W1

Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶

5.1卷积神经网络的组成层以图像分类任务为例，在表5.1所示卷积神经网络中，一般包含5种类型的网络层次结构：表5.1卷积神经网络的组成CNN层次结构输出尺寸作用输入层W1×H1×3W_1\t
穿囚服的兔子·2022-12-17 17:45

【《深度学习入门》—— 学习笔记（一）】

x1,x2是输入信号；w1,w2是权重；y是输出信号。感知机的多个输入信号都有各自固有的权重，这些权重发挥着控制各个信号的重要性的作用。也就是说，权重越大，对应该权重的信号的重要性就越高。
机电恐龙·2022-12-17 11:12

深度学习入门之批处理

代码如下（示例）：x,_=get_data()network=init_network()w1
ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-12-17 11:10

机器学习中常用的线性回归问题

f(x)=w1*x
TuringEmmy·2022-12-17 09:02

统计语言模型

给定一个词汇集合V，对于一个由V中的词构成的序列S=〈w1,···,wT〉∈Vn，统计语言模型赋予这个序列一个概率P(S)，来衡量S符合自然语言的语法和语义规则的置信度。
爬行程序猿·2022-12-16 21:16

模式识别作业一

习题222.(1).(1).(1).P(x∣w1)P(w1)=0.25×0.8=0.2P(x|w_1)P(w_1)=0.25\times0.8=0.2P(x∣w1)P(w1)=0.25×0.8=0.2P
Fox...·2022-12-16 09:32

NLP：语言模型与n元语法

假设一段长度为T的文本中的词依次为w1,w2,...,wTw_1,w_2,
Codefmeister·2022-12-15 07:45

语言模型--n-gram解读

假设句子T是有词序列w1,w2,w3…wn组成，用公式表示N-Gram语言模型如下：P(T)=P(w1)*p(w2)*p(w3)***p(wn)
醒了的追梦人·2022-12-15 07:43

a neural probabilistic language model 论文笔记

https://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf统计语言模型首先统计语言模型的学习目标本质上都是一种语言的单词序列的联合概率函数：p(w1
码源·2022-12-14 10:36

【ML】降维：LDA线性判别分析

作用：降维分类LDA的原理1.将原有的ppp维数据集，转换为kkk维数据，k2C>2C>2  数据集不只两个类别，降一维已经不能满足分类要求，需要kkk个基向量来做投影，W=(w1,w2,...,wk)
一只干巴巴的海绵·2022-12-13 10:26

【OpenCV】OpenCV基础教程（4）—— 图像平滑

高为H1H_1H1、宽为W1
Quentin_HIT·2022-12-13 07:39

【蓝桥杯-砝码称重】

蓝桥杯-砝码称重问题描述:你有一架天平和N个砝码，这N个砝码重量依次是W1,W2,···WN请你计算一共可以称出多少种不同的重量？
shandiandwb·2022-12-12 23:52

文本相似度之LSI

在使用VSM做文本相似度计算时，其基本步骤是：1）将文本分词，提取特征词s:（t1,t2,t3,t4）2）将特征词用权重表示，从而将文本表示成数值向量s:(w1,w2,w3,w4)，权重表示的方式一般使用
FB1024·2022-12-12 16:11

动态阈值法学习笔记

原理：使图像的类间方差最大,类间方差g为g=w0∗w1∗(μ1−μ0)2g=w_0*w1*(μ_1-μ_0)^2g=w0∗w1∗(μ1−μ0)2其是设定一个阈值T,分割图像,其中w0w_0w0代表二值化为
我不喜欢吃氧化亚铁·2022-12-12 16:11

opencv+python取某区域中心点

importnumpyasnpfromscipyimportndimageimportcv2img=cv2.imread(r"c.png")groundtruth=img[:,:,0]#print(groundtruth.shape)(768,1024)h1,w1
阿姨多给我点饭·2022-12-12 15:08

机器学习——Logistic回归

机器学习——Logistic回归一、定义二、Sigmoid函数三、梯度上升算法四、Logistic回归的优缺点五、python实现分类器的应用①求出回归系数[w0,w1,w2]②分析数据，画出决策边界③
Moonee_·2022-12-12 12:24

CNN学习MNIST实现手写数字识别

#初始化权重self.params={'W1':weight_init_std*np.random.randn(filter_num,input_dim[0],filter_size,filter_size
fakerth·2022-12-11 22:01

线性回归（一元、多元、应用）

一元线性回归任务介绍：自定义一元回归函数linearRegression，输入参数为x和y的数组xArr和yArr，输出为参数w1和w0使用美国医疗保险费数据insurance.csv的输入特征age和目标特征
哈哈笑死哈哈·2022-12-11 18:42

pytorch梯度下降函数_Pytorch入门教程05-梯度下降算法 | 文艺数学君

摘要之前我们讲了如何求梯度,如何使用Pytorch求解梯度.这里我们介绍梯度下降法,用一个例子,介绍如何优化参数.简介上一篇我们计算得到了各个系数(w1和w2)的梯度,这一篇我们介绍梯度下降法,来优化这些系数
weixin_39806679·2022-12-11 18:48

