PNN概率神经网络

数据结构复习二 双向链表(python实现)

前言端午假期差不多结束了，感觉离暑假又靠近了，好像我们学校放假比较晚，还是别想放假的事情了，我还是乖乖去复习我的概率(求二重积分全都忘光了，重新拿起高数奋斗)，微机(实验写汇编对指令不熟)，计网(子网跟超网的题目还不熟练
0verWatch·2024-02-07 05:35

向量，矩阵和张量的导数 | 简单的数学

前段时间看过一些矩阵求导的教程，在看过的资料中，尤其喜欢斯坦福大学CS231n卷积神经网络课程中提到的Erik这篇文章。循着他的思路，可以逐步将复杂的求导过程简化、再简化，直到发现其中有规律的部分。
橘子学AI·2024-02-07 04:31

时间序列预测 —— DeepAR 模型

时间序列预测——DeepAR模型DeepAR模型是一种专门用于处理时间序列概率预测的深度学习模型，它可以自动学习数据中的复杂模式，提高预测的准确性。
Persist_Zhang·2024-02-07 04:21

2020.5.8复盘

重返校园据我观察，有写作基础的人不一定会演讲，但稍微刻意练习，讲的好的概率非常高。同样演讲很好的人，没有不善于写作的，因为演讲是写作的升华。基于演讲和写作的关系，我想到在群里分享写作，并且和秀儿搭档。
真幸运·2024-02-07 04:06

python爬虫需要什么HTTP代理？为什么使用了高匿代理IP还是被封？

在爬取网站时，使用HTTP代理可以帮助我们隐藏IP地址，减少被目标网站封禁的概率，同时也可以实现分布式爬虫等功能。
2301_77578770·2024-02-07 03:29

机器学习 | 探索朴素贝叶斯算法的应用

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法：1）对于给定的待分类项r，通过学习到的模型计算后验概率分布。2）此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，将后验概率最大的类作为α所属的类别。
亦世凡华、·2024-02-07 03:45

由《创新者的窘境》想到的

倒是由这个话题突然联想到——其实不止是企业，国家甚至一个文明在面对破坏性技术创新时一样大概率会被颠覆。破坏性技术创新往往在诞生时相对主流技术不具备什么优势，也产生不了什么利益。成熟的企业
Mr墨染·2024-02-07 02:00

我的一季度股市投资经验

股市投资是一个不断总结经验，完善自己交易系统的一个过程，能否大概率赚钱与交易系统能否适应股市的自身规律。在这波小牛市的行情中，我粗浅地学到一些规律和经验，现与大家分享。一、
曾行·2024-02-07 02:11

运气好，真的好吗？

2）他学过概率，以及与生俱来抱持的怀疑态度。他的怀疑论不允许他把钱投到公债以外的渠道，认为多头的股票市场会演变为空头市场
深海凝视·2024-02-07 02:23

要如何…如何才能脱离痛苦的精神内耗？

这大概率跟彩票中奖一样，一个天文数字分之一的几率。尝试拆解一下你的精神内耗的
陆爻先森·2024-02-07 02:02

存内计算——发展史与近期成果

随着大数据时代的到来，存内计算由于其结构特点以及摩尔定律的“失效”，被认为是提升处理器能效和性能以及加速神经网络运算的新出路。接下来我们将从存内计算的源头出发，介绍它的发展史与近期取得的成果。
YoungerChina·2024-02-07 02:29

深度学习的进展

深度学习近年来的进展在各个领域均展现出非凡的实力，以下将进一步详述几个关键领域的具体突破和应用：1.计算机视觉图像分类与识别：随着深度卷积神经网络的发展，如AlexNet、VGG、Inception系列
李建军·2024-02-07 01:20

玲说·一班主题｜灵魂三问

A1：我想我会坚持日更，不敢说绝对，但是80%~90%的概率能做到吧。我
megan_6014·2024-02-07 01:25

ECE755_gnn图神经网络（附完整工程）

ECE755_gnn图神经网络（附完整工程）ECE755课程要求任务1完成：题目要求MS1代码：仿真任务二完成题目要求MS2代码：仿真总结ECE755ECE755_sp23是加拿大渥太华大学（UniversityofOttawa
_max_max·2024-02-07 00:54

2022-10-17

不要说什么意外是小概率事件，它真的只有"有″或"无"之分？凡事还是要防患于未然最好！
三灯·2024-02-06 23:21

神经网络的参数设计

现在神经网络基本一上就是深度神经网路，而深度神经网路就像个黑箱一样，对于什么样的场景该设计什么样的结构还没有理论支持，都是全凭经验，所以本文也仅限于经验之谈。
菜鸟瞎编·2024-02-06 23:48

