贝叶斯神经网络第66页

Transformer 模型设计的灵感

以下是一些关于Transformer模型设计灵感的要点：对序列处理的重新思考：传统的序列到序列模型，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），存在着难以并行化和难以捕捉长距离依赖的问题。

科学禅道·2023-12-24 17:50

【大语言模型】Transformer原理以及运行机制

它是由谷歌公司提出的一种基于注意力机制的神经网络模型，被广泛应用于机器翻译、问答系统、文本摘要、对话生成等任务。Transformer模型由编码器和解码器两部分组成。

后端研发Marion·2023-12-24 17:18

【计算机视觉 | CNNs】卷积神经网络18种有效创新方法分享，涵盖注意力机制、空间开发等7大方向（上）

1.1LeNet1.2Alexnet1.3ZfNet1.4VGG1.5GoogleNet二、基于深度的CNNs2.1HighwayNetworks2.2ResNet2.3InceptionV42.4ResNext作为深度学习中非常重要的研究方向之一，卷积神经网络

旅途中的宽~·2023-12-24 17:59

【计算机视觉 | CNNs】卷积神经网络18种有效创新方法分享，涵盖注意力机制、空间开发等7大方向（下）

文章目录三、基于多路径的CNNs3.1DenseNet四、基于宽度的多连接CNNs4.1WideResNet4.2PyramidalNet4.3Xception五、基于特征映射的CNN开发5.1SqueezeandExcitation六、基于（输入）通道利用的CNN6.1ChannelBoostedCNNusingTL七、基于注意力的CNNs7.1ResidualAttentionNeuralNe

旅途中的宽~·2023-12-24 17:59

【高光谱一】2022 TGRS Confident Learning-Based Domain Adaptation for Hyperspectral Image Classification

为了获得更好的统计一致性，现有方法以无监督的方式使用整个未评估的目标数据，这可能会引入噪声并限制神经网络的可判别性。

羊驼不驼a·2023-12-24 16:14

AutoEncoder个人记录

AutoEncoder把长度为d_in输入特征向量变换到长度为d_out的输出向量，借助于深层神经网络的非线性特征提取能力，自编码器可以获得良好的数据表示，甚至可以更加完美的恢复出输入。

小趴菜日记·2023-12-24 16:56

分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测

分类预测|Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测目录分类预测|Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2023-12-24 15:41

多维时序 | MATLAB实CNN-Mutilhead-Attention卷积神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实CNN-Mutilhead-Attention卷积神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实CNN-Mutilhead-Attention卷积神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍多维时序

机器学习之心·2023-12-24 15:08

神经网络也能像人类利用外围视觉一样观察图像

本篇分享论文『PeripheralVisionTransformer』，POSTECH&MSRA&中科大提出PerViT，让神经网络也能关注图片中的重点信息！

FightingCV·2023-12-24 14:07

基于鲸鱼算法优化的BP神经网络实现温度数据预测

基于鲸鱼算法优化的BP神经网络实现温度数据预测神经网络是一种常用的机器学习方法，可用于建模和预测各种类型的数据。

心之飞跃·2023-12-24 13:03

贝叶斯球快速检验条件独立

贝叶斯球定义几个术语，描述贝叶斯球在一个结点上的动作：通过（passthrough）：从当前结点的父结点方向过来的球，可以访问当前结点的任意子结点（父->子）。

Gowi_fly·2023-12-24 12:18

神经网络：机器学习基础

【一】什么是模型的偏差和方差？误差（Error）=偏差（Bias）+方差（Variance）+噪声（Noise），一般地，我们把机器学习模型的预测输出与样本的真实label之间的差异称为误差，其反应的是整个模型的准确度。噪声（Noise）：描述了在当前任务上任何机器学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了当前任务本质的难度。偏差（Bias）：衡量了模型拟合训练数据的能力，偏差反应的是所有采样