神经网络是如何学习的？

神经元的数学表达方式开始讲起如上图所示，我们可以得到点火的公式1，X1到X3是输入特征，W1,W2,W3输入特征的权重，输
kevinweijun·2022-12-11 09:47

Python 最小二乘法拟合多项式

importrandomimportnumpyasnpfromscipy.optimizeimportleastsq#最小二乘法deforbit_fitting(t,m):deffunc(p,x):#回归模型函数w3,w2,w1
奔跑的小豆芽·2022-12-11 00:22

RNN-BPTT 笔记

我们可以想成第1次乘以W1,第2次乘以W2,第3次乘以W3
fire_lch316·2022-12-10 11:33

对残差网络(ResNet/Residual Network)的基础理解

输入x，经过第一层，f(x)=w1x+b1经过第二层，g(f(x))=w2f(x)+b2Loss(y,g(f(x)))=(y–g(f(x)))^2（也可为其它损失计算方式，此处不重要）反向传播：更新参数w1
JunyiChen_robot·2022-12-10 00:05

Sklearn实现普通最小二乘法

LinearRegression拟合一个带有系数w=(w1,...,wp)w=(w_1,...,w_p)w=(w1,...,wp)的线性模型，使得数据集实际观测数据和预测数据之间的残差平方和最小，其数学表达式为
数据科学家修炼之道·2022-12-09 21:29

sklearn 使用最小二乘法

+wpxp损失函数定义:w=(w1,...,wp)Tw=(w_1,...,w_p)^Tw=(w1,...,wp)TXw=[x11x12...x1p⋮⋮⋱
winkemoji·2022-12-09 21:27

OneHotEncoder独热编码

拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围是[-1000,1000]，特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic回归，w1*x1+w2*x2，因为x1的取值太大了
Mick..·2022-12-09 16:24

【pytorch实现】简单线性回归

1.线性回归基本要素模型：构建一个通过输入计算输出的线性关系表达式，y^=x1w1+x2w2+b,其中w1和w2是权重（weight），b是偏差（bias），且均为标量。
醪糟小丸子·2022-12-09 14:58

G-S稳定匹配算法详解

一、问题描述及假设有n个单身男性集合M={m1,m2,…,mn}和n个单身女性集合W={w1,w2,…,wn}假设每个男性对不同女性的喜好程度都不同，单身女性亦如是。男性mi(1usingnam
Joshua_yi·2022-12-09 07:18

组卷积和深度可分离卷积

一、分组卷积（GroupConvolution）第一张图是标准的卷积操作，若输入的特征图是H×W×c1，卷积核的尺寸为h1×w1×c1，输出特征图的尺寸为H×W×c2,那么标准卷积层的参数量为h1×w1
Dear_林·2022-12-09 05:30

目标检测IOU指标的python实现

计算代码如下：其中groundtruth的坐标为（x0,y0,w0,h0)，boundingbox的坐标分别为（x1,y1,w1,h1)W=(min((x0+w0),(x1+w1))-max(x0,x1
梦坠凡尘·2022-12-07 19:23

机器学习笔记—模式分类（二）参数判别估计法（最大似然估计和贝叶斯参数估计）1

1、我们已经知道了如何根据先验概率P(w1)和类条件概率密度p(x|wi)来设计分类器，但实际应用中通常得不到有关问题的概率结构的全部知识，只有一些模糊而笼统的先验知识和训练样本。
猴哥智能·2022-12-07 13:45

李宏毅机器学习 batch normalization

featurescalingw1和w2发生同等的变化，因为x2很大，x1很小，所以w2对结果影响较大，loss在w2方向上斜率较大，w1对结果影响较小，loss在w1方向上斜率较小如果进行featurescaling
lxmm1999·2022-12-06 11:10

人工智能导论-神经网络篇——反向传输计算及代码实现

手算前向与后向神经网络其中,输入数据i1=0.05，i2=0.10;输出数据o1=0.01,o2=0.99;初始权重w1=0.15,w2=0.20,w3=0.25,w4=0.30;w5=0.40,w6=
baimuchu·2022-12-06 11:45

机器学习入门-西瓜书总结笔记第六章

间隔与支持向量粗实线这个划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未来示例的泛化能力最强在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述：wTx+b=0,\pmbw^T\pmbx+b=0,wwwTxxx+b=0,其中w=(w1
一入材料深似海·2022-12-05 22:54

