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BIAS
神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝
bias
4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。
程序先锋
·
2025-03-18 04:41
《python深度学习》笔记
神经网络
剪枝
深度学习
【手撕算法系列】多头自注意力机制MHSA
importtorch.nnasnnclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_
bias
=False,qk_scale=
Nastu_Ho-小何同学
·
2025-03-16 07:10
python
深度学习
机器学习
卷积神经网络(笔记01)
偏置项(
Bias
)是一个额外的可学习参数,对于每个卷积核而言,都
天行者@
·
2025-03-11 18:14
cnn
人工智能
深度学习
深度学习:偏差和方差
偏差(
Bias
)偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说,偏差描述了模型预测的准确度。
壹十壹
·
2025-03-11 16:25
深度学习
深度学习
人工智能
python
机器学习
LCD抗干扰驱动防静电液晶屏驱动VK2C21抗噪液晶驱动芯片
L76+348特点:•工作电压2.4-5.5V•内置32kHzRC振荡器•偏置电压(
BIAS
)可配置为1/3、1/4•COM周
·
2025-02-25 20:49
后端
合泰Holtek LCD驱动芯片选型全攻略:从原理到落地的工程师视角
其核心功能包括:信号转换:将主控的SPI/I²C指令转换为行列驱动信号,控制每个像素的透光率;电压管理:通过调节偏置电压(
BIAS
)和占空比(DUTY),优化对比度与功耗;资源优化:减少主控IO占用(传统直驱方案需数百个
holtek合泰芯片选型及支持
·
2025-02-24 12:38
电子知识笔记
笔记
单片机
嵌入式硬件
mcu
硬件工程
大数据
LCD抗干扰驱动防静电液晶屏驱动VK2C21抗噪液晶驱动芯片
L63+348特点:•工作电压2.4-5.5V•内置32kHzRC振荡器•偏置电压(
BIAS
)可配置为1/3、1/4•COM周
·
2025-02-15 18:27
后端
强化学习关键技术:重要性采样深度剖析
目录一、引言二、重要性采样基本原理(一)什么是重要性采样(二)重要性采样在强化学习中的作用三、判断采样好坏的方法(一)偏差(
Bias
)(二)方差(Variance)(三)有效样本数量(EffectiveSampleSize
进一步有进一步的欢喜
·
2025-02-11 08:21
强化学习
概率论
机器学习
人工智能
重要性采样
数据挖掘常用算法优缺点分析
偏差
bias
其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差:描述的是预测值的变化范围、离散程度
天波烟客00
·
2025-02-02 14:52
数据挖掘
数据挖掘
机器学习
Causal Inference for Leveraging Image-TextMatching
Bias
in Multi-Modal Fake NewsDetection
https://ieeexplore.ieee.org/document/9996587https://ieeexplore.ieee.org/document/99965871.概述社交媒体的快速发展为虚假新闻的产生和传播提供了便捷渠道,并带来了诸多不良后果。为了减轻虚假新闻的负面影响,自动化的虚假新闻检测变得尤为重要。随着多媒体技术的发展,社交媒体上的新闻不仅限于文本内容,还逐步转变为包含图像
樱花的浪漫
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2025-02-02 13:46
因果推断
人工智能
计算机视觉
语言模型
学习
机器学习
算法
GEE 训练教程——哨兵2号、Landsat-8以及DEM影像的可视化展示
目录简介1.哨兵2号(Sentinel-2)2.Landsat-83.CGIAR/SRTM90_V4函数visualize(bands,gain,
bias
,min,max,gamma,opacity,palette
此星光明
·
2025-01-29 11:59
GEE教程训练
人工智能
gee
javascript
Landsat
sentinel
dem
可视化
神经网络常见操作(卷积)输入输出
torch.nn.Convnd(in_channels,out_channels),改变的是tensor的倒数n+1维的大小全连接使用torch.nn.Linear(in_features,out_features,
bias
被放养的研究生
·
2025-01-19 09:54
计算机视觉
神经网络
深度学习
机器学习
从0开始深度学习(4)——线性回归概念
1.1线性模型线性假设是指目标可以表示为特征的加权和,以房价和面积、房龄为例,可以有下面的式子:w称为权重(weight)b称为偏置(
bias
)、偏移量(offset)或截距(intercept)给定一个数据集
青石横刀策马