随笔一篇，谈22岁的彷徨

巴菲特说，没有人愿意慢慢变富大家都想，一夜暴富，一夜暴瘦就仿佛买彩票中了五百万，天上掉下馅饼来这种可能性不是没有但是这个概率太小太小了19年春节之前，一切都一帆风顺生活犹如波平浪静的湖水我的世界并未掀起丝毫波澜
流量池·2024-02-06 23:37

基于平衡优化器算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于平衡优化器算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用平衡优化器算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图
智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:07

基于鸽群算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于鸽群算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用鸽群算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图
智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:06

基于纵横交叉算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于纵横交叉算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用纵横交叉算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图
智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:36

【lssvm回归预测】基于哈里斯鹰算法优化最小二乘支持向量机HHO-lssvm实现数据回归预测附matlab代码

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在当今世界上，可再生能源的重要性越来越被人们所认识和重视。
Matlab科研辅导帮·2024-02-06 23:35

基于哈里斯鹰算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于哈里斯鹰算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用哈里斯鹰算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图
智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:04

十年一梦：一个操盘手的自白

而对一个投机经验丰富，在市场交易中有胜算有优势的人，每次下注反而应该小一点，以减少偶然运气的影响程度，让概率法则为操作成功发挥出应有的作用。
吟_f3da·2024-02-06 22:53

对不起，你已经40岁了

中年的不如意，大概率是因为认知过低，大事没有得
沂蒙大江·2024-02-06 22:04

Swin-UMamba：结合基于ImageNet的预训练和基于Mamba的UNet模型

然而，现有方法在建模长距离全局信息方面面临挑战，其中卷积神经网络（CNNs）受限于其局部感受野，而视觉转换器（ViTs）则受到其注意力机制高二次复杂度的困扰。
AI浩·2024-02-06 22:52

Swin-Unet： Unet-like Pure Transformer forMedical Image Segmentation（用于医学图像分割的纯U型transformer）

Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentation_unet-likepuretransformer-CSDN博客方便自己学习摘要：在过去的几年中，卷积神经网络
我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-02-06 22:52

Sklearn之StandardScaler（数据预处理）

概率模型（树形模型）不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF、XGboost。
爱睡觉的琪·2024-02-06 22:05

数据无量纲化 学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响
Tony Einstein·2024-02-06 22:03

神经网络不需要懂原理，只需要应用？？？（附268篇顶会论文）

神经网络不需要弄明白原理，只要会应用就行，这是真的吗？具体情况具体分析。如果你是论文要求不高，那么就不需要搞太清楚，如果你的毕业要求高，或者想要更高的提升，尤其是想申博、进大厂，那么还是懂一下吧。
深度之眼·2024-02-06 22:27

机器学习---概率图模型（隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场）

概率模型（probabilisticmodel）提供了一种描述框架，将描述任务归结为计算变量的概率分布，在概率模型中，利用已知的变量推测未知变量的分布称为“推断（inference）”，其核心在于基于可观测的变量推测出未知变量的条件分布
三月七꧁ ꧂·2024-02-06 21:39

最新模型VMamba：颠覆视觉Transformer，下一代主流Backbone？

VisualStateSpaceModel论文作者：YueLiu,YunjieTian,YuzhongZhao,HongtianYu,LingxiXie,YaoweiWang,QixiangYe,YunfanLiu1.摘要卷积神经网络
深蓝学院·2024-02-06 21:39

4 朴素贝叶斯

生成方法由训练数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求后验概率分布P(Y|X)。即利用训练数据学习P(X|Y)和P(Y)的估计，得到联合概率分布在这里插入图片描述朴素贝
奋斗的喵儿·2024-02-06 21:59

为什么越是没钱的人，越喜欢与自己的工作“较劲”？

假如你一天打一千个电话，哪怕成交概率再小，你不可能不成交！你如果业绩差，
夏侯居坤叶叔尘·2024-02-06 21:42

记住，永远不要模仿这些所谓的成功学，成功学不能学

成功永远是小概率事件按照成功学的定义：1。成功并不难，只是坚持做一件事情。2。只要这么做，每个人都能成功。3。做得越好的人越成功。
文林cium·2024-02-06 20:10

终极一生却依旧平凡，没什么可后悔的

世间百分之九十九的人都是平凡的人，我们都在概率之内。我不会奢求自己的人生不平凡，我当然也希望我的人生精彩纷呈。可是如果命运就是如此，我就是平凡一生，有何不可？平凡也是福气，最近刚看完伪装者。
懒懒的白杨树·2024-02-06 20:36

