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Eigen

【C++】Eigen中norm、normalize、normalized的区别【C++】Eigen中norm、normalize、normalized的区别_c++normalize_Amelie_xiao

星星的月亮叫太阳·2023-08-29 05:57

YoloV8改进策略：将CIoU替换成Wise-IoU，幸福涨点，值得拥有，还支持EIoU、GIoU、DIoU、SIoU无缝替换。

文章目录摘要Wise-IoU论文翻译摘要简介A.ln−norm损失B.交集/并集C.聚焦机制相关工作A.BBR的损失函数B.带FM的损失函数方法仿真实验B.梯度消失问题的解决方法C.提出的方法实验A.实验设置

静静AI学堂·2023-08-28 22:55

C++ 正态分布、概率累积密度函数的使用(boost库)

includeintmain(){//std::normal_distributionnorm(0,1);//期望，方差doublePI=acos(-1);std::cout<norm

superSmart_Dong·2023-08-28 21:19

深度学习基础--正则化与norm--Layer Normalization 即层标准化

LayerNormalization即层标准化 LayerNormalization和普通的标准化类似，是将网络中的层进行归一化的操作。一般用于RNN。原因对于RNN模型来说，归一化的时候BatchNormalization不再适合，在RNN模型里，sequence的长度是不一致的，正是由于这种不一致的问题，导致BN使用起来效果不佳，借用网上的一句话，RNN的深度不是固定的，不同的tim

whitenightwu·2023-08-27 10:56

tensorflow 中batch normalize 的使用

因为batch_norm在test的时候，用的是固定的mean和var,而这个固定的mean和var是通过训练过程中对mean和v

LanWong·2023-08-25 20:50

LLaMA细节与代码解析

AI生成式曾小健2·2023-08-25 07:44

【无监督】6、SimSiam | 基于孪生网络的对比学习的成功源于梯度截断！

ExploringSimpleSiameseRepresentationLearning出处：FAIR|何恺明大佬本文作者抛出了两个爆炸性结论：结论一：基于孪生网络的对比的学习的成功，不源于predictor、BN、l2-norm

呆呆的猫·2023-08-25 06:00

Python学习笔记第六十六天（Matplotlib 散点图）

散点图scatter()scatter()方法语法格式如下：matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=

北岛末巷·2023-08-21 12:44

【Pytorch】梯度裁剪——torch.nn.utils.clip_grad_norm_的原理及计算过程

文章目录一、torch.nn.utils.clip_grad_norm_二、计算过程三、确定max_norm众所周知，梯度裁剪是为了防止梯度爆炸。

Cpsu·2023-08-20 15:02

神经网络基础-神经网络补充概念-53-将batch norm拟合进神经网络

代码实现importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense,BatchNormalization,Activationfromtensorflow.keras.optimizersimportSGD#生成随机数据np.

丰。。·2023-08-20 13:15

Python可视化在量化交易中的应用(11)_Seaborn折线图

seaborn中绘制折线图使用的是sns.plot()函数：sns.lineplot(x,y,hue,size,style,data,palette,hue_order,hue_norm,sizes,size_o

清弦墨客·2023-08-19 12:42

seaborn.distplot()

True,rug=False,fit=None,hist_kws=None,kde_kws=None,rug_kws=None,fit_kws=None,color=None,vertical=False,norm_h

huluhuluwa123·2023-08-17 20:07

神经网络基础-神经网络补充概念-38-归一化输入

公式为：Xnorm=X−XminXmax−XminX_{\text{norm}}=\frac{X-X_

丰。。·2023-08-16 22:59

LLM - Transformer && LLaMA2 结构分析与 LoRA 详解

目录一.引言二.图说LLM1.Transformer结构◆Input、OutputEmbedding◆PositionEmbedding◆Multi-Head-Attention◆ADD&Norm◆FeedForward

BIT_666·2023-08-14 20:38

pytorch 基本操作（五）——激活函数和梯度

激活函数和梯度激活函数Sigmod激活函数TanhReLusoftmaxLossFunctionlossL2-norm梯度autograd向后传播backwardSoftmax举例激活函数激活函数（ActivationFunction

WuRobb·2023-08-14 15:50

ES7+向量检索实现方法

之后的版本可以使用向量相似度检索，向量的最高维度为2048，es提供的四种相似度检索方法名如下：余弦函数向量内积曼哈顿距离欧几里得距离cosineSimilaritydotProductl1norml2norm

什么都干的派森·2023-08-11 04:53

6_回归算法 —欠拟合、过拟合原因及解决方法

文章目录一、过拟合与欠拟合1过拟合1.1线性回归的过拟合1.2过拟合和正则项1.2.1带有L2正则化的线性回归—Ridge回归1.2.2带有L1正则化的线性回归—LASSO回归1.2.3Ridge（L2-norm