是Dream呀·2023-12-24 10:40

Pytorch学习笔记 | GAN生成对抗网络 | 代码 | 生成mnist手写数字图片

GAN是一种非常强大和独特的神经网络架构，用于生成新

惊鸿若梦一书生·2023-12-24 10:09

Python遥感影像深度学习指南(1)-使用卷积神经网络（CNN、U-Net）和 FastAI进行简单云层检测

【遥感影像深度学习】系列的第一章，Python遥感影像深度学习的入门课程，介绍如何使用卷积神经网络（CNN）从卫星图像中分割云层1、数据集在本项目中，我们将使用Kaggle提供的38-CloudSegmentationinSatelliteImages

gis收藏家·2023-12-24 09:10

为什么机器学习能够比我们懂得更多

图片发自App贝叶斯公式，在大学数学有接触过，我们用它来计算条件概率，如医学诊断的检测结果是阳性时真正患某病的可能性。但我们并没有意识到这个美妙公式背后蕴含的智慧，及其在机器学习领域越来越重要的地位。

东方欲晓_253c·2023-12-24 08:48

利用人工神经网络求解TSP问题---Hopfield 网络

问题：—旅行商问题（TravellingSalesmanProblem,简记TSP，亦称货郎担问题)：设有n个城市和距离矩阵D=[dij]，其中dij表示城市i到城市j的距离，i,j=1,2…n，则问题是要找出遍访每个城市恰好一次的一条回路并使其路径长度为最短。说明：回路：从某个城市出发，最后回到这个城市。数据说明：a)dantzig42-42cities(Dantzig)解题思路解题思路：Hop

筱筱西雨·2023-12-24 07:37

机器学习---比较单个学习器与Bagging集成的偏差-方差分解、在Iris数据集的不同特征子集上使用不同的分类器进行训练和可视化

在回归问题的数据集上的平均值上，偏差项测量估计器的预测与问题的最佳可能估计器（即贝叶斯模型）的预测不同的平均量。方差项测量在问题的不同实例上拟合时估计器的预测的可变性。

三月七꧁ ꧂·2023-12-24 07:29

机器学习之计算机视觉中的深度学习：卷积神经网络介绍

在这一章，我们会学习卷积神经网络，一种在计算机视觉中常用的深度学习模型，你将会学着将它们运用到分类问题中。我们首先会介绍卷积神经网络背后的一些理论，特别的：什么是卷积和最大池化?什么是卷积网络？

辣椒种子·2023-12-24 07:22

家庭教育每日分享成都明月

6月8日星期三农历初十天气晴朗成都明月【幸福家小课堂】主题《积极教养：轻松提升孩子注意力》一、孩子注意力不集中背后的原因1.大脑神经网络连接不稳定。2.内感官能力不足。

成都明月·2023-12-24 07:46

深度学习第6天：ResNet深度残差网络

☁️主页Nowl专栏《深度学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录什么是ResNet模型结构整体架构残差块模型特性示例代码什么是ResNetResNet是一种用于图像识别的深度残差网络，是卷积神经网络的一种重要模型

Nowl·2023-12-24 06:54

深度学习（八）：bert理解之transformer

Transformer的主要特点是它完全放弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），而是完全依赖于注意力机制（AttentionMechanism）来捕捉输入序列中的模式。

从零开始的奋豆·2023-12-24 06:53

基于遗传算法优化BP神经网络的光伏出力预测研究（Matlab代码实现）

‍个人主页：研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述太阳能光伏发电系统输出受天文、地理、气象环境等多种因素的影响，系统输出是个非平稳的随机过程，具有波动性、间歇性、周期性的特点，是一个不可控源，大规模分布式光伏电源接入大电网时，如果光伏电站装

荔枝科研社·2023-12-24 06:22

实战Keras3.0：回归神经网络模型

#导入所需库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.datasetsimportmake_regressionfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense#生

缘起性空、·2023-12-24 06:18

详解Keras3.0 KerasNLP Models: GPT2 GPT2Tokenizer

1、GPT2Tokenizer用于将文本数据转换为适合训练和预测的格式，主要功能是将输入的文本进行分词、编码等操作，以便在神经网络中使用keras_nlp.models.GPT2Tokenizer(vocabulary