Netty源码 之 HashedWheelTimer

毕竟epoll空转也是小概率事件(2)存储SelectionKey时，优化后的Selector使用的是数组进行存储，而未优化的Se
etcEriksen·2024-02-06 19:42

用相亲的眼光看透三大财务报表

「今天是木子读吧陪你的第957天」财报分析的都是已经发生的事情，而投资是投企业未来，从财报过去几年的数据分析中，可以判断出企业未来大概率的发展趋势，最终给出企业相对精确的估值。
木子读吧·2024-02-06 19:19

马尔可夫过程||马尔可夫奖励过程||马尔可夫决策过程——基本概念汇总

状态转移矩阵：定义了状态到其后所有后继状态的转移概率。状态转移概率：矩阵中每行元素总和为1。
@Duang~·2024-02-06 19:37

一个用于验证在GPU上训练模型比在CPU上快的代码||TensorFlow||神经网络

importtimeimporttensorflowastffromkerasimportlayers#创建一个大规模模型model=tf.keras.Sequential()model.add(layers.Dense(1000,activation='relu',input_shape=(10000,)))model.add(layers.Dropout(0.5))model.add(laye
@Duang~·2024-02-06 19:07

机器学习简要概述

一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取，采用分类器（如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等）进行分类。机器学习：特征提取+分类器分类特征提取难，制约发展。
@Duang~·2024-02-06 19:03

那些为补习班买单的家长们

上学期的期末考试，儿子总体成绩差强人意，因为儿子9月份开学就是八年级了，等于说初中三年已经进入到中间阶段了，本身现在孩子课程多，在城市里面，学习压力更是相对比较大，如果这个时候出现跟不上进程的情况，思想一滑坡，那大概率是影响中考的
铁头虾米·2024-02-06 19:56

为什么82%的35岁以上大龄剩男总觉得自己可以娶20-25岁年轻姑娘？

20-25岁的姑娘绝大部分会找同龄的男孩子，还有一小部分则是剩女的后备军，剩下的一小部分才会找大龄剩男，这个概率下来其实和剩女嫁高富帅一样小了，为什么会自信的认为小概率事件会发生在自己身上呢？
新心芯达人·2024-02-06 17:49

机器学习实战 朴素贝叶斯分类器

基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯我的微信公众号：s406205391;欢迎大家一起学习，一起进步！！！k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。
shenny_·2024-02-06 17:04

图模型的推断

1.链推断N个结点表示N个离散变量，每个变量有K个状态，这种情况下，势函数是由一个k*k的表组成，因此联合概率分布有个参数。
rosyxiao·2024-02-06 17:40

浅谈生成式和判别式模型的区别和联系

我们的目标是通过求取条件概率的最大值来对新样本进行分类。
浅白Coder·2024-02-06 17:55

词共现矩阵表示词向量和点互信息

1.文档中某些字/词出现的频次往往能反应该字在文档中的重要程度，也从侧面反应了文档的主题，比如一个新闻，如果出现很多类似“足球”“篮球”词汇的描述，我们可以大概率推断这是一个关于体育的新闻。
浅白Coder·2024-02-06 17:55

对话系统介绍和基础神经网络模型

1、对话系统背景介绍对话系统（或聊天机器人）在世界上扮演着越来越重要的角色。人们可能仍然有一种刻板印象，认为聊天机器人是给银行打电话时那些死板的代理。然而，得益于人工智能的复兴，尤其是深度学习的发展，现代聊天机器人可以与丰富的话题进行对话，从你的生日派对到拜登的演讲，如果你愿意，它们可以为你的派对场所预定位置或播放演讲视频。目前，对话系统是NLP的热点话题之一，在工业和日常生活中有很高的要求。聊天
浅白Coder·2024-02-06 17:24

对话系统介绍和基础神经网络模型(二)

接上一篇对话系统介绍和基础神经网络模型（一）2.2.2、长短期记忆网络（LSTM）LSTM（如图2-3）通过引入门机制来解决梯度消失问题，输入门、遗忘门、输出门被用来决定从当前输入和过去的记忆中应该保留多少信息
浅白Coder·2024-02-06 17:24

对话系统介绍和基础神经网络模型(三)

链接对话系统介绍和基础神经网络模型链接对话系统介绍和基础神经网络模型(二)3、面向任务式对话系统本章介绍面向任务式对话系统，包括管道方式和端到端系统。
浅白Coder·2024-02-06 17:24

机器学习算法之EM算法

1.1预备知识：1.1.1.极大似然估计：根据已观察到的数据去最大化该数据出现概率，得到的参数即为所求。（已观察到的数据理应出现的概率比较大，比较合理）1.1.2.Jensen不
浅白Coder·2024-02-06 17:54
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