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PyTorch中反卷积的用法

卷积层和2D反卷积层函数分别如下：classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,groups=1,bias

genous110·2020-08-05 10:27

人工智能 = 人工智障（史上最全的人工智能机器学习、深度学习教程合集目录）

文章目录机器学习激活函数和函数偏差（bias）感知器回归梯度下降生成学习反向传播深度学习最优化和降维长短期记忆（LSTM）卷积神经网络（CNN）递归神经网络（RNN）强化学习生成对抗网络（GAN）多任务学习

sakura小樱·2020-08-04 23:16

LCD段码式液晶屏-duty与bias的工作原理

方式一根据LCD的驱动原理可知，LCD像素点上只能加上AC电压，LCD显示器的对比度由COM脚上的电压值减去SEG脚上的电压值决定，当这个电压差大于LCD的饱和电压就能打开像素点，小于LCD阈值电压就能关闭像素点，LCD型MCU已经由内建的LCD驱动电路自动产生LCD驱动信号，因此只要I/O口能仿真输出该驱动信号，就能完成LCD的驱动。由于LCD工作的很好的帖频率通常在25Hz~250Hz，一般设

qq_43188920·2020-08-04 17:24

解决msm8953 mic 录音底噪问题

/qcom/msm-audio.dtsi+++b/kernel/msm-3.18/arch/arm/boot/dts/qcom/msm-audio.dtsi@@-323,12+323,12@@"RX_BIAS

houyizi313·2020-08-04 14:33

液晶知识占空比（Duty）定义偏压比（Bias）定义及两者之间 kinglcm88|创建时间：2016年05月19日 11:53|浏览：525|评论：0 标签：液晶占空比 Duty 偏压

液晶知识占空比（Duty）定义偏压比（Bias）定义及两者之间kinglcm88|创建时间：2016年05月19日11:53|浏览：525|评论：0标签：液晶占空比Duty偏压比Bias偏压电阻占空比与偏压比关系占空比公式深圳市晶霸威电子有限公司专业研发设计生产销售液晶显示模组一

lucky_草木皆兵·2020-08-04 13:53

Gradient Boosting(GBM) 调参指南

原文受启发于NYCDataScienceAcademy与bagging在模型中只控制高方差不同的是，Boosting算法善于处理偏差(bias)方差(variance)问题（trade-off）,且比bagging

RuDing·2020-08-04 12:20

机器学习之偏差、方差

偏差是指模型在不同数据集上的平均性能和最优模型的差异，可以用来衡量一个模型的拟合能力：bias=E_D[f_D(x)]-f*(x)方差是指模型在不同训练集上的差异，可以用来衡量模型是否容易过拟合：variance

yuanhuachao89·2020-08-04 09:17

PyTorch之—卷积层、激活层、BN

卷积层classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

SongpingWang·2020-08-04 08:23

SoftMax温度系数temperature parameter

深度学习中的temperatureparameter是什么问题来源在google的论文《Sampling-Bias-CorrectedNeuralModelingforLargeCorpusItemRecommendations

vieo·2020-08-04 06:34

机器学习中模型泛化能力和过拟合现象(overfitting)的矛盾、以及其主要缓解方法正则化技术原理初探...

偏差-方差分解（bias-variancedecomposition）“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具。偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进

weixin_30856725·2020-08-04 04:37

Pytorch卷积和反卷积的计算公式。

torch.nn.Conv2dclasstorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

时光碎了天·2020-08-04 02:24

[深度学习] 线性分类

用权重W去乘以X并且加上bias，最后得到的分数是对于这张图片属于哪个分类的预测。线性分类的解释线性分类在几何上的解释当我们对权重W中的一行进行改变，那么对应的分类平面会在不同的方向进行旋转。

四月晴·2020-08-04 01:03

Pytorch卷积模块

Pytorch中的卷积模块，里面常用的参数有5个，分别是in_channels,outchannels,kernel_size,stride,padding,除此以外还有参数dilation,groups,bias.in_channels

sddpltwanqiu·2020-08-04 00:34

pytorch教程之nn.Module类详解——state_dict和parameters两个方法的差异性比较

他们分别是children()、named_children()、modules()、named_modules()方法，本文介绍另外两个重要的方法，这两个方法会获取到模型中训练的参数（权值矩阵、偏置bias

LoveMIss-Y·2020-08-03 21:07

torch初始化block

block没有预训练模型，初始化res_stripe4_stage5=Bottleneck(256,512,downsample=nn.Sequential(nn.Conv2d(256,2048,1,bias

DRACO于·2020-08-03 15:04

pytorch教程六(torch.nn.functonal模块)

一.Convolution函数torch.nn.functional.conv1d(input,weight,bias=None,stride=1,padding=0,dilation=1,groups

bestrivern·2020-08-03 15:05

pytorch学习笔记（7）：卷积池化权值初始化等一定坚持学完啊！！

in_channels:输入通道数out_channels:输出通道数等价于卷积核的个数kernel_size:卷积核尺寸stride:步长padding：填充个数dilation,空洞卷积大小groups,分组卷积设置bias