PNN概率神经网络

1、贝叶斯决假设对于测试样本xxx，共有mmm中类别可能{w1,⋯,wm}\{w_1,⋯,w_m\}{w1,⋯,wm}，则判断样本类别的贝叶斯决策是:max⁡{p(w1∣x),p(w2∣x),⋯ ,p(
qq_43133135·2022-12-05 16:20

转置卷积运算及其与卷积关系解析

转置卷积1.转置卷积转置卷积是一种卷积它将输入和核进行了重新排列同卷积一般是做下采样不同，它通常是用作上采样如果卷积将输入从(h,w)变成了(h1,w1)(h_1,w_1)(h1,w1),同样超参数下它将从
Yuuu_le·2022-12-05 14:18

全连接前馈神经网络DNN

全连接前馈神经网络DNN1.DNN概述前馈神经网络中，各神经元属于不同层，信号从输入层向输出层单向传播（有向无环图）人工神经元模型：输入：x1，x2权重：w1，w2偏置：b输出z=w1*x1+w2*x2
Corse1769·2022-12-05 13:52

判别函数（一）

x=(x1x2)T，用x1和x2作为坐标分量，得到模式的平面图：这时，若这些分属于ω1和ω2两类的模式可用一个直线方程d(x)=0来划分d(x)=w1x1+w2x2+w3=0其中x1、x2为坐标变量，w1
匍匐-菜鸟·2022-12-05 12:23

【Pytorch】0.4 Back Propagation（刘二大人课后习题）

task:用二次函数拟合Python代码：importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch##y=w1*x^2+w2*x+b#1.数据导入,参数初值选取x_data=[1.0,2.0,3.0
小筱舟·2022-12-05 11:18

感知机-代码

验证与门：defAND(x1,x2):w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7tmp=x1*w1+x2*w2iftmptheta:return1AND(0,0)AND(1,0)AND(0,1)AND
W爱包浆豆腐·2022-12-04 17:41

python 实现Fisher线性判别实例

基于Fisher准则的线性分类器设计已知有两类数据和二者的先验概率,已知P(w1)=0.6，P(w2)=0.4。
凌花钱·2022-12-04 17:40

感知器算法实现

实验内容及要求1．实验数据：iris数据，分为三种类型：分别为w1，w2和w3类，每种类型中包括50个四维的向量，各类别出现的概率相等。
亚也say·2022-12-04 17:34

matlab中的神经网络怎么用,matlab如何编写神经网络

谷歌人工智能写作项目：小发猫2、matlab神经网络工具箱怎么使用训练好的神经网络matlab神经网络入到隐层权值：w1=net.iw{1,1}隐层阈值：theta1=net.3、matlab神经网络工具箱怎么使用训练好的神经网络
普通网友·2022-12-03 16:07

回归模型-简单线性回归

一元线性回归模型y=w0+w1x+ε，其中w0，w1为回归系数，ε为随机误差项，假设ε~N(0,σ2),则随机变量y~N(w0+w1x,σ2)。
嘿哈哈哈哈哈哈·2022-12-03 07:31

神经网络基础知识

∂L(θ)/∂w1\partialL
御用厨师·2022-12-03 04:24

【Pytorch学习笔记】zero_grad梯度清零示例

文章目录前言一、分步示例代码1.引入库2.创建数据进行sgd梯度下降3.参数组，第一个参数(w1)的梯度4.执行zero_grad()之后，参数w1的梯度二、完整示例代码总结前言梯度清零示例，打印可视化
秋天的波·2022-12-03 04:49

【Pytorch学习笔记】Optimizer梯度下降_参数组创建示例

以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、代码示例分步1.引入库代码如下（示例）：#coding:utf-8importtorchimporttorch.optimasoptim2.生成随机矩阵代码如下（示例）：w1
秋天的波·2022-12-03 04:48

第十一次作业 感知器

（0,1）的和运算完成情况：类似上一次作业的线性回归代码，在理解上进行简单的修改，便得出了感知器的代码importsysimportnumpyasnpw0=0w1=0w2=1#设置初始的三个系数w0,w1
Prins!·2022-12-03 03:37

【NLP】word2vec哈夫曼编码/层次softmax

一、回顾word2vec的训练流程：1.初始化一个embedding权重矩阵W1（N*D）→2.根据输入单词直接挑出W1矩阵中对应的行向量→3.相加并求平均得一个向量（1*D）→4.和W2矩阵（D*N）
取经小尼姑·2022-12-02 17:59

《深度学习入门：基于python的理论与实现》学习笔记

感知机感知机的模型是神经网络的起源算法，也可以帮助我理解神经网络感知机的大致结构与门的实现defAND(x1,x2):w1,w2=0.5,0.5theta=0.7ifw1*x1+w2*x2>theta:
Chen_shu_bct·2022-12-02 12:21
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