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Linux
W1
深度学习学习记录(六.神经网络)
#创建W,b张量x=tf.random.normal([2,784])
w1
=
CountryTractor
·
2023-01-31 13:29
python
深度学习入门基于Python的理论与实现_第二章_感知机(神经网络基础)
其中x1、x2是输入信号,y是输出信号,
w1
、w2
吮指原味张
·
2023-01-30 13:17
#
深度学习
神经网络
深度学习
感知机
感知机与多层感知机&用与门(AND gate)、非门(NAND gate)、或门(OR)、异或门(XOR)
1感知机x1、x2是输入信号,y是输出信号,
w1
、w2是权重(w是weight的首字母)。
Catherine-HFUT
·
2023-01-30 13:16
动手学深度学习
神经网络
深度学习
python
算法
自然语言处理
感知机与门电路
其中,x1x_1x1和x2x_2x2为输入信号,yyy为输出信号,
w1
、w2w_1、w_2w1、w2为权重,输入信号分别乘上各自权重,若两者总和超过某一阈值θ\thetaθ,
思想在拧紧
·
2023-01-30 13:41
机器学习
感知机
Pytorch深度学习笔记①:线性回归+基础优化方法
此即为线性模型,给定了n维输入X=[x1,x2,...,xn]T,以及模型的n维权重w=[
w1
,w2,...,wn]T和标量偏差b,模型的输出即为输入的加权和:y=w1x1+w2x2+...+wnx
元気Hu.sir
·
2023-01-29 11:10
Pytorch深度学习笔记
深度学习
pytorch
算法
PyTorch深度学习笔记
反向传播:正向传播是z=x1*w1+x2*w2+b,然后通过激活函数表示成一个想要的曲线(比如要表示它的概率,则一般希望是在0-1区间内,使用sigmond函数)反向传播是指,你的
w1
,w2和b是随机生成的
Galaxy_5688
·
2023-01-29 11:01
Python
深度学习
pytorch
人工智能
第三期:神经网络是怎样预测结果的?
w1
,w2,w3三个未知权重,我们可以认为,某个特征的权重越大,相对应的特征对事物结果的影响就越大。b是一个未知的调节参数,我们可以通过调节b,来将模型的所有数值同时提高b个数量级。
xiaoKang学AI
·
2023-01-29 10:54
小康谈人工智能
神经网络
人工智能
-7299期 从儿童的四种学习类型,到定制成人培训
"
W1
原创传播"公众号来源/
W1
原创传播作者/
W1
让我们的学习不在焦虑欢迎加入
W1
原创传播,赶紧学习,我是
W1
。
拉布拉多教育W1
·
2023-01-29 00:59
pytorch线性模型
数据集D={(x1,y1);(x2,y2);…;(xm,ym)},其中一个示例x由d个属性描述,x=(x1;x2;…;xd),线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数,即f(x)=
w1
*x1
silent_y
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2023-01-27 07:29
pytorch
2020-6-28 吴恩达DL学习-C3结构化ML项目-
w1
ML策略1(1.3 单一数字评估指标,查准率/查全率/F1分数)
1.视频网站:mooc慕课https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c2.详细笔记网站(中文):http://www.ai-start.com/dl2017/3.github课件+作业+答案:https://github.com/stormstone/deeplearning.ai1.3单一数字评估指标Singlenumberev
没人不认识我
·
2023-01-26 08:29
深度学习
python
IT
深度学习
torch.t()、torch.min()、*、torch.stack、.long()
yolov3中的bbox_wh_iou代码如下:defbbox_wh_iou(wh1,wh2):wh2=wh2.t()#
w1
是当前anchor的w,h1是当前anchor的hw1,h1=wh1[0],wh1
DJames23
·
2023-01-25 09:34
PyTorch
目标检测
深度学习
线性回归模型-最小二乘法Ordinary Least Squares
+wpxp在这类模型中,我们设向量w=(
w1
,...,wp)w=(w_{1},...,w_{p})w=(
w1
,..
