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L2正则化
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.7
首先,我们将重点放在带权重衰减(L2L_2L2
正则化
)的单隐藏层多层感知机上。4.7.1ForwardPropagation前向传播(forwardpropagation或forwa
南七澄江
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2024-01-28 08:00
python
深度学习笔记
深度学习
pytorch
笔记
人工智能
python
秋招机器学习面试题问题总结
4、L1
正则化
为什么能够得到稀疏解,
L2
为什么能够得到趋于0的解,它们的图像是怎样的?5、GBDT的损失函数是什么?6、SVM的损失函数是什么?如何推导SVM?为什么引入核函数,以及为什么叫核函数?
上岸的程序员
·
2024-01-28 07:14
机器学习算法
面试题
机器学习面试题
机器学习面试总结
秋招
人脸识别 基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法(MTCNN代码复现)
网络的人脸检测与对齐算法(MTCNN代码复现)论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二:阶段三卷积网络设计层面Loss损失函数的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位
L2
郭庆汝
·
2024-01-27 21:43
MTCNN人脸识别
Coursera吴恩达《深度学习》课程总结(全)
超参数调整,
正则化
诊断偏差和方差,高级优化算法,如Mo
双木的木
·
2024-01-27 20:03
吴恩达深度学习笔记
AI
笔记
深度学习
神经网络
人工智能
python
sklearn逻辑回归(Logistic Regression)多分类问题
文章目录步骤建立模型预处理训练测试+评价模型多次划分训练集、测试集训练结果步骤建立模型classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='
l2
',
Yvesx
·
2024-01-27 14:50
sklearn
逻辑回归
python
机器学习
深度学习
深度学习(6)--Keras项目详解
绘制结果曲线并将结果保存到本地三.完整代码四.首次运行结果五.学习率对结果的影响六.Dropout操作对结果的影响七.权重初始化对结果的影响7.1.RandomNormal7.2.TruncatedNormal(推荐)八.
正则化
对结果
GodFishhh
·
2024-01-27 13:06
深度学习
python
深度学习
人工智能
探析零知识证明高能发展路径:走向更安全、私密且可扩展的 Web3 新时代
understanding-the-zero-knowledge-landscape作者:JonathanKing|CoinbaseVentures编译:TinTinLand本文核心观点2023年,零知识技术吸引了逾4亿美元的投资,主要关注以太坊L1/
L2
TinTin Land
·
2024-01-27 08:56
Web3
前沿
零知识证明
安全
web3
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.5
Chapter4MultilayerPerceptron4.5WeightDecay前一节我们描述了过拟合的问题,本节我们将介绍一些
正则化
模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练
南七澄江
·
2024-01-27 06:03
笔记
python
深度学习
pytorch
笔记
人工智能
python
力扣:链表的合并
解法一:递归法思路:首先判断两类特殊情况,l1或
l2
中有一个为空的情况,然后比较l1和
l2
的数值大小,若l1->datadata,则l1->next为新的头结点,进行mergeLists(l1->next
迷你猪@123
·
2024-01-27 00:19
链表
数据结构
算法
LeetCode 21.合并两个有序链表(python版)
示例1:输入:l1=[1,2,4],
l2
=[1,3,4]输出:[1,1,2,3,4,4]代码classListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val
奋斗哼哼
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2024-01-26 20:54
leetcode
链表
python
算法
【pytorch】pytorch学习笔记(续2)
p30:1.均方差(MeanSquaredError,MSE):(1)注意区分MSE和
L2
范数:
L2
范数要开根号,而MSE不需要开根号。
小白冲鸭
·
2024-01-26 18:04
pytorch
学习
笔记
学习笔记-李沐动手学深度学习(四)(12-13,权重衰退、
L2
正则化
、Dropout)
总结【trick】过拟合及
正则化
项参数的理解实际数据都有噪音,一般有噪音后,模型实际学习到的权重w就会比理论上w的最优解(即没有噪音时)大。
kgbkqLjm
·
2024-01-26 17:55
李沐动手学深度学习
学习
笔记
深度学习
如何通过股票api接口
l2
获取股票数据?
1、通过API获取实时数据请求地址;股票名称f=数据列选项参数s–表示股票名称,多个股票之间使用英文加号分隔,如”XOM+BBDb.TO+JNJ+MSFT”,罗列了四个公司的股票:XOM,BBDb.TO,JNJ,MSFT。f–表示返回数据列,如”snd1l1yr”。更详细的参见雅虎股票APIf参数对照表。2、通过API获取历史数据请求地址;stringa=intb=intc=intd=inte=i
Q__2037696191
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2024-01-26 17:45
javascript
开发语言
ecmascript
工地日记(三五六)
10月24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21人三、1-2-6段L3层钢筋绑扎3人四、七号塔吊下
L2
层打磨修补2人,西侧
L2
层施工缝清理
另一号
·
2024-01-26 15:37
MATLAB环境下一种音频降噪优化方法—基于时频
正则化
重叠群收缩
语音增强是语音信号处理领域中的一个重大分支,这一分支已经得到国内外学者的广泛研究。当今时代,随着近六十年来的不断发展,己经产生了许多有效的语音增强算法。根据语音增强过程中是否利用语音和噪声的先验信息,语音增强算法一般被归类为两类,一类是无先验信息的语音增强算法,另外一类则是具有先验信息的语音增强算法。在第一类无先验信息语音增强算法中,比较常用的语音增强算法有谱减算法、基于统计模型的算法、基于信号子
哥廷根数学学派
·
2024-01-26 08:26
信号处理
小波分析
图像处理
语音识别
人工智能
C语言每日一题(47)两数相加II
示例1:输入:l1=[7,2,4,3],
l2
=[5,6,4]输出:[7,8,0,7]示例2:输入:l1=[2,4,3],
l2
=[5,6,4]输出:[8,0,7]示例3:输入:l1=[0],
l2
对编程一片赤诚的小吴
·
2024-01-26 06:50
c语言
开发语言
【机器学习300问】18、
正则化
是如何解决过拟合问题的?
当我初次看见“
正则化
”三个字的时候,我简直头疼。在我的理解里“正则”还是Python中用在字符串处理的re正则库呢!怎么加一个“化”字就看不懂了!听我给你慢慢道来。一、
正则化
中的“正则”是个啥玩意儿?
小oo呆
·
2024-01-26 06:08
【机器学习】
机器学习
人工智能
第一张黑洞照片全靠VLBI,这个Github项目教你用Python实现
【新智元导读】哈佛学生写的Python模块,用于模拟和操作VLBI数据并使用
正则化
最大似然法生成图像,模拟黑洞成像的算法。进入Github飙升榜TOP3,超过1000星。
诸葛青云999
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2024-01-26 04:19
CS229 Week3 罗杰斯特回归&
正则化
title:CS229Week3罗杰斯特回归&
正则化
date:2017-03-2618:40:21categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning
gb_QA_log
·
2024-01-26 03:22
多维时序 | Matlab实现DBO-BiLSTM蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测
蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现DBO-BiLSTM多变量时间序列预测,蜣螂算法优化双向长短期记忆神经网络;蜣螂算法优化优化BiLSTM的学习率,隐藏层节点,
正则化
机器学习之心
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2024-01-26 02:48
时序预测
DBO-BiLSTM
蜣螂算法优化
双向长短期记忆神经网络
多变量时间序列预测
文本相似度计算(一):距离方法
文本相似度距离方法1、文本的表示1.1、VSM表示1.2、词向量表示1.3、迁移方法2、距离计算方法2.1、欧氏距离(
L2
范数)、曼哈顿距离(L1范数)、明氏距离2.2、汉明距离2.3、Jaccard相似系数
Jarkata
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2024-01-26 00:04
构建乘积数组
分别求上三角和下三角乘积#-*-coding:utf-8-*-classSolution:defmultiply(self,A):#writecodeherel1,
l2
=[1]*len(A),[1]*l
GoDeep
·
2024-01-25 22:49
21. 合并两个有序链表
ListNode*mergeTwoLists(ListNode*l1,ListNode*
l2
){ListNodetmp(0);ListNode*p=&tmp;while(l1&&l2){if(l1->valval
雪上霜
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2024-01-25 20:05
C++区间覆盖(贪心算法)
假设有n个区间,分别是:[l1,r1],[
l2
,r2],[l3,r3].....[ln,rn]从这n个区间中选出某些区间,要求这些区间满足两两不相交,最多能选出多少个区间呢?
萌奈加油努力
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2024-01-25 11:23
算法
贪心算法
算法
c++
区间覆盖
PCIE 之LTSSM状态机解析
、LTSSM的顶层状态LTSSM包含11个顶层状态:Detect、Polling、Configuration、Recovery、L0、L0s、L1、
L2
、HotR
攻城狮Adam
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2024-01-25 08:00
PCIE
PCIE
LTSSM
[pytorch入门] 6. 神经网络
ConvolutionLayers:卷积层Poolinglayers:池化层Non-linearActivations(weightedsum,nonlinearity):非线性激活NormalizationLayers:
正则化
层
晴空对晚照
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2024-01-25 07:26
#
pytorch
深度学习
pytorch
神经网络
人工智能
图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解
版本】EfficientNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解前言EfficientNet_V2讲解自适应
正则化
的渐进学习
牙牙要健康
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2024-01-25 07:05
深度学习
算法
分类
工地日记(四〇二)
11月8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
层板钢筋绑扎10人,钢筋焊接3人三、七号塔吊下
L2
层打磨修补2人四、1-2-1段L3层钢筋绑扎6人,木工支模
另一号
·
2024-01-25 03:07
工地日记(三九六)
11月5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2人,木工支模23人三、七号塔吊下
L2
层打磨修补2人四、七号塔吊西侧楼梯钢筋绑扎3人五、1-2-
另一号
·
2024-01-24 18:16
XGBoost系列5——XGBoost的集成学习之旅
1.2集成学习的优势1.3集成学习的分类2.XGBoost与其他集成学习算法的关系2.1XGBoost的梯度提升树特性2.2
正则化
项的引入2.3学习速度与性能优势2.4与传统集成学习算法的对比3.如何在实际项目中使用
theskylife
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2024-01-24 11:34
数据分析
数据挖掘
集成学习
机器学习
人工智能
数据挖掘
逻辑回归(Logistic Regression)和
正则化
1.分类问题案例:在分类问题中,我们尝试预测的是结果是否属于某一个类(例如正确或错误)。分类问题的例子有:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件;判断一次金融交易是否是欺诈;之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子,区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。二元分类问题:将因变量(dependentvariable)可能属于的两个类分别称为负向类(negativeclass)和正向类(positiveclass),则因变
清☆茶
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2024-01-24 10:08
逻辑回归
算法
机器学习
踩坑记录[4]——LeetCode 21题: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]提示:两个链表的节点数目范围是
shenfenxihuan
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2024-01-24 04:23
leetcode
链表
算法
c++
NIPS 2018 | Quoc Le提出卷积网络专属
正则化
方法DropBlock
姓名:刘畅学号:15020199045转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49079813【嵌牛导读】:谷歌大脑团队在arXiv上发布论文,提出了一种卷积网络
正则化
方法DropBlock
薰风初入弦Isono_5c51
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2024-01-24 01:48
机器学习期末复习总结笔记(李航统计学习方法)
文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督
正则化
生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里
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2024-01-24 01:01
机器学习
机器学习
笔记
学习方法
今日看点
每日可检万人份病毒样本【投融资】1.蔚来宣布完成1亿美元可转债融资2.数字医疗公司“HingeHealth”日前完成了9000万美元的C轮融资【新产品】1.中日友好医院辟谣:瑞德西韦临床试验结果未出2.雷克萨斯准备推出
L2
咫尺天涯相思你的好
·
2024-01-24 00:16
什么叫范数?
在机器学习和优化问题中,范数经常用于
正则化
、距离度量和优化目标的定义。
CA&AI-drugdesign
·
2024-01-23 17:52
GPT4
线性代数
机器学习
Python中 is 和 == 的区别
l1=[1,2,3,4]
l2
=[1,2,3,4]print(l1==
l2
)print(l1isl2)TrueFalse以上的代码,==打印的True,而is打印的False。
什么23
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2024-01-23 17:42
Docker Ipvlan l3s模式说明
看到DockerIpvlan中有三种模式
L2
、L3、L3S模式,查阅了L3S,记录如下:起因Docker链接:IPvlannetworkdriver概念注释说明(摘选自:ipvlan-l3s模式)L3Smode
石小千
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2024-01-23 07:48
网络
Docker
运维
网络
linux
运维
docker
头疼!卷积神经网络是什么?CNN结构、训练与优化一文全解
本文全面探讨了卷积神经网络CNN,深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化,详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层,最后列出其训练与优化的多项关键技术:训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、
正则化
技巧与模型评估调优
AI小白龙*
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2024-01-23 04:48
cnn
人工智能
神经网络
深度学习
机器学习
vscode
正则化
(Regularization)
在这节内容中,我将为你解释什么是过度拟合问题,并且讲述一种称为
正则化
(regularization)的技术,它可以减少过度拟合问题。如果我们有非常多的特征,我们通过学
时间邮递员
·
2024-01-22 21:32
机器学习
机器学习
回归
逻辑回归
线性回归
正则化
逻辑回归实战
一、题目在
正则化
逻辑回归的练习中,我们将利用
正则化
的逻辑回归来预测来自制造工厂的微芯片是否通过了质量保证(QA)。在质量保证期间,每个微芯片都要经过各种测试,以确保其能够正常工作。
时间邮递员
·
2024-01-22 21:32
机器学习
逻辑回归
算法
机器学习
WPT无线电能传输公式推导、编程计算、仿真验证全过程
先给定参数:(1)电感:L1=1e-05H,
L2
=1e-05H(2)互感:M=6e-06H(3)电阻:R1=0.8Ω,R2=0.8Ω(4)输入电源:电压,频率,内阻:U1=500v,f=85000Hz,
电子hhh
·
2024-01-22 20:15
matlab
软件
matlab
simulink
无线充电
合并两个有序数组(三指针法)
这道题使用三指针法,实际上是创建三个变量模拟下标的走势:一般常规想法是先合并再排序,三指针则是边合并边排序;l1是nums1的有效数据的最后一位的下标,即m-1;
l2
是num2的有效数据的最后一位的下标
cookies_s_s
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2024-01-22 11:43
算法
数据结构
c++
c语言
开发语言
算法
MATLAB中实现机械臂逆运动学求解的方法之一是使用阻尼最小二乘法
以下是一个简单的MATLAB代码示例,演示了机械臂逆运动学的阻尼最小二乘法求解:%机械臂参数L1=1;%机械臂长度
L2
=1;%目标位置x_desired=1;y_desired=1;%初始猜测theta
Xingmeng@
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2024-01-22 09:06
Matlab
Manipulators
matlab
最小二乘法
算法
机器学习_
正则化
、欠拟合和过拟合
文章目录
正则化
欠拟合和过拟合
正则化
参数
正则化
机器学习中的
正则化
是在损失函数里面加惩罚项,增加建模的模糊性,从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势,调整到整体大概趋势。
you_are_my_sunshine*
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2024-01-22 09:14
机器学习
机器学习
人工智能
李沐深度学习-权重衰退文档
应对过拟合问题方法:权重衰减(weightdecay)1.方法:权重衰减等价于
L2
范数
正则化
(regularization)。
大小猫吃猫饼干
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2024-01-22 00:22
李沐深度学习编码实现
深度学习
人工智能
开发者 | Mint Blockchain 重点支持发展的 15 个细分赛道项目
Mint是一个聚焦在NFT领域的创新型
L2
网络。MintBlockchain致力于促进NFT资产协议标准的创新和现实商业场景中NFT资产的大规模采用。
NFT_Research
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2024-01-21 23:22
NFTResearch
区块链
web3
Improving Deep Neural Network学习笔记
参数调整、
正则化
、优化1超参数2方差、偏差3
正则化
4归一化输入5Mini-batch梯度下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习(吴恩达老师的课程)中,提升深度神经网络的一些方法,包括超参数的调整、
佳雨初林
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2024-01-21 17:42
深度学习
学习
笔记
深度学习
AI基于近邻图的向量搜索(一)
我们可以将问题定义为:其中,q为查询向量,x为样本向量,我们可以计算它们的
L2
或余弦距离,获得两者距离最近的样本。该问题最早是在1973年由高德纳在《计算机程序设计艺术》中提到,并称之为邮局问题,即
人工智能MOS
·
2024-01-21 16:29
人工智能
算法
深度学习
机器学习
力扣合并链表-Go实现
新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的1->2->41->3->41->1->2->3->4->4输入:l1=[1,2,4],
l2
=[1,3,4]输出:[1,1,2,3,4,4]示例2:输入:l1
IT民工锦里
·
2024-01-21 12:15
算法笔记
leetcode
链表
golang
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