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2024-09-05 15:47
从头学机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
Keras深度学习库的常用函数与参数详解及实例
use_
bias
:
零 度°
·
2024-08-23 21:56
python
python
keras
深度学习之pytorch实现线性回归
()代码实现结果分析pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.Linear(in_features,#输入的神经元个数out_features,#输出神经元个数
bias
温柔了岁月.c
·
2024-02-19 15:48
机器学习
深度学习
pytorch
线性回归
LSTM参数详解
bias
:如果为
实名吃香菜
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2024-02-19 14:38
深度学习
lstm
人工智能
rnn
方差与偏差
"偏差方差分解"(
bias
-variancedecomposition)是解释学习算法泛化性能的一种重要工具.偏差方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解.我们知道,算法在不同训练集上学得的结果很可能不同
井底蛙蛙呱呱呱
·
2024-02-10 10:18
bioinfo100-第9题-FastQC报告中的duplicate
duplicate问题zhn去除duplicate可以这样理解:去除“假重复”(人为造成的重复序列方面的
bias
)保留“真重复”(天然存在的重复序列)。
RachaelRiggs
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2024-02-07 00:53
机器学习-集成学习(模型融合)方法概述
偏差(
Bias
)与方差(Variance)假设对数据集中一个样本进行n次预测,偏差是预测期望值与样本值的
毛飞龙
·
2024-02-06 19:13
机器学习
集成学习
模型融合
On the Spectral
Bias
of Neural Networks论文阅读
1.摘要众所周知,过度参数化的深度神经网络(DNNs)是一种表达能力极强的函数,它甚至可以以100%的训练精度记忆随机数据。这就提出了一个问题,为什么他们不能轻易地对真实数据进行拟合呢。为了回答这个问题,研究人员使用傅里叶分析来研究深层网络。他们证明了具有有限权值(或训练有限步长)的深度网络天生偏向于表示输入空间上的平滑函数。具体地说,深度ReLU网络函数的特定频率分量(k)的衰减速度至少与O(k
瞻邈
·
2024-02-06 01:50
机器学习
人工智能
深度学习
自动驾驶
循环神经网络(RNN)简介与应用
RNN原理解析2.1RNN网络结构RNN网络主要组件输入层(Input),隐藏层(HiddenState),输出层(Output)循环单元(RecurrentUnit)权重参数(Weights)和偏置项(
Bias
kadog
·
2024-02-05 17:33
By
GPT
rnn
人工智能
深度学习
如何改进YOLOv5主干网络
importtorchimporttorch.nnasnnfromeinopsimportrearrangedefconv_1x1_bn(inp,oup):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,1,1,0,
bias
风筝超冷
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2024-02-05 02:56
YOLO
代码+视频,PM3包进行3组倾向评分匹配并绘制smd图
在观察研究中,由于种种原因,数据偏差(
bias
)和混杂变量(confoundingvariable)较多,倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响,以便对实验组和对照组进行更合理的
天桥下的卖艺者
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2024-02-02 13:44
R语言
代码+视频系列
我写的R包
r语言
imu_utils安装及标定教程
然后采集IMU数据,生成Allan方差数据,由图分析得到加速度和角速度的高斯白噪声和随机游走
Bias
误差。
极客范儿
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2024-02-02 08:26
传感器标定
IMU
imu标定
imu_utils
code_utils
【从零开始学习YOLOv3】5. 网络模型的构建
本文涉及到一个比较有用的部分就是
bias
的设置,可以提升mAP、F1、P、R等指标,还能让训练过程更加平滑。1.cfg文件在YOLOv3中,修改网络结构很容易,只需要修改cfg文件即可。
pprpp
·
2024-02-02 02:55
统计学习 复习(知识点+习题)
无偏估计加权最小二乘2.Regularization线性回归(二维情况)求解有约束优化问题正则化最小加权二乘不确定答案形式3.BasicFunction核函数岭回归有个关于核函数的推导,但应该不会考4.
