人生·2024-03-04 02:51

Matplotlib

2.Matplotlib功能图表类型丰富：支持线图、散点图、条形图、直方图、饼图、柱状图、误差线图、箱线图等多种图表类型。
·2024-03-03 01:02
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