YaYan233·2020-08-03 14:27

Pytorch参数初始化--默认初始化

_ConvNdclass_ConvNd(Module):__constants__=['stride','padding','dilation','groups','bias','padding_mode

_ReLU_·2020-08-03 13:51

自动调参神器NNI

另外，weight&bias也是一款比较优秀的调参神器。

Jonah_Mao·2020-08-03 13:15

稀疏自动编码（Sparse Autoencoder）

1.简介上图是稀疏自编码的一般结构，最大的特点是输入层结点数（不包括bias结点）和输出层结点数相同，而隐藏层结点个数少于输入层和输出层结点的个数。该模型的目的是学习得到的函数，然后得到原始

Danieljf24·2020-08-03 12:13

Pythorch中torch.nn.LSTM()参数详解

nn.RNNBase,其初始化函数定义如下classRNNBase(Module):...def__init__(self,mode,input_size,hidden_size,num_layers=1,bias

那记忆微凉·2020-08-03 12:51

基于matlab的SMO实现

我自己编写的简化版代码：function[alpha,bias]=my_seqminoptSimple(training,groupIndex,C,maxIter,tol)%init[s

zeroQiaoba·2020-08-03 09:36

支持向量机的smo算法（MATLAB code）

建立smo.m%function[alpha,bias]=smo(X,y,C,tol)functionmodel=smo(X,y,C,tol)%SMO:SMOalgorithmforSVM%%ImplementationoftheSequentialMinimalOptimization

weixin_30343157·2020-08-03 06:01

机器学习（十）：CS229ML课程笔记（6）——学习理论：偏差/方差、经验风险最小化（ERM）、联合界、一致收敛

学习理论主要包括偏差/方差（Bias/variance）、经验风险最小化（

玥晓珖·2020-08-03 05:40

Android ConstraintLayout app:layout_constraintHorizontal_bias详解

今天在使用app:layout_constraintHorizontal_bias属性的时候遇到点小疑问，研究了一会儿才知晓bias值的意义：即bias值=子View左相关的长度/(子View左相关的长度

truechenshicong·2020-08-03 05:10

pytorch实现RNN，majing论文的谣言检测

这个问题我刚开始以为是模型的weigth和bias没有更新，导致每次训练都是固定的参数在跑，结果打印可更新的参数，发现所以，排除了这个。数据处理篇拿

李奥去哪了·2020-08-03 02:12

吴恩达机器学习系列课程笔记——过拟合问题以及正则化技术

目录1.过拟合问题（OverfittingProblem）2.正则化技术（RegularizationMethod）什么是拟合在介绍拟合前先定义两个名词：偏差和方差偏差（Bias）又称为表观误差，是指个别测定值与测定的平均值之差

White_lies·2020-08-02 22:01

ConstraintLayout布局进阶

参考文章ConstraintLayout属性详解和Chain的使用ConstraintLayout学习笔记ConstraintLayout简介bias(来对当前控件定位置比例的)假如我们当前控件是横向约束

ITzhongzi·2020-08-02 21:00

增量pi和pid调节代码

控制*/#include"pi_control.h"floatKP=0.01;//比例floatKI=0.01;//积分floatKD=0;//微分floatbias=0;//当前差floatlast_bias

HES_C·2020-08-02 21:37

机器学习理论笔记（1）

(X1,X2,…,Xp)Predictoutput:YYVia:Y^=β0^∑j=1pXjβj^(1.1)(1.1)Y^=β0^∑j=1pXjβj^β0^β0^表示截断（intercept）or偏差（bias

江河湖海times·2020-08-02 20:59

Pytorch实现FPN及FCOS，附有详细注释！

__init__()self.inplanes=64self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias=False)self.bn1

Jeremy_lf·2020-08-02 16:57

ConstraintLayout app:layout_constraintVertical_bias= app:layout_constraintHeight_percent= 关系

ConstraintLayout在项目中实践与总结ConstraintLayout（约束布局）属性详情所有基本的详情看上面的应该了解的差不多了，这里说的是：app:layout_constraintVertical_bias

HiGirler·2020-08-01 14:34

优达（Udacity）-机器学习基础-误差原因

误差原因模型预测中，模型可能出现的误差来自两个主要来源：因模型无法表示基本数据的复杂度而造成的偏差（bias）数据足够，模型不够复杂（过度简化），欠拟合因模型对训练它所用的有限数据过度敏感而造成的方差（

沐婉清·2020-08-01 08:38

PolynomialFeatures 来构建特征

sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=False,include_bias=True)P

鼬神·2020-08-01 05:28

深层神经网络——激活函数去线性化

下图为加入了激活函数和偏置项后的神经元结构：神经网络结构加上激活函数和偏置项后的前向传播算法的数学定义为：相比于传统的神经网络主要有两个改变：第一是增加了偏置项（bias），偏置项是神经网络中非常常用的

魂小猫·2020-08-01 05:11

特征工程-数值特征-多项式特征PolynomialFeatures(将数据变化为多项式特征)

函数说明：PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=False,include_bias=False)参数说明:degree=2,表示多项式的变化维度为2

春风吹23·2020-08-01 05:14

机器学习入门-数值特征-进行多项式变化(将特征投影到高维度上) 1.PolynomialFeatures(将数据变化为多项式特征)...

