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L2正则化
「递归算法」:合并两个有序链表
示例1:输入:l1=[1,2,4],
l2
=[1,3,4]输出:[1,1,2,3,4,4]示例2:输入:l1=[],
l2
=[]输出:[]示例3:输入:l1=[],
l2
=[0]输出:[0]二、思路解析在数据结构部分
爱敲代码的罗根
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2024-02-09 19:27
详解算法题
链表
数据结构
算法
机器学习
leetcode
剪枝
python
统计学习方法笔记之决策树
决策树学习的损失函数通常是
正则化
后极大似然函数,学习的算法通常是一个递归的选择最优特征,并根据该特征对训练数据进行分割,使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。
Aengus_Sun
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2024-02-09 17:51
python函数的定义及使用
l2
、函数也可以看作是一段具有名字的子程序,可以在需要的地方调用执行,不需要在每个执行地方重复编写这些语句。每次使用函数可以提供不同的参数作为输入,以实现对不同数据的处理。
ZSup{A}
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2024-02-09 17:48
Python
servlet
numpy
詹姆斯·韦伯太空望远镜抵达最终目的地!
詹姆斯·韦伯空间望远镜到达其最终目的地——日-地
L2
点韦伯望远镜在太空的常驻地韦伯望远镜抵达的第二拉格朗日点远远超过月球轨道,总是在我们星球的一侧,不面向太阳,它的遮阳板可以保护它阻挡太阳、地球和月球的热量
NASA航天爱好者
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2024-02-09 14:18
深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案
深度学习模型训练中的调优指南大全概括了数据预处理、模型架构设计、超参数优化、
正则化
策略和训练技巧等多个关键方面,以提升模型性能和泛化能力。
微学AI
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2024-02-09 10:47
深度学习技巧应用
深度学习
人工智能
超参数
调优
模型
基于BatchNorm的模型剪枝【详解+代码】
文章目录1、BatchNorm(BN)2、L1与
L2
正则化
2.1L1与
L2
的导数及其应用2.2论文核心点3、模型剪枝的流程ICCV经典论文,通俗易懂!
全息数据
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2024-02-09 08:05
图像算法
剪枝
深度学习
剪枝
深度学习
逐鹿比特币生态,Elastos 携新作 BeL2「重出江湖」
作为原本就和比特币生态联系极为紧密的项目,推出了比特币
L2
网络BeL2的E
TechubNews
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2024-02-09 07:19
区块链
java的jmm模型_Java内存模型JMMJava内存模型JMM
在多核cpu中,每个处理器都有各自的高速缓存(L1,
L2
,L3),而主内存(就是内存条那块的内存)却只有一个;
只想摸鱼的社畜
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2024-02-09 06:08
java的jmm模型
LeetCode Python - 2.两数相加
示例1:输入:l1=[2,4,3],
l2
=[5,6,4]输出:[7,0,8]解释:342+465=807.示例2:输入:l1=[0],
l2
=[0]输出:[0]示例
xuxu1116
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2024-02-08 21:35
LeetCode题库
leetcode
python
面试题
模型选择的方法
正则化
和交叉验证
正则化
在经验风险上加一个
正则化
项或者罚项,回忆下经验风险是模型关于一个训练集的平均损失.交叉验证验证随机的将数据集分为训练集,验证集和测试集,分类简单交叉验证一部分作为训练集,一部分作为测试集
pcqlegend
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2024-02-08 13:39
leetcode 21:合并两个有序链表
循环的终止体条件为l1、
l2
两个链表其中一个为null。
coder_MX
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2024-02-08 06:15
leetcode
链表
javascript
Leetcode 21:合并两个有序链表
例:输入:l1=[1,2,4],
l2
=[1,3,4]输出:[1,1,2,3,4,4]publicclasstitle21{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]
SucceedCode
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2024-02-08 06:05
leetcode
链表
算法
Leetcode21:合并两个有序链表
示例:输入:l1=[1,2,4],
l2
=[1,3,4]输出:[1,1,2,3,4,4]输入:l1=[],
l2
=[]输出:[]输入:l1=[],
l2
=[0]输出:[0]二、题解思路:分别用两个指针遍历两个链表
我可能是个假开发
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2024-02-08 06:03
链表
数据结构
#口语粉碎机#
L2
Day6