Bias
-var
玛卡巴卡_qin
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2024-02-02 01:37
课程
学习
Bias
和 Variance 理解
一篇很不错的讲解
Bias
和Variance的文章:http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html从三个角度去定义
Bias
和Variance概念上
phusFuNs
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2024-01-31 07:29
类参数和实例参数
__init__()self.weight=nn.Parameter(torch.rand(kernel_size))self.
bias
=nn.Parameter(torch.zeros(1))逐行解释给定的代码
代码猪猪傻瓜coding
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2024-01-31 02:57
python
深度学习
机器学习
从Y = X到构建完整的人工神经网络
如果不用偏差(
bias
)会怎样?在本教程中,我们打算回答那些问题,我们从最简单的人工神经网络(ANN)做起,一直到复杂得多的模型。让我们从构建一个没有参数的机器学习模型开始,即Y=X。
将_4c15
·
2024-01-30 23:55
机器学习:多项式回归(Python)
closed_form_sol.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True):""":paramfit_intercept:是否训练
bias
捕捉一只Diu
·
2024-01-30 07:28
机器学习
回归
python
笔记
【转】深度学习中的正则化(Regularization)
转自:http://www.imooc.com/article/69484一、
Bias
(偏差)&Variance(方差)在机器学习中,这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。
是我真的是我
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2024-01-29 19:59
Analysis of Learning from Positive and Unlabeled Data
推导了PU的分类问题其实就是Cost-sensitiveclassification的形式,同时,通过实验证明了如果使用凸函数作为lossfunction,例如hingeloss会导致错误的分类边界(有
bias
zealscott
·
2024-01-29 14:53
【深度学习每日小知识】
Bias
偏差
计算机视觉是人工智能的一个分支,它使机器能够解释和分析视觉信息。然而,与任何人造技术一样,计算机视觉系统很容易受到训练数据产生的偏差的影响。计算机视觉中的偏见可能会导致不公平和歧视性的结果,从而使社会不平等长期存在。本文深入探讨了计算机视觉中偏见的复杂性及其影响,并探讨了减轻偏见、促进公平和公正结果的方法。了解计算机视觉中的偏差计算机视觉算法经过大量视觉数据(例如图像和视频)的训练。如果训练数据存
jcfszxc
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2024-01-28 07:28
深度学习术语表专栏
深度学习
人工智能
人脸识别 FaceNet人脸识别(一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示)
的实现思路importtorch.nnasnndefconv_bn(inp,oup,stride=1):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,
bias
郭庆汝
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2024-01-27 21:41
人脸识别
FaceNet
【DeepLearning-8】MobileViT模块配置
importtorchimporttorch.nnasnnfromeinopsimportrearrangedefconv_1x1_bn(inp,oup):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,1,1,0,
bias
风筝超冷
·
2024-01-27 12:53
深度学习
python
pytorch
机器学习:多元线性回归闭式解(Python)
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True):""":paramfit_intercept:是否训练
bias
捕捉一只Diu
·
2024-01-26 06:26
python
机器学习
线性回归
【陈工笔记】SNN(Spiking Neural Network)的理解
1、LIFNode在网络架构中的简单应用例子#定义并初始化网络net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(28*28,14*14,
bias
=False),#这里不加
我看到你啦滴
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2024-01-25 22:03
网络
神经网络
局部响应归一化
a,n/2,k,α,β分别表示函数中的input,depth_radius,
bias
,alpha,beta,其中n/2,k,α,β都是自定义的,特别注意一
阿布儿
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2024-01-23 22:21
python对cmip6数据进行偏差校正Delta
importxarrayasxrimportosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportpymannkendallfromscipy.statsimportpearsonrfromsklearn.metricsimportr2_score,mean_squared_error#思路#
bias
houhaha_
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2024-01-21 15:23
python
开发语言
LSTM学习笔记
BidirectionalLSTM模块结构如下图所示:在Pytorch中,已经集成了LSTM模块,定义如下:CLASStorch.nn.LSTM(self,input_size,hidden_size,num_layers=1,
bias
牧羊女说
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2024-01-21 00:04
PyTorch
lstm
学习
笔记
分组卷积
groups=groups//4self.res_layer=Sequential(BatchNorm2d(in_channel),Conv2d(in_channel,depth,(3,3),(1,1),1,
bias
AI视觉网奇
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2024-01-20 16:48
深度学习基础
深度学习记录--偏差/方差(
bias
/variance)
误差问题拟合神经网络函数过程中会出现两种误差:偏差(
bias
)和方差(variance)偏差和误差的区别欠拟合(underfitting)当偏差(
bias
)过大时,如左图,拟合图像存在部分不符合值,称为欠拟合
蹲家宅宅
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2024-01-20 12:09
深度学习记录
深度学习
人工智能
【CNN】卷积神经网络CNN输出特征图计算+参数量计算+计算量计算
padding为01.2增加步长stride,padding不动1.3增加步长stride,同时还增加padding2.n维(通道)输入数据二、卷积网络参数量计算2.1权重weights的参数量:2.2偏差
bias
桐秋廿
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2024-01-19 11:03
CNN
cnn
深度学习
神经网络
机器学习:经验误差与过拟合(Python)
polynomial_feature.pyimportnumpyasnpclassPolynomialFeatureData:"""生成特征多项式数据"""def__init__(self,x,degree,with_
bias
捕捉一只Diu
·
2024-01-19 10:10
机器学习
python
人工智能
nn.Linear()
torch.nn.Linear(20,30)input=torch.randn(128,20)#输入数据的维度(128,20)output=m(input)print(m.weight.shape)print(m.
bias
.shape
三方斜阳
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2024-01-14 02:05
BIAS
FX Pro for Mac(吉他效果器插件)破解教程
PositiveGridBIASFXProforMac破解版是一款专业吉他效果器插件。BiasFX依然采用了PositiveGrid家先进的算法和技术,精确到组件的模拟保证了音质的表现。BiasFX提供了极致的模拟单块表现,同时可以与BIASAmpMatch型号结合在一起使用。原文链接:http://mac.orsoon.com/Mac/168183.htmlPositiveGridBIASFXP
希希的莫斯呱
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2024-01-12 18:59
3.4.1-欠拟合 与 过拟合(
Bias
and variance) + 相关解决方案
3.4.1欠拟合与过拟合+相关解决方案1、定义我们给出过拟合的定义:Overfitting:Ifwehavetoomanyfeatures,thelearnedhypothesismayfitthetrainingsetveywell,butfailtogeneralizetonewexamples.例子1:线性回归(房价预测)第一个图:是**“欠拟合”**(训练的特征输入较少(X1,X2,X3…
帅翰GG
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2024-01-10 18:20
机器学习
机器学习
人工智能
C2-3.2.1 诊断
Bias
(偏差) and variance(方差)——误差的两大来源+解决方案
C2-3.2.1诊断
Bias
(偏差)andvariance(方差)——误差的两大来源1、Whatisbias?
帅翰GG
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2024-01-10 06:43
机器学习
机器学习
算法
人工智能
模型评估之偏差-方差分解
偏差-方差分解(
Bias
-VarianceDecomposition)为我们提供一个很好的分析和指导工具。 偏差-方差分解试图对学习
老羊_肖恩
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2024-01-09 15:53
深度学习知识点总结
关于bn层mean,std第i个元素就是第i个通道上全部batch张输出特征图所有元素的平均值和方差,所shape就是特征图shape可学习参数weight和
bias
分别对应γ,β.有bn时cov可以不用
zwhdldz
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2024-01-09 11:45
深度学习杂谈
深度学习
人工智能
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