缘起性空、·2023-12-24 06:17

遗传算法优化BP神经网络实现光伏出力预测（附带MATLAB代码）

遗传算法优化BP神经网络实现光伏出力预测（附带MATLAB代码）光伏发电作为一种可再生能源的重要形式，具有广泛的应用前景。

静谧星光·2023-12-24 06:47

DyNet论文笔记华为动态卷积核的论文解读

晓梦清尘·2023-12-24 02:15

聚类算法归纳与整理＞_＜

聚类算法整理介绍相似性度量常见的相似性度量算法聚类算法的分类传统聚类划分聚类K-Means:混合密度聚类：图聚类：模糊聚类：基于密度的划分聚类：层次聚类智能聚类人工神经网络聚类核聚类介绍由于课题研究需要聚类算法

杨路xz329·2023-12-24 00:42

中心性算法归纳

中心性算法不仅是在我所学习的计算机网络当中起很重要的作用，在交通网络、社交网络、信息网络、神经网络当中也有很多的应用例子。今天我在这里总结一下场景的几种中心性算法。

姜亚轲·2023-12-24 00:08

python文本分类算法_基于Naive Bayes算法的文本分类

理论什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。

weixin_39832643·2023-12-23 23:35

python中的sklearn_Python sklearn中算法的使用方法

1、高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)介绍如何使用sklearn来实现GaussianNBfromsklearnimportdatasetsiris=dat

weixin_39946996·2023-12-23 23:35

sk-learn实例-用朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）对文本进行分类

简介朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一个非常简单，但是实用性很强的分类模型，与基于线性假设的模型（线性分类器和支持向量机分类器）不同，朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。

张大千09·2023-12-23 23:35

[数据挖掘之scikit-learn] sklean.naive_bayes实例详解

2.2sklearn.naive_bayes.BernoulliNB2.2.1BernoulliNB示例2.3sklearn.naive_bayes.GaussianNB2.3.1GaussianNB示例概述朴素贝叶斯分类算法主要是基

努力的骆驼·2023-12-23 23:04

【机器学习】贝叶斯决策论

tid=14712144521概述1.1相关概念与变量描述1.2贝叶斯定理2分类准则2.1最大后验概率分类准则2.2最小错误概率分类准则)2.3最小风险分类准则2.4栗子——根据身高预测性别

qq_1532145264·2023-12-23 23:33

【机器学习】朴素贝叶斯（Naive Bayes）

【机器学习】k近邻算法（KNN）【机器学习】决策树（DecisionTree）【机器学习】朴素贝叶斯（NaiveBayes）1.概述贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类（NaiveBayes

蓝色蛋黄包·2023-12-23 23:01

机器学习4—分类算法之朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

朴素贝叶斯(NaiveBayes）前言一、贝叶斯定理1.1定理推导1.2贝叶斯定理例子二、朴素贝叶斯1.高斯朴素贝叶斯（GaussianNB)2.多项分布朴素贝叶斯（MultinomialNB）3.伯努利分布朴素贝叶斯

小白只对大佬的文章感兴趣·2023-12-23 23:31

【机器学习】朴素贝叶斯算法（Naive Bayes，NB）

贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。

小田学Python·2023-12-23 23:00

使用Naive Bayes进行文本分类

1.NaiveBayes算法朴素贝叶斯是一个简单但是十分高效的算法，在处理不是特别复杂的文本分类问题时，准确率相当不错，而且速度很快。像经典的垃圾邮件判别就是朴素贝叶斯算法的一个成功案例。

bitcarmanlee·2023-12-23 23:00

sklearn中Naive Bayes的原理及使用案例

一、NaiveBayes的原理朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设所有特征之间相互独立，即给定类别的情况下，特征之间是条件独立的。