#口语粉碎机#L2Day6【打卡序列01】1.练习内容及时长1.5小时口腔肌肉与气息训练大元音/ɜ://æ/与对应的单词2.练习感受/ɜ:/这个音读的时候不能把舌中部不能太高,放松读,嘴角左右拉伸一点。这个音容易卷舌,读的时候嘴角拉伸,音的时长到位,就不会卷舌。/æ/这个音是最难的一个大元音了,今天练习了好久,复盘跟读找不同。要注意嘴角的拉伸,但是嘴型上下要固定。练到发现跟自己家乡话里有个音类似才
安墨一生Ivy
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2024-02-08 04:56
大规模机器学习简介
要找到最佳拟合,我们需要解决以下形式的优化问题:这里的表示欧几里得范数,也就是常说的
L2
范数,
思诺学长
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2024-02-07 21:47
机器学习
人工智能
【csp202206-2】寻宝!大冒险!(c++100分)
看见
L2
*s。对于其中每棵树,如果相对位置中x-sx>s或者y-sy>s则忽略,否则如果在藏宝图中相对位置上也有树,则计数一次,否则直接跳出循环。
Alva_Kohler
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2024-02-07 13:00
刷题合集
c++
算法
数据结构
人工智能|深度学习——使用多层级注意力机制和keras实现问题分类
即将一个词用特定的向量来表示,向量之间的距离(例如,任意两个向量之间的
L2
范式距离或更常用的余弦距离)一定程度上表征了的词之间的语义关系。由这些向量形成的几何空间被称为一个嵌入空间。
博士僧小星
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2024-02-07 12:17
人工智能
#
深度学习【算法】
人工智能
深度学习
keras
多层注意力
问题分类
【机器学习300问】22、什么是超参数优化?常见超参数优化方法有哪些?
在之前的文章中,我主要介绍了学习率η和
正则化
强度λ这两个超参数。这篇文章中我就主要拿这两个超参数来进行举例说明。
小oo呆
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2024-02-07 06:00
【机器学习】
机器学习
人工智能
机器学习系列——(十四)
正则化
回归
引言在机器学习领域,
正则化
回归是一种常用的技术,旨在解决过拟合问题,提高模型的泛化能力。本文将简单探讨
正则化
回归的概念、类型和应用,帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。
飞影铠甲
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2024-02-07 06:28
机器学习
机器学习
回归
人工智能
Jix的Scalers Talk第四轮新概念朗读持续力训练Day57 2018.12.3
资料及音标:任务配置:L0+L1+L4L0(朗读专练):目标-长度与原因一样L1(音标专练):目标-练习一个音标,练过的不能出错
L2
(听力专练):目标-从他人身上找出发音问题,提高听力敏感性L3(表达专练
jixshadow
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2024-02-07 02:37
KVM 内存概述
L1,
L2
,L3指的都是CPU的缓存,速度快,成本高,CPU查找数据时首先在L1,然后
L2
,最后L3,如果没有,才到内存中,设计的主要目的也
看-是灰机
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2024-02-07 01:19
linux
运维
《简明数据结构》链表专题编程测验题3——单链表重新排列
->Ln->L1->
L2
。样例输入123456样例输出345612语言COJ提交结果KLP平台编译运行通过,答案正确。
AoXin_TechJZ.
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2024-02-07 00:27
数据结构
c语言
数据结构
链表
工地日记(三九八)
段浅管廊地梁砌砖模8人,梁头施工缝打凿清理3人三、6-b1-3深管廊西侧外墙处理3人四、1-6-6段二层结构板钢筋绑扎13人五、1-5-12段、6-b1a-1段承台钢筋绑扎23人,砌砖模5人六、1-5-9段
L2
另一号
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2024-02-06 23:00
数据结构_单链表小题-2.2
看到就想到的思路1)看首链表谁小,作为一个首地址存了,假设为l1;2)遍历另一个链表
l2
,比较其是否在l1的第一和第二结点值区间里;3)在,就插入;不在,比较l1的第二个和第三个结点值区间,依次类推;4
雨是叶落下来的
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2024-02-06 23:03
数据结构
学习
c语言
开发语言
L1与
L2
损失函数和
正则化
的区别
本文翻译自文章:DifferencesbetweenL1andL2asLossFunctionandRegularization,如有翻译不当之处,欢迎拍砖,谢谢~ 在机器学习实践中,你也许需要在神秘的L1和
L2
山阴少年
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2024-02-06 20:34
VXLAN:虚拟化网络的强大引擎
VXLAN的特点是将
L2
的以太帧封装到UDP报文(即L2overL4)中,并在L3网络中传输。如**[图1-1]**)所示,VXLAN本质上是一
知白守黑V
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2024-02-06 11:44
网络技术
网络协议
网络架构
VXLAN
VXLAN技术解析
VXLAN网络架构
VXLAN知识学习
网络技术原理
虚拟扩展局域网
隧道技术
「深度学习」dropout 技术
一、工作原理1.
