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Java性能优化方法
论文阅读---“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts
最近,一种基于图切割的
优化方法
成功地结合了这两种信息。本文
Blotic,
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2022-11-27 18:16
计算机视觉
图像处理
人工智能
【深度学习】-线性回归
李沐老师线性回归线性模型单层神经网络神经网络源于神经科学衡量预测质量损失函数训练数据参数学习显示解线性回归是对n维输入的加权,外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显示解线性回归可以看做是单层神经网络基础
优化方法
梯度下降选择学习率小批量随机梯度下降选择批量大小梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法两个重要的超参数是批量大小和
勤奋努力的野指针
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2022-11-27 18:30
深度学习
线性回归
pytorch
《深度学习入门》第6章:与学习相关的技巧
权重的初始值三、BatchNormalization四、正则化五、超参数的验证前言笔者最近阅读了《深度学习入门——基于Python的理论与实现》这本书的第六章,这一章主要讲述了深度学习相关的技巧,包括权重参数最
优化方法
rellvera
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2022-11-27 17:31
深度学习
学习
人工智能
主编推荐 | 模型预测控制简介(model predictive control)
模型预测控制实际上是以
优化方法
来求解控制问题,或者说是以优化问题的求解来给出控制器的动作。所以说模型预测控制是外边套着一层控制的皮,内部包含着优化的思想。
普通网友
·
2022-11-27 15:22
主编推荐
算法
模型预测控制MPC
概述模型预测控制简介(modelpredictivecontrol)这个例子非常形象+公式+matlab仿真一个模型预测控制(MPC)的简单实现这应该是看b站视频做的笔记MPC控制笔记(一)0定义模型预测控制实际上是以
优化方法
来求解控制问题
没有安全感的鸵鸟
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2022-11-27 15:21
自动化
深度学习之PyTorch实战(2)——神经网络模型搭建和参数优化
接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的
优化方法
趋于高效。如同使用PyTorch中的自动
HGGshiwo
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2022-11-27 04:57
多目标跟踪(MOT/MTT)
.概述1.1常用术语1.2数据集1.3网络组件1.4.1Backbone(骨干网络)1.4.2Neck1.4.3Head1.5移动端模型优化难点1.6轻量级检测模型发展史1.7应用分类及算法2.移动端
优化方法
Arrow
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2022-11-27 03:43
Deep
Learning
Pose
MOT
深度学习
吃瓜Task3 西瓜书第四章 决策树
基本流程划分选择
优化方法
离散转连续基本概念决策树,是一类经典的机器学习方法。顾名思义,决策树是一棵树,树形结构与线性模型不同,他目的更明确在分类而非回归。而决策,则指向一系列的评价指标。
无知之人_dream
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2022-11-27 03:27
机器学习
决策树
人工智能
Reading SketchVisor Robust Network Measurement for Sofeware Packet Processing
现有的基于sketch的测量算法存在严重性能损失、大量计算开销以及测量的精确性不足,而基于硬件的
优化方法
并不适合sketch。
weixin_30535043
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2022-11-27 02:14
sketch
开发工具
什么是libtorch:
已知以往的深度学习是以python作为编程语言;但它的深度学习训练以C++后端为基础(这些C++后端提供了诸如Tensor这种class;CUDA
优化方法
;AutoDifferentiation等等)libtorch
chuanauc
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2022-11-26 23:31
libtorch使用
libtorch
Briefings in bioinformatics2022 | 基于神经网络的分子性质预测通用优化策略