python慕遥·2023-12-23 23:58

卓健医疗设备防漏费系统

卓健医疗设备防漏费系统具备多种卓越功能，展现出人工智能神经网络的学习能力。凭借强大的数据处理能力，系统能深入挖掘海量数据。其医疗级图像识别技术保证了高清晰度的处理效果。

henanzhuojian·2023-12-23 23:07

LSTM和GRU vs 普通的循环神经网络RNN

1、考虑下列三种情况下，对比一下普通RNN的表现和LSTM和GRU表现：（1）早期观测值对预测未来观测者具有非常重要的意义。考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和，目标是在序列的末尾辨别校验和是否正确。在这种情况下，第一个词元的影响至关重要。RNN的表现：将不得不给这个观测值指定一个非常大的梯度，因为它会影响所有后续的观测值。LSTM和GRU的表现：提供某些机制能够在一个记忆元里存储重要

科学禅道·2023-12-23 22:05

LSTM和GRU的区别

LSTM（LongShort-TermMemory）和GRU（GatedRecurrentUnit）都是循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题，使网络能够更好地处理长期依赖关系

科学禅道·2023-12-23 22:01

Federated Learning with Personalization Layers

针对数据统计异质性——>提出基于基础+个性化层的深度前馈神经网络联合训练方法FEDPER数据异质性所带来具体的挑战：不同客户端的有效数据分布可能在参与的设备之间(可能有数百万台)差异很大。

白兔1205·2023-12-23 21:13

深度学习—BP神经网络

感知机感知机（perceptron）是神经网络的基础结构，是学习神经网络，深度学习的基础。感知机接收多个输入信号，输出一个信号。这里所说的“信号”可以想象成电流或河流那样具备“流动性”的东西。

小小程序猿scz·2023-12-23 20:10

神经网络：深度学习基础

1.反向传播算法（BP）的概念及简单推导反向传播（Backpropagation，BP）算法是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见算法。

是Dream呀·2023-12-23 20:38

全方位掌握卷积神经网络：理解原理 & 优化实践应用

计算机视觉CV的发展检测任务分类与检索超分辨率重构医学任务无人驾驶整体网络架构卷积层和激活函数（ReLU）的组合是网络的核心组成部分激活函数(ReLU）引入非线性，增强网络的表达能力。卷积层负责特征提取池化层（PoolingLayer）它在网络中起到加速和降维的作用。最大池化全连接层(FC)全连接层将卷积和池化后的特征图转换为分类任务所需的特征向量。特征图的变化过程随着网络的深入，特征图的尺寸会发

数据与后端架构提升之路·2023-12-23 19:37

使用OpenCV DNN模块进行人脸检测

在实际工程项目中，并不是说我们将神经网络训练好拿来就直接落地，事实上，一个深度学习网络的落地在训练验证好才是开始的第一步，剩下为了部署网络，需要考虑场景问题，硬件配置，软件配置。

grace 1314·2023-12-23 19:00

2018年9月14日

上午先是解决了贝叶斯优化报错的问题（昨天的自己简直傻逼），然后随便试了一下用随机森林做联通数据集并进行超参调优，结果比较微妙（。）可能是自己超参范围没设好。

真昼之月·2023-12-23 17:28

模式识别第二章统计决策方法贝叶斯决策理论

title:模式识别第二章统计决策方法贝叶斯决策理论date:2017-03-2618:47:48categories:ML/卢晓春模式识别引论mathjax:truetags:[MachineLearning

gb_QA_log·2023-12-23 16:03

贝叶斯之垃圾邮件分类

贝叶斯垃圾邮件过滤：问题:给定一封邮件，判定它是否属于垃圾邮件D来表示这封邮件，注意D由N个单词组成。

月疯·2023-12-23 16:08

PaddlePaddle学习笔记1

PaddlePaddle学习笔记1人工智能、机器学习、深度学习的关系神经网络使用飞桨构建波士顿房价预测模型数据处理模型设计训练配置训练过程保存并测试模型保存模型测试模型跟着飞桨平台零基础学习深度学习，目前是第二天学习

元气少女娜子酱·2023-12-23 16:26

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