bias 第9页

机器学习初探（day2）

那机器学习就从回归开始吧：第一、线性假设：假设模型是线性模型即,x即影响结果的有限个属性，我们为便于计算一般用矩阵来表示;w即weight代表每个属性对应的权重值，我们也一般用矩阵来表示;b即bias代表偏移

冠希大牛掰·2023-01-18 14:44

Pytorch架构随机种子设定

文章目录前言一、CPU训练模型的随机种子设定二、GPU训练模型的随机种子设定前言在利用pytorch架构构建神经网络时，常常需要随机初始化权重（weight）和偏置（bias）等参数，为了保证训练模型的可复制化

Efred.D·2023-01-18 11:53

1. 神经网络系列--基本原理

神经网络基本原理前言符号约定1.3神经网络的基本工作原理简介1.3.1神经元细胞的数学模型输入input权重weights偏移bias求和计算sum激活函数activation小结1.3.2神经网络的训练过程单层神经网络模型训练流程前提条件步骤

五弦木头·2023-01-18 10:56

理解深度学习代码之Conv2d(kernel_size) 记录

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

东城zzm·2023-01-18 01:16

关于Padding的一点误解

nn.Conv2d(self.dim_h*4,self.dim_h*8,kernel_size=4,stride=2,padding=1,bias=False)当输入featuremap大小为4*4时，

sheepcyyc·2023-01-18 01:16

tf.nn

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits2、tf.nn.softmax3、tf.compat.v1.nn.dropout4、tf.compat.v1.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits5、tf.nn.bias_add6

Wanderer001·2023-01-17 22:08

PyTorch 入坑八：卷积与转置卷积

卷积操作略输入输出尺寸变化略PyTorch实现nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1.padding=0,dilation=1,groups=1,bias

龙俊杰的读书笔记·2023-01-17 12:15

pytorch 提取网络中间层输出方法

打印网络，获取所需网络层nameprint(ResNet)ResNet((conv1):Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias

抱枕无忧·2023-01-17 11:24

获取pytorch神经网络中间输出结果-resnet

关于该库可参见本人另一篇博客）：ResNet((input):_Input((conv):Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias

SakuraiShota·2023-01-17 11:24

tf.layers.dense()函数的用法

作用：这个函数主要用于增加一层全连接层参数：tf.layers.dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None

工藤旧一·2023-01-17 09:19

tf.layers.dense的使用方法

函数如下：tf.layers.dense(inputs,#层的输入units,#该层的输出维度activation=None,#激活函数use_bias=True,kernel_initializer=

Bubbliiiing·2023-01-17 09:49

分组卷积计算量_深度学习中卷积的参数量与计算量

普通卷积输入卷积：Win*Hin*Cin卷积核：k*k输出卷积：Wout*Hout*Cout参数量：(即卷积核的参数)k*k*Cin*Cout或者：(k*k*Cin+1)*Cout(包括偏置bias)计算量

网友李艾·2023-01-17 09:47

分组卷积(计算量)

importtorchimporttorch.nnasnn#分组卷积N,C_in,H,W,C_out=10,4,16,16,4x=torch.randn(N,C_in,H,W)conv=nn.Conv2d(C_in,C_out,3,1,padding=0,bias

wa1tzy·2023-01-17 09:47

Tensorflow笔记——tf.layers.dense的用法

1.tf.layers.dense的用法dense：相当于一个全连接层函数解释如下：tf.layers.dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,

·城府、·2023-01-17 09:16

tf.layers.conv2d_transpose

inputs,filters,kernel_size,strides=(1,1),padding=’valid’,data_format=’channels_last’,activation=None,use_bias

鲁班班班七号·2023-01-17 09:44

如何取出 tf.layers.dense 定义的全连接层的weight和bias参数值

[原创]如何取出tf.layers.dense定义的全连接层的weight和bias参数值TensorFlow版本：1.14.0Python版本：3.6.8在TensorFlow中，tf.layers.dense

青松愉快·2023-01-17 09:14

Tensorflow学习之tf.layers.dense()

1.1原理tf.layers.dense(input,units=k)会在内部自动生成一个权矩阵：kernel和偏移项：bias，例如：对于尺