Ageneraloptimizationprotocolformolecularpropertypredictionusingadeeplearningnetwork代码:GitHub-titanda/Learn-it-allatready_classification_feature一、问题提出虽然个别
优化方法
都成功地提高了模型的性能
羊飘
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2022-11-26 19:16
分子性质预测
论文阅读--molecule
每日读论文
论文阅读
中文巨量模型“源1.0”的学习
优化方法
最近,浪潮人工智能研究院发布了中文巨量模型“源1.0”,参数量达2457亿,超越美国OpenAI组织研发的GPT-3。“源1.0”在语言智能方面表现优异,获得中文语言理解评测基准CLUE榜单的零样本学习(zero-shot)和小样本学习(few-shot)两类总榜冠军。在零样本学习榜单中,“源1.0”超越业界极佳成绩18.3%,在6项任务中获得冠军;在小样本学习的4项任务获得冠军。在成语阅读理解填
CSDN云计算
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2022-11-26 18:24
资讯
深度学习
机器学习
人工智能
中文巨量模型“源1.0”的小样本学习
优化方法
浪潮发布了中文巨量模型“源1.0”,参数量达2457亿,超越美国OpenAI组织研发的GPT-3。“源1.0”在语言智能方面表现优异,获得中文语言理解评测基准CLUE榜单的零样本学习(zero-shot)和小样本学习(few-shot)两类总榜冠军。在零样本学习榜单中,“源1.0”超越业界最佳成绩18.3%,在6项任务中获得冠军;在小样本学习的4项任务获得冠军。在成语阅读理解填空项目中,源1.0的
浪潮圈
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2022-11-26 18:23
源AI
学习
算法
人工智能
内存和显存_Pytorch节省内存(显存)的小技巧
在用pytorch实现一个tensorflowproject的时候遇到了GPU显存超出(outofmemory)的问题,不知道有什么
优化方法
。高质量回答Lyken愿以有涯随无涯https:
weixin_39923110
·
2022-11-26 17:16
内存和显存
Pytorch节省内存(显存)的小技巧
在用pytorch实现一个tensorflowproject的时候遇到了GPU显存超出(outofmemory)的问题,不知道有什么
优化方法
。
小白学视觉
·
2022-11-26 17:13
java
python
人工智能
计算机视觉
opencv
没有最快,只有更快!富士通74.7秒在ImageNet上训练完ResNet-50
他们应用了一种
优化方法
,在ABCI集群上,实现了74.7秒的训练时间。训练吞吐量为173万图像/秒,top-1验证准确率为75.08%。
喜欢打酱油的老鸟
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2022-11-26 07:42
人工智能
富士通
ImageNet
ResNet-50
支持向量机SVM介绍以及MATLAB实现
区别三、MATLAB实现libsvm包实现1.产生训练集/测试集2.数据归一化3.SVM创建/训练(RBF核函数)4.SVM仿真测试5.结果展示一、介绍 支持向量机是数据挖掘中的一项新技术,是借助最
优化方法
来解决机器学习问
爱听雨的犬猫
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2022-11-26 02:46
支持向量机
matlab
机器学习
BIOMOD2模型、MaxEnt模型物种分布模拟,生物多样性生境模拟,论文写作
目录①基于R语言BIOMOD2模型的物种分布模拟实践技术应用②基于R语言、MaxEnt模型融合技术的物种分布模拟、参数
优化方法
、结果分析制图与论文写作③基于MAXENT模型的生物多样性生境模拟与保护优先区甄选
WangYan2022
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2022-11-26 01:57
生态
BIOMOD2模型
MaxEnt模型
物种分布模拟
吴恩达深度学习课程笔记(初步认识神经网络)
吴恩达深度学习课程笔记1课程主要内容1.神经网络与深度学习介绍2.ImprovingDeepNeuralNetworks:超参数调整,正则化,
优化方法
3.结构化机器学习工程:比如如何分割训练集,比较集,
fuulish
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2022-11-25 18:48
深度学习
神经网络
使用网格搜索优化支持向量机(SVM)实现预测回归
为了提升SVM的性能,使用网格搜索
优化方法
来优化SVM
电力系统建模与分析技术
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2022-11-25 17:33
机器学习
神经网络
深度学习
matlab
机器学习
回归
机器学习-牛顿迭代法原理和公式推导
机器学习的本质是建立优化模型,通过
优化方法
,不断迭代参数向量,找到使目标函数最优的参数向量,最终建立模型。但是在机器学习的参数优化过程中,很多函数是非常复杂的,不能直接求出。