少云清·2023-08-07 21:21

标准化归一化 batch norm, layer norm, group norm, instance norm

LayerNormalization-EXPLAINED(inTransformerNeuralNetworks)LayerNormalization-EXPLAINED(inTransformerNeuralNetworks)0~4min：什么是multi-headattention5~7min：layernorm图示7~9min：公式举例layernorm9:54-end：layernorm的

Melody2050·2023-08-05 10:44

Norm equivalence

Theorem:Ifisafinite-dimensionalvectorspaceover,thenanytwonormsonareequivalent.Proof:Letbeanybasisfor.Then,foranyelementof,e.g.,,wehavewith.Let,andintroduceAssumebesomenormon,thenwejustneedtoillustrate

jjx323·2023-08-02 13:58

【Java练习题汇总】《第一行代码JAVA》综合测试三，汇总Java练习题

A.MAX_PRIORITYB.MIN_PRIORITYC.NORMAL_PRIORITYD.NORM_PRIORITY设置线程优先级的方法是()。A.setPriority

小山code·2023-08-01 20:57

6.25

.新建状态：newthread2.就绪状态：start()3.运行状态：run()4.阻塞状态：sleep、suspend5.死亡状态：任务完成或其他终止条件线程优先级每一个线程都会都会分配一个优先级NORM_PRIORITY

小孙的成长记录·2023-08-01 02:38

08-向量的范数_范数与正则项的关系

然后右下角写上P（范数的指数，用来表示不同的范数类型）范数是一个衡量向量大小的数学概念，它描述了向量中元素的大小和分布情况符号和参数说明：P（范数的指数，用来表示不同的范数类型）||x||表示向量x的范数（norm

乂氼S·2023-07-31 06:48

plt绘制3D渐变填充柱状图

frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.colorsimportnumpyasnpdefmake_bar(ax,x0=0,y0=0,width=0.5,height=1,cmap="viridis",norm

清纯世纪·2023-07-30 00:10

opencv dlib 总

test.pyimportcv2ascvimportdlibimportimutilsimportnumpyasnpfromimutilsimportface_utilsasfu#计算眼睛的纵横比defeye_aspect_ratio(eye):#计算上下的欧式距离a=np.linalg.norm

emplace_back·2023-07-29 13:25

深度学习：BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm和SwitchableNorm的理解

InstanceNorm、GroupNorm和SwitchableNorm的理解深度学习中的NormBatchNormLayerNormInstanceNormGroupNormSwitchableNorm附录深度学习中的Norm

cv-player·2023-07-29 12:25

【已解决】ERROR:The testing results of the whole dataset is empty

swinTransformer，显示错误：ERROR:Thetestingresultsofthewholedatasetisempty，与此同时，各项评价指标如AP,AR结果趋于零，F1值变成-1，loss与grad_norm

SurpassMs·2023-07-29 06:59

Python绘图-散点图（scatter)

绘制散点图的语法格式如下：plt.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha

不会踢球的18号·2023-07-29 05:27

3D视线头部姿态转换2D

坐标系３Ｄ视线转２Ｄ视线转换gaze_theta=np.arcsin((-1)*gaze_norm[1])##pitchgaze_phi=np.arctan2((-1)*gaze_norm[0],(-1

VaultHunter·2023-07-28 17:46

25.4 matlab里面的10中优化方法介绍——最速下降法（matlab程序）

计算目标函数的梯度gk=▽f(xk))若||gk||fx1+TolFun&fx1fx1=kmax1warning=warning+1;%无法确定最优步长elsewarning=0;endifwarning>=2|(norm

素馨堂·2023-07-26 11:05

Python计算余弦相似度

importnumpyasnpdefcosine_similarity(a,b):"""计算向量a和向量b的余弦相似度"""dot_product=np.dot(a,b)#向量点积norm_a=np.linalg.norm

xjhqre·2023-07-25 18:03

torch.norm-L2范数

(L0范数很难优化求解)L1范数是指向量中各个元素绝对值之和L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根公式L2范数的写法代码torch.norm(input,p=2)→floatimporttorchimporttorch.tensorastensora

暄染落墨·2023-07-25 15:26

Julia-Arrows（Point3f）

=[Point3f(x,y,z)forxin-4:2:6foryin-4:2:6forzin-4:2:6]ns=map(p->0.1*Vec3f(p[2],p[3],p[1]),ps)lengths=norm

凌晨思索·2023-07-25 12:31

numpy 求向量夹角区间 [-pi, +pi]

numpy.arctan2函数；从而避免了特殊值带来的角度错误；实例：#初始化向量a=np.array([-1.0,1.0])b=np.array([0.0,1.0])#单位化（可以不用这一步）a/=norm

ephramliu·2023-07-23 12:43

python 绘图sns.distplot

True,rug=False,fit=None,hist_kws=None,kde_kws=None,rug_kws=None,fit_kws=None,color=None,vertical=False,norm_hist