正则化
网络dropout将遍历网络的每一层,并设置消除神经网络中节点的概率。
Sternstunden
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2024-02-06 06:20
深度学习
深度学习
人工智能
神经网络
机器学习
机器学习速成课程 学习笔记17:稀疏性
正则化
//developers.google.cn/machine-learning/crash-course/regularization-for-sparsity/l1-regularizationL₁
正则化
减少所有权重的绝对值
HBU_DAVID
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2024-02-06 04:15
Xgboost
算法释义Xgboost是一种带有
正则化
项,并利用损失函数泰勒展开式中二阶导数信息优化求解并增加一些计算优化的梯度提升树。
大雄的学习人生
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2024-02-06 03:05
【西瓜创客
L2
】Lesson1
妈妈年底工作特别忙,还流感、反复发烧、拔智齿~~,别说辅导我了,她连自己的语言课都无法上了。其实我不是牛娃,L1阶段是我最感无能为力的阶段(妈妈忙、生病),我要迎接期末考试,这时候西瓜还搞个编程大赛(我真的很想赢得一台电脑,因为IPAD是不能上课和编程的),我本来想把一年级写的《玉米历险记》做成个闯关游戏参赛的,可惜我的校内成绩中等让父母很担心,我不可能有太多时间用电脑,所以只好把之前自己写的《地
冥界女战士之有趣灵魂
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2024-02-06 02:21
【构成L3笔记:动态线】
文章目录动态线
L2
延申,作业应用动态线动态线的含义动态线在创作中的应用设计动态,动作的方法:有分类的速写创作示范动态线在创作中比较好的应用方式:长线段长线段效果解释效果好的长线段的做法:第一步.图形化效果好的长线段的做法
LJ-SEU
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2024-02-06 01:46
美术
游戏美术
【色彩
L2
笔记:正负型】
文章目录正形负型两种负型的目的负型如何设计正负形的tips正形负型两种轮廓:根据空间和内容物二分:明暗交界提示:正负型形状的设计大中小点线负型的目的去抓图形信息量:轮廓信息,调子信息,纹理信息要讲究信息量的平衡:透光,纹理之类的不一定要全部画出来套索画法:把轮廓信息推到最大(轮廓做的很清楚),里面藏假的信息量(塑造时制造信息的方法:块面,纹理,因为要追求信息的平衡,所以不用全部依靠块面,比如反光未
LJ-SEU
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2024-02-06 01:15
美术
游戏美术
工地日记(三九七)
11月4日上午现场F1大厅F1-1、1-2区作业情况汇总:一、钢筋加工棚7人二、1-2-7段
L2
层钢筋绑扎16人,木工支模14人、钢筋焊接2人、预应力施工4人三、七号塔吊下
L2
层打磨修补2人四、七号塔吊西侧
另一号
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2024-02-05 21:01
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(五)
TensorFlow进行自定义模型和训练到目前为止,我们只使用了TensorFlow的高级API,Keras,但它已经让我们走得很远:我们构建了各种神经网络架构,包括回归和分类网络,Wide&Deep网络,自
正则化
网络
绝不原创的飞龙
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2024-02-05 20:21
人工智能
tensorflow
人工智能福利站,初识人工智能,机器学习,第二课
12.解释一下
正则化
。13.什么是ROC曲线和AUC?14.什么是混
普修罗双战士
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2024-02-05 19:44
人工智能专栏
人工智能
机器学习
周记:2019第26周(6.24-6.30)
记录一下各种降低模型错误率的方法,包括添加
正则化
项,数据集扩增,多任务学习,earlystoping,dropout,稀疏表示。理论
孙文辉已被占用
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2024-02-05 15:48
2-5 异常检测 Anomaly detection with robust deep autoencoders 笔记
2.3创新之处 除了使用传统的L1
正则化
去约束噪声部分之外
Siberia_
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2024-02-05 11:34
Pytorch: nn.dropout
Dropout是一种用于深度学习模型的
正则化
技术,旨在减少模型对特定训练样本的过度拟合。其主要作用包括:减少过拟合:Dropout阻止神经网络对某些特定输入值过度依赖,从而提高模型的泛化能力。
湫兮之风
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2024-02-05 09:31
pytorch
pytorch
人工智能
python
深度学习
机器学习
《深度学习入门》学习笔记
文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧6.1寻找最优参数6.3权重的初始值6.4
正则化
YY_oot
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2024-02-05 05:55
机器学习
深度学习
python
神经网络
人工智能
LeetCode--代码详解 2.两数相加
示例1:输入:l1=[2,4,3],
l2