taoKingRead
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2022-11-25 12:46
机器学习
算法
机器学习
人工智能
python
考虑风电不确定性的微电网分布鲁棒优化调度(复现IEEE trans)matlab-yalmip-cplex/gurobi
它也应该优于传统的鲁棒
优化方法
,因为一些分布信息可以合并到模糊集,以产
玉子(代码分享版)
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2022-11-25 11:38
鲁棒优化
微电网
两阶段鲁棒优化
matlab
优化方法
对比,SGD、momentum/Nesterov、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam、AdaMax、Nadam
优化方法
SGD、momentum/Nesterov、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam、AdaMax、Nadam的大致对比。
夢の船
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2022-11-25 10:04
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
PyTorch 深度学习实践-04-[Back Propagation]
Date:2021-12-20Repositity:Gitee0.前言Reference:WIKI反向传播(英语:BackPropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最
优化方法
AnimateX
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2022-11-25 10:23
pytorch
pytorch深度学习实践
jmeter性能测试面试题一【多测师_王sir】
了解哪些前端性能
优化方法
?9.解释常用的性能指标的名称与具体含义10.性能测试类型有哪些?按顺序描述11.什么是集合点?设置集合点有什么意义?jm
多测师_王sir
·
2022-11-25 04:26
java
面试
python
linux
jmeter
优化算法之梯度下降算法整理
目录1介绍2
优化方法
2.1GD2.2SGD2.3mini-batchGD2.4Momentum2.5AdaGrad2.6RMSProp2.7Adam3总结1介绍梯度下降(GradientDescent)
予以初始
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2022-11-25 00:37
机器学习
机器学习
深度学习
算法
人工智能
神经网络模型的选择与优化
优化的方式有许多种,我们可以:扩充训练集减少或增加特征数量减少或增加多项式次数改变正则化参数λ关键是怎么选用
优化方法
呢?有时候若是方向没找对,最后只会南辕北辙,离目标越来越远。
BetaDu
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2022-11-24 23:46
人工智能
机器学习
深度学习
神经网络
pytorch 入门:模型集成,VGG16,循环神经网络基本结构,BPTT,Counter模块
模型集成提升性能为了改善一项机器学习或深度学习的任务,首先想到的是从模型,数据,优化器等方面进行优化,但效果有时不大理想,这时可以尝试一下其他方法:比如模型集成,迁移学习,数据增强等
优化方法
。
AI路漫漫
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2022-11-24 17:42
深度学习
神经网络
网络
卷积
一种新的数据聚类启发式
优化方法
——黑洞算法(基于Matlab代码实现)
摘要黑洞算法是根据自然界的黑洞现象生成的一种启发式
优化方法
,现阶段已被用于配电网潮流计算、图像处理、参数寻优等领域,具有寻优精度高、容易达到全局最优等优点.Hatamlou等将黑洞算法与k-Means,
我爱Matlab编程
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2022-11-24 17:40
优化算法
matlab
开发语言
多目标灰太狼算法求解环境经济调度问题(IEEE30)(Matlab实现)
传统
优化方法
,如动态规划﹑梯度法和Lagrange松弛法等的搜索效果很大程度依赖于初始点,且需要将
荔枝科研社
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2022-11-24 15:16
#
电力系统Matlab
matlab
算法
开发语言
论文笔记(二十二):GRiD: GPU-Accelerated Rigid Body Dynamics with Analytical Gradients
*计算硬件:CPUvs.GPU*B.刚体动力学4.GRiD库A.设计B.当前特征C.代码
优化方法
5.性能基准A.方法B.多重计算延时C.单一计算延时扩展6.结论和未来工作文章概括作者:BrianPlancher