Cortex R
·
2023-01-24 11:52
Scikit-learn
cs231n assignment1 two-layer-net
neural_net.py的loss()函数#*****STARTOFYOURCODE(DONOTDELETE/MODIFYTHISLINE)*****h1=np.maximum(0,X.dot(
W1
)
一叶知秋Autumn
·
2023-01-20 18:02
计算机视觉
CS231N
计算机视觉
《深度学习入门基于Python的理论与实现》知识总结
第二章:感知机1、感知机(人工神经元)是神经网络的起源算法,给定一个输入,输出一个既定值;2、感知机将权重
w1
、w2...和偏置b设置为参数;3、单层感知机可以表示与门、或门和与或门,无法表示异或门;4
Yuling_666
·
2023-01-20 15:06
python
机器学习
numpy
动手学深度学习之语言模型与数据集
语言模型所谓语言模型,当给定一个长度为TTT的词的序列
w1
,w2,...,wTw_1,w_2,...,w_Tw1,w2,...,wT,语言模型的目标就是评估该序列是否合理,即计算序列的概率:P(
w1
,w2
Ta51167
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2023-01-20 10:56
python
机器学习
深度学习
神经网络深度学习个人笔记 第一章·识别手写数字(持续更新中...)
神经网络与深度学习Ⅰ.使用神经网络识别手写数字1.1.感知器工作方式:个感知器接受几个二进制输⼊,x1,x2,……,并产生⼀个二进制输出:Rosenblatt引⼊权重,
w1
,w2,w3,……,表示相应输
Mr__NEO
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2023-01-19 19:59
神经网络
背包问题的遗传算法解法
人工智能作者:陶善文下载链接:链接1下载简介:本程序利用遗传算法来求解背包问题.采用二进制字符串编码,1表示选择物体,0则不选择.背包问题描述:在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里,每件物品的重量为
W1
自由程序员
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2023-01-19 02:45
通用算法
算法
windows
出版
NLP基础——语言模型(LM)
首先对句子进行分词,句子的概率可以表示为各个词的联合概率:P(s)=P(
w1
,w2,...,wn)P(s)=P(w_1,w_2,...,w_n)P(s)=P(
w1
快乐小码农
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2023-01-17 18:04
NLP
深度学习
Machine
Learning
nlp
LM
语言模型
python深度学习求导简单题目+pytorch实战
题目:代码实战:importtorchfromtorch.autogradimportgradx=torch.tensor([2.,])#x是输入的图片
w1
=torch.tensor([2.,])#w是模型的可训练的参数
QYD_(DK数据工作室技术)
·
2023-01-17 16:13
深度学习
pytorch
python
深度学习
python
pytorch
读书笔记:3层神经网络的Python实现 ← 斋藤康毅
【3层神经网络的Python实现】importnumpyasnpdefinit_network():network={}network['
W1
']=np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0.6
hnjzsyjyj
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2023-01-16 08:43
深度学习与人工智能
Python程序设计
神经网络
语言模型——深度学习入门动手
语言模型一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列,给定一个长度为T的词的序列
w1
,w2,…,wT,语言模型的目标就是评估该序列是否合理,即计算该序列的概率:P(
w1
,w2,…,wT).本节我们介绍基于统计的语言模型
cwz2021
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2023-01-15 10:48
神经网络
深度学习
python
人工智能
深度学习---语言模型
假设一段长度为T的文本中的词依次为
w1
,w2,...,wTw1,w2,...,wTw1,w2,...,wT,那么在离散的时间序列中,wt([1,T])可以看作在时间步t的输出或标签。
小白827
·
2023-01-15 10:17
深度学习
周志华——机器学习 第三章笔记
+wdxd+b一般用向量形式写成f(x)=wTx+b其中w=(
w1
,w2,...wd).w和d学得之后,模型就得以确定。线性模型形式简单,易于建模,但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想许
m0_62833130
·
2023-01-14 15:00
机器学习
人工智能
Pyotrch入门-第4讲
pytorch课后答案参考:代码实现:importtorchdefBP_demo2():x_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]epoch_list=[]l_list=[]
w1
周杰伦的粉丝
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2023-01-14 11:45
深度学习
python
pytorch
一个简单的神经网络例子
其中