=[5,6,4]输出:[7,0,8]解释:342+465=807.示例2:输入:l1=[0],
l2
=[0]输出:[0]示例3
Java之弟
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2024-02-05 03:31
LeetCode
leetcode
算法
职场和发展
PyTorch 2.2 中文官方教程(十四)
对深度学习模型进行
正则化
是一项令人惊讶的挑战。传统技术,如惩罚方法,通常在应用于深度模型时效果不佳,因为被优化的函数的复杂性。当处理病态模型时,这一点尤为棘手。这些模型的示例包括
绝不原创的飞龙
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2024-02-04 21:55
人工智能
pytorch
人工智能
python
WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测
优化的参数为:学习率,隐藏层节点数,
正则化
参数。评价指标包括:R2、MAE和MAPE等,图很多,出图结果如图所示,可完全满足您的需求[cool]2.直接替换Excel数据即可用,适合新手小白[
前程算法屋
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2024-02-04 21:53
算法
神经网络
cnn
WOA-CNN-BiLSTM
第01课:自动驾驶概述
无人驾驶行业概述什么是无人驾驶智慧出行大趋势无人驾驶能解决什么问题行业趋势无人驾驶的发展历程探索阶段(2004年以前)发展阶段(2004年-2016年)成熟阶段(2016年以后)2、无人驾驶技术路径无人驾驶分级
L2
ITSSec吴中生
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2024-02-04 21:49
自动驾驶与Apollo
自动驾驶
人工智能
机器学习
经验分享
笔记
2020-10-21Echo的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day10
Echo的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day1020201021练习材料:新概念2lesson10任务配置:L0、
L2
、L3知识笔记:1、朗读L02、音标L13、听力
L2
练习感悟:1
Echo31重生
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2024-02-04 19:25
算法题:有序链表合并
next=null;}}publicListNodetrainningPlan(ListNodel1,ListNodel2){/***递归*/if(l1==null){returnl2;}elseif(
l2
记忆机器
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2024-02-04 19:30
算法题
算法
链表
数据结构
动手学深度学习(二)——
正则化
(从零开始)
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记!高维线性回归使用线性函数$y=0.05+\sum_{i=1}^p0.01x_i+\text{noise}$生成数据样本,噪音服从均值0和标准差为0.01的正态分布。#导入mxnetimportrandomimportmxnetasmx#设置随机种子random.seed(2)mx.ran
SnailTyan
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2024-02-04 14:13
广告灯(利用取表方式)
2.电路原理图3.系统板上硬件连线把“单片机系统”区域中的P1.0-P1.7用8芯排线连接到“八路发光二极管指示模块”区域中的L1-L8端口上,要求:P1.0对应着L1,P1.1对应着
L2
,……,P1.7
随心的天空
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2024-02-04 12:33
单片机学习
单片机
SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络
SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络1.论文摘要2.背景介绍3.CNN-LSTM网络4.
正则化
技术4.1.基于视觉注意力机制的标签平滑技术4.2.谱归一化技术5.实验结果5.1
Ethan Hunt丶
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2024-02-04 11:54
脑电信号处理
人工智能
cnn
lstm
网络
吴恩达:改善深层神经网络:超参数调试、
正则化
以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularizatio)
@[toc]1.1训练、开发、测试集trainset训练集Devset验证集testset测试集小规模数据:训练集:其他=7:3大数据时代(超百万数据):训练集占80%或者90%以上验证集和测试集来自同一分布如果只有训练集和验证集,那么验证集Devset就是测试集testset1.2偏差、方差[图片上传失败...(image-438142-1626709583495)]trainseterror1
Cache_wood
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2024-02-04 10:48
TOP100 链表(三)
示例1:输入:l1=[2,4,3],
l2
=[5,6,4]输出:[7,0,8]解释:342+465=807.示例2:输入:l1=[0],
l2
=[0]输出:[0]示例3:输入:l
乐超kawhi
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2024-02-04 06:14
链表
数据结构
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