墨绿色的摆渡人
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2022-11-24 15:42
文章
论文阅读
2017年深度学习--梯度下降 优化算法研究
原文链接【导读】梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法,也是众多机器学习算法中最常用的
优化方法
。
yeler082
·
2022-11-24 12:23
泛读笔记
深度学习的
优化方法
-梯度下降算法
1.梯度下降算法【回顾】¶梯度下降法简单来说就是一种寻找使损失函数最小化的方法。大家在机器学习阶段已经学过该算法,所以我们在这里就简单的回顾下,从数学上的角度来看,梯度的方向是函数增长速度最快的方向,那么梯度的反方向就是函数减少最快的方向,所以有:其中,η是学习率,如果学习率太小,那么每次训练之后得到的效果都太小,增大训练的时间成本。如果,学习率太大,那就有可能直接跳过最优解,进入无限的训练中。解
AI耽误的大厨
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2022-11-24 12:52
计算机视觉-CV
人工智能
神经网络
keras
计算机视觉
深度学习
优化方法
-AdaGrad 梯度下降
梯度下降算法、随机梯度下降算法(SGD)、小批量梯度下降算法(mini-batchSGD)、动量法(momentum)、Nesterov动量法有一个共同的特点是:对于每一个参数都用相同的学习率进行更新。但是在实际应用中,各个参数的重要性肯定是不一样的,所以我们对于不同的参数要动态的采取不同的学习率,让目标函数更快的收敛。AdaGrad算法就是将每一个参数的每一次迭代的梯度取平方累加后在开方,用全局
weixin_ry5219775
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2022-11-24 12:39
Hexo-Next 博客搭建
date:2021-04-2619:21:20categories:-[兴趣,网站,博客]tags:-Hexo-Gitpassword:top:100typora-root-url:..整理网上的Next
优化方法
谨礼
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2022-11-24 05:07
Hexo
next
css
html5
npm
git
github
跟着官方文档学DGL框架第十四天——大型图上的随机训练之链接预测
guide-minibatch-link-classification-samplerhttp://www.voidcn.com/article/p-fsdktdik-bry.html概述关于链接预测的概念和
优化方法
在
cqu_shuai
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2022-11-24 05:32
DGL
深度学习
pytorch
DGL
图神经网络
链接预测
机器学习:贝叶斯和
优化方法
_Facebook使用贝叶斯优化在机器学习模型中进行更好的实验
机器学习:贝叶斯和
优化方法
IrecentlystartedanewnewsletterfocusonAIeducation.TheSequenceisano-BS(meaningnohype,nonewsetc
weixin_26752765
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2022-11-24 02:57
机器学习
人工智能
python
深度学习
java
手写算法-python代码实现Kmeans++以及优化
手写算法-python代码实现Kmeans++以及优化聚类结果不稳定的
优化方法
一次优化:kmeans++二次优化:添加参数n_init其他问题的
优化方法
聚类结果不稳定的
优化方法
上篇文章,我们列举了Kmeans
Dream-YH
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2022-11-23 21:20
机器学习
聚类
kmeans算法
python
机器学习
机器学习小结
1.逻辑回归①基本原理面对一个分类问题,建立代价函数,通过
优化方法
迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏,逻辑回归是一种分类方法,主要用于二分类问题,应用于研究某些事件发生的概率
奔跑的蜗牛君666
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2022-11-23 21:36
机器学习
机器学习
超参数优化--贝叶斯方法
我们可以在以下页面找到大量可以实现贝叶斯
优化方法
的HPO库:https://w
吓得我泰勒都展开了
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2022-11-23 20:26
机器学习
python
深度学习
机器学习
基于多目标
优化方法
的电梯零部件预防性维修期决策