w1
、w2、w3分别表示甲、乙、丙的权重,激活函数使用的是sigmoid,也就是:权重进行随机,然后利用已知的值进行训练,不
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2023-01-12 20:58
一个简单的神经网络例子
其中
w1
、w2、w3分别表示甲、乙、丙的权重,激活函数使用的是sigmoid,也就是:权重进行随机,然后利用已知的值进行训练,不
·
2023-01-12 20:26
文本相似度:TF−IDF算法和BM25算法
文档集合总共包含m个词(注:一般在计算TF−IDF时会去除如“的”这一类的停用词),有
w1
,w2,w3,......,wm∈W。我们现在以计算词wi在文档dj中的TF−IDF值为例。
轻暖
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2023-01-12 08:45
算法
pytorch如何计算导数_Pytorch学习之梯度计算backward函数
w1
和w2是对应于x1和x2的weight。上图用数学公式表示为:\(x2=
w1
*x1
weixin_39522486
·
2023-01-11 11:33
pytorch如何计算导数
或门
torch.tensor([[0],[1],[1],[1]],dtype=torch.float32)w=torch.tensor([-0.5,1,1],dtype=torch.float32)#b,
w1
Dini_Dini
·
2023-01-11 11:31
python
异或门(完整)
torch.tensor([0,1,1,1],dtype=torch.float32)defOR(X):w=torch.tensor([-0.5,1,1],dtype=torch.float32)#b,
w1
Dini_Dini
·
2023-01-11 11:31
深度学习
异或门
torch.tensor([0,1,1,1],dtype=torch.float32)defOR(X):w=torch.tensor([-0.5,1,1],dtype=torch.float32)#b,
w1
Dini_Dini
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2023-01-11 11:01
深度学习
支持向量机(SVM)保姆级入门
线性可分是指能使用线性组合组成的超平面将两类集合分开,线性不可分则没有能将两类集合分开的超平面超平面的方程:wTx+b=0,其中,w与x都是d维列向量,x=(x1,x2,…,xd)为平面上的点,w(
w1
Sky——若尘
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2023-01-10 22:26
机器学习算法
支持向量机
机器学习
算法
数据挖掘
人工智能
Pytorch与权重衰减(L2范数)
理论l(
w1
,w2,b)=1n∑i=1n12(x1(i)w1+x2(i)+b−y(i))2l(w_1,w_2,b)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n\frac{1}{2}(x_1^{(i)
phac123
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2023-01-10 17:43
Pytorch
人工智能
pytorch
python
机器学习
刘二大人《Pytorch深度学习与实践》04反向传播
具体的代码实现如下importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[4.0,8.0,12.0]#设置初始权重值,要加小括号
w1
py学习小白
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2023-01-10 16:20
笔记
pytorch
深度学习
神经网络
CNN算法
步长与卷积核大小对结果的影响:堆叠的卷积层:卷积核尺寸一般为3*3,滑动窗口步长一般为1卷积结果计算公式:其中
W1
、H1表示输入的宽度、长度;W2、H2表示输出特征图的宽度、长度;F表示卷积核长和宽的大小
river_19
·
2023-01-10 05:08
cnn
算法
神经网络
scikit-learn 普通最小二乘法
线性回归模型的数学表达式如下:y^(w,x)=w0+w1x1+…+wpx1\hat{y}(w,x)=w_{0}+w_{1}x_{1}+\ldots+w_{p}x_{1}y^(w,x)=w0+w1x1+…+wpx1其中w0,
w1
曹文杰1519030112
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2023-01-09 18:37
sklearn
学习
sklearn
最小二乘法
python 广义似然比_python利用似然比进行参数检验
似然比是逻辑回归参数检验的一种方法假设我们的逻辑回归有n个特征,需要对其中的x1特征对于的参数
w1
做参数检验1、计算包含全部特征的预测概率似然估计L02、扣除x1特征进行重新拟合逻辑回归,计算新的逻辑回归模型的似然估计
weixin_39962889
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2023-01-09 15:16
python
广义似然比
最大类间方差法otsu (大津算法)
公式推导:记t为前景与背景的分割阈值,前景点数占图像比例为w0,平均灰度为u0;背景点数占图像比例为
w1
,平均灰度为u1。则图像的总平均灰度为:u=w0*u0+w1*u1。
wangli071125
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2023-01-09 11:38
yolo坐标归一化