函数说明：1.PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=False,include_bias=False)参数说明:degree=2,表示多项式的变化维度为

weixin_34326429·2020-08-01 04:33

估计器、方差、偏差；三种参数估计方法

DeepLearningBook----readingnotes5.4Estimators,Bias,andVariance对于机器学习而言，parameterestimation，bias和variance

xmu_rq·2020-07-31 22:44

sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures

多项式生成函数：sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=False,include_bias=True)参数说明

每天进步一点点2017·2020-07-31 19:14

sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures的简单使用

classsklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=False,include_bias=True)：此类使用来生成交叉特征的

暴走的柿子·2020-07-31 16:05

使用rtl_fm命令时出现错误：RTL-SDR - rtl_fm: undefined symbol: rtlsdr_set_bias_tee

出现该错误的原因是因为linux中存在多个版本的rtl_fm命令。解决办法：1、查看rtl_fm的路径：which-artl_fm查看到以下内容：/usr/local/bin/rtl_fm/usr/bin/rtl_fm2、查看以下这两个“rtl_fm”的具体时间：ls-la/usr/local/bin/rtl_fm/usr/bin/rtl_fm查看到以下内容：-rwxr-xr-x1rootroot

唐传林·2020-07-31 14:03

pytorch中存储各层权重参数时的命名规则，为什么有些层的名字中带module.

weight、conv1.biasself.conv1=nn.Conv2d(3,12,kernel_size=3,stride=1,padding=1) BN层有5个参数：bn1.weight、bn1.bias

南国那片枫叶·2020-07-30 02:58

机器学习-周志华-课后习题答案-线性模型

在所有其他参数项确定后，偏置项b（或者说是常数项）的变化体现出来的就是拟合曲线的上下整体浮动，可以看做是其他各个解释变量留下的bias的线性修正。因此在线性拟合过程中是需要考虑偏置项的。

天台的猫爷爷·2020-07-30 01:06

湖南大学计算机系统2019春A卷答案

值计算方法：符号整数E=exp-Bias。偏置Bias=2的k-1次方-1。尾数M=1.xxxx…;xxxx…(不足的在后面补0)即为frac位。符号位正数为0，负数为1。非规格化值：阶码域e

奶牛且橘子98·2020-07-29 23:12

吴恩达【深度学习课程】笔记

如果偏差较大，考虑使用更大的网络、训练更长的时间、尝试其他算法和新的网络然后考虑网络在validdata上的方差，如果方差较大，考虑使用更多的数据、正则化补充：偏差和方差的定义，链接：深入了解偏差、方差1、偏差bias

pluo1717·2020-07-29 16:25

神经网络一些简单流程的理解(训练集、测试集和验证集(留出法和K折交叉验证))

顾名思义，我们需要训练集来对我们的网络权重(weight)和偏倚(bias)来训练，而我们所有参数的更新都是通过误差来更新的，而这

城北周杰伦·2020-07-29 15:58

深度学习问题bug

WeightsofBertForTokenClassificationnotinitializedfrompretrainedmodel:[‘classifier.weight’,‘classifier.bias

kyle1314608·2020-07-29 14:32

Unity3d LOD 使用以及 Bias精度设置

用Unity许久了，经历过一个ARPG、一个战斗卡牌，这一次要准备做MMO，又有很多新的东西要学。MMO对于其它游戏，首先让人纠结的就是大地图的问题，有很多优化手段，一点一点来做。之前是听过LOD的，就先来学习LOD。LOD是LevelOfDetais的简称，多细节层次。在游戏场景中，根据摄像机与模型的距离，来决定显示哪一个模型，一般距离近的时候显示高精度多细节模型，距离远的时候显示低精度低细节模

_Captain·2020-07-29 13:43

Keras【Deep Learning With Python】实现线性回归模型

1keras-Dense层Dense层就是所谓的全连接神经网络层以下给出Dense方法的使用示例：keras.layers.Dense(512,activation='sigmoid',input_dim=2,use_bias

Li xiang007·2020-07-29 12:00

台大hw1-预测pm25-手动实现gradient descent

PM2.5Predictionimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmpl#先考虑比较简单的一种模型：#9+1=10个feature，9小时内所有pm2.5，bias

爾莎·2020-07-29 09:45

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