电梯维护对电梯的安全可靠运行起着至关重要的作用。然而,目前电梯维修是在一些相关的规范和标准下进行的,对如何对电梯零部件进行维修期决策的研究较少。此外,电梯维护周期的不合理选择会造成成本过高,设备运行效率低下。提出了一种电梯零部件维修决策方法,旨在解决电梯零部件合理维修周期的确定问题。首先,利用电梯零部件的历史故障数据分析其故障分布规律。为了准确反映零件在维修后的变化,引入了寿命降低因子和故障率增加
Handsome_Zpp
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2022-11-23 20:42
文献翻译PHM
人工智能
非常适合初学者的机器学习的数学基础笔记.pdf
如何在有限的计算资源下找出最优解,在目标函数及其导数的各种情形下,应该如何选择
优化方法
;各种方法的时间空间复杂度、收敛性如何;还要知道怎样构造目标函数,才便
夕小瑶
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2022-11-23 19:55
python
数学建模
编程语言
css
机器学习
机器学习:Logistic回归处理用气象数据预测森林火灾的数据挖掘方法
文章目录线性模型与回归最小二乘与参数求解1.一维数据:2.多维数据最大似然估计Logistic回归基本介绍基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类基于最
优化方法
的最佳回归系数确定最优化算法之梯度上升法训练算法
whh_0509
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2022-11-23 18:37
python
机器学习
c++
深度学习 复习注意
梯度下降法:一种基于搜索的最
优化方法
,是训练神经网络的基本方法,它其实不是一个机器学习算法,但是在机器学习领域,许多算法都是以梯度下降法为基础的,它的主要作用是寻找目标函数的最优解。
生命苦短 必须喜感
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2022-11-23 15:02
深度学习
[cv231n] Lecture 3 | Loss Functions and Optimization
Lecture3|LossFunctionsandOptimization关于
优化方法
补充一条2019/2/27新出的论文:AdaBound,论文中该方法被证明比SGD和ADAM有更好的优化速度,并且也更容易在训练中达到最优效果
gdtop818
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2022-11-23 15:21
Stanford-cs231n
3D引擎
优化方法
整理
来自:http://blog.csdn.net/udking/article/details/6048210【游戏开发】DirectX性能优化:(FromD3D9SDK)2009-06-0415:19性能优化:(FromD3D9SDK)常规技巧1只在必须的时候Clear。IDirect3DDevice9::Clear函数通常需要花费较多的时间,因此要尽量少调用,而且只清空的确需要清空的缓存。2尽量
nxtgo
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2022-11-23 14:50
3DEngine
3D引擎
市面上的数学规划求解器都有哪些?
我们在生产生活中遇到的很多实际问题,都可以通过运筹学所涉及的
优化方法
对其进行数学建模,表示为数学问题,而为了解决这些数学问题,求解器应运而生。
ML OR 智能决策
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2022-11-23 11:32
智能决策
人工智能
人工智能
算法
matlab
利用torch.nn实现线性回归
文章目录前言一、torch.nn模块简介二、实现线性回归1.读取数据2.构建模型3.模型参数初始化4.定义损失函数和
优化方法
5.模型的训练前言.模块是Pytorch为神经网络设计的模块化接口,该模块定义了大量的神经网络层
shuoqin2022
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2022-11-23 11:13
pytorch学习
pytorch
深度学习
python学习——逻辑回归
假设在自变量x1,x2,……,xp,作用下,y取“是”的概率是p,则取“否”的概率是1-p1、回归步骤面对一个回归或者分类问题,建立代价函数通过
优化方法
迭代求解出最优的模型参数测试验证我
Annaaphq
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2022-11-23 06:10
逻辑回归
python
学习
模型优化与tensorflow
模型优化与tensorflow模型
优化方法
介绍神经网络的要求:小、准、快小:要求网络权重存储空间小准:准确率高快:计算量小目前有四种方法达到这种要求;裁剪,蒸馏,模型结构搜索,量化。
fenfen520_zyx
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2022-11-23 06:37
tensorflow
深度学习
pytorch
机器学习
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