像素坐标转yolo输入左上角、右下角坐标和图像宽、高:xmin,ymin,xmax,ymax,img_w,img_h输出归一化后yolo坐标格式:中心点坐标,宽、高:x,y,
w1
,h1defcoordinates2yolo
lookaroundd
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2023-01-07 20:39
学习记录
python
目标检测
opencv
计算机视觉
深度学习
08线性回归+基础优化算法
用在模型没有显示解的情况下(线性回归有显示解,但是现实中很少有这样理想的情况)2.梯度下降的实现方法:沿着反梯度更新方向参数求解解释:超参数:需要人为指定的值,而不是通过训练得到的参数值反梯度方向:从外到内步长:比如W0到
W1
yonuyeung
·
2023-01-07 18:31
动手学深度学习
人工智能
(刘二大人)PyTorch深度学习实践-反向传播(作业)
1.针对y_hat=
w1
*x^2+w2*x+b的反向传播计算图构建2.代码实现importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#准备数据x_data
Catherine_bling
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2023-01-07 16:02
PyTorch
深度学习
pytorch
python
DNN(Deep-Learning Neural Network)
fully-connectedfeedfowardneruralnetwork)名词解释首先介绍一下神经网络的基本架构,以一个神经元为例输入是一个向量,权重(weights)也是一个矩阵把两个矩阵进行相乘,最后加上偏差(bias),即
w1
sherlock31415931
·
2023-01-07 07:09
ML
神经网络
深度学习
人工智能
tensorflow
numpy
深度学习笔记4:线性回归+基础优化方法
、卫生间个数、居住面积,记为x1,x2,x3假设2:成交价是关键因素的加权和(权重和偏差的实际值在后面决定)线性模型给定n维输入x=[x1,x2,…,xn]T线性模型有一个n维权重和一个标量偏差w=[
w1
燏羡
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2023-01-06 04:09
深度学习(pytorch)笔记
深度学习
线性回归
人工智能
Logistic回归-模型·损失函数·参数更新
W=(w0,
w1
,...,wd
usj
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2023-01-05 14:00
机器学习
python concatenate fit_关于OpenCV的图像矩阵拼接(Python版本)及numpy.concatenate函数介绍...
importcv2importnumpyasnpdefimage_join(image1,image2):"""水平合并两个opencv图像矩阵为一个图像矩阵:paramimage1::paramimage2::return:"""h1,
w1
桃花欲语春不归
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2023-01-05 12:32
python
concatenate
fit
数学之美读书笔记--摘抄
“系列一:统计语言模型”“利用统计语言模型进行语言处理”“假定任意一个词wi的出现概率只同它前面的词wi-1有关(即马尔可夫假设)”P(S)=P(
w1
)P(w2|
w1
)P(w3|w2)…P(wi|wi-
想成为小天才的小辣鸡
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2023-01-04 14:07
读书笔记
信息熵
人工智能
PyTorch深度学习实践-刘二大人-反向传播作业
importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#y=
w1
*x2+w2*x+b,注意超参数学习率的设置,这里设置为0.01x_data=[1,2,3]y_data=[2,4,6
慢慢来8
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2023-01-03 13:47
pytorch
python
深度学习
神经网络-损失函数:
函数f定义如下当y=y_时,f(y_,y)=
w1
*(y_-
TxyITxs
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2023-01-03 01:59
tensorflow学习
6.1_lang-model
假设一段长度为TTT的文本中的词依次为
w1
,w2,…,wTw_1,w_2,\ldots,w_Tw1,w2,…,wT,那么在离散的时间序列中,wtw_twt(1≤t≤T1\leqt\leqT1≤t≤T)可看作在时间步
给算法爸爸上香
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2023-01-02 16:43
#
Pytorch
deep
learning
机器翻译
自然语言处理
人工智能
机器学习:随机梯度下降(SGD)与梯度下降(GD)的区别与代码实现。
随即梯度下降(SGD)代码实现如果想细致的了解:-》梯度下降法梯度下降法(GD)假设函数fx,代价函数cost,有如下表达式:f(x)=w1x1+w2x2+bcost(w)=1n∑i=1n(f(xi)−yi)
w1
HanZee
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2023-01-01 11:11
机器学习
机器学习
python
人工智能
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