RS&·2023-07-22 10:10

sns.distplot()

True,rug=False,fit=None,hist_kws=None,kde_kws=None,rug_kws=None,fit_kws=None,color=None,vertical=False,norm_hist

孤舟独钓寒江雪·2023-07-22 10:39

学习记录——语义分割、实时分割和全景分割的区别、几个Norm的区别

语义分割、实时分割和全景分割区别？semanticsegmentation（语义分割）通常意义上的目标分割指的就是语义分割，图像语义分割，简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类。语义分割（下图左）就是需要区分到图中每一点像素点，而不仅仅是矩形框框住了。但是同一物体的不同实例不需要单独分割出来。对下图左，标注为人，羊，狗，草地。而不需要羊1，羊2，羊3，羊4，羊5等。 Instances

Chaoy6565·2023-07-20 05:25

python的统计函数库scipy.stats是一个很棒的统计包

分布：还有一些分布函数，正泰分布(norm)、对数正态分布(lognorm)、……计算：针对这些分布函数，有一些通用的的函数，生成符合分布的随机数(rvs)、概率密度函数(pdf)、累计分布函数(cdf

铁松溜达py·2023-07-19 19:28

机器学习/深度学习常见算法实现(秋招版)

1.BN层importnumpyasnpdefbatch_norm(outputs,gamma,beta,epsilon=1e-6,momentum=0.9,running_mean=0,running_var

mathlxj·2023-07-19 07:55

【TensorFlow2.0】(7) 张量排序、填充、复制、限幅、坐标选择

)、top_k()；（2）填充tf.pad()；（3）复制tf.tile()；（4）限幅tf.clip_by_value()、tf.maximum()、tf.nn.relu()、tf.clip_by_norm

立Sir·2023-07-18 12:19

Machine Learning - Week2 Linear Regression ex1

1.featureNormalize.m(原值减去平均值再除以标准差)function[X_norm,mu,sigma]=featureNormalize(X)X_norm=X;mu=zeros(1,size

有何不可_b7e1·2023-07-18 09:27

吴裕雄 python 机器学习——数据预处理正则化Normalizer模型

=[[1,2,3,4,5],[5,4,3,2,1],[1,3,5,2,4,],[2,4,1,3,5]]print("beforetransform:",X)normalizer=Normalizer(norm

weixin_30341735·2023-07-15 09:22

数据预处理：将数据一阶正则化 Normalizer

importnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportNormalizerprint(Normalizer(norm='l1').fit_transform(np.array

刘经纬老师·2023-07-15 09:48

Matplotlib---散点图

下面是scatter函数的语法格式：scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha

python（爱看动漫的程序猿）·2023-06-23 19:04

Python使用matplotlib画点图时，scatter参数详解

、源码@_copy_docstring_and_deprecators(Axes.scatter)defscatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm

爱Python的小沐沐·2023-06-23 13:07

P28 批量归一化BatchNormalization

不过那个简洁实现的方法还可以看一看1.自己建立#BatchNormolizationimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ldefbatch_norm

没有出口的猎户座·2023-06-23 11:33

day11--Matplotlib--柱形图与盒图

Matplotlib–数据可视化库–柱形图与盒图对fandango_scores.csv文件,将’FILM’,‘RT_user_norm’,‘Metacritic_user_nom’,‘IMDB_norm

�小幸运�·2023-06-22 23:12

10-matplotlib散点图、矩阵散点图

plt.scatter(),pd.scatter_matrix()#plt.scatter()散点图#plt.scatter(x,y,s=20,c=None,marker='o',cmap=None,norm

蓝剑狼·2023-06-20 00:38

【人工智能与深度学习】注意力机制和Transformer

v=f01J0Dri-6k&t=2114s)编码器-解码器结构编码模块自我注意力Add,Norm1D-卷积解码模块交叉注意力总结单词语言模型</

prince_zxill·2023-06-19 14:21

Group Norm，Batch Norm，Layer Norm

GroupNorm（GN）、BatchNorm（BN）和LayerNorm（LN）都是常用的归一化方法，可以在深度学习中提升模型的训练效果。区别与联系：BN是针对一个batch的数据进行归一化，LN是对每个样本的所有特征进行归一化，GN则是将channel分成若干组，对每组的数据进行归一化。BN和LN适用于小批量的数据，因为它们在进行归一化时会用到小批量数据的均值和方差，但是GN对于较小的batc

沃洛德.辛肯·2023-06-19 08:08

全网最全seaborn的介绍

=None,row=None,col=None,col_wrap=None,row_order=None,col_order=None,palette=None,hue_order=None,hue_norm

小瓶盖的猪猪侠·2023-06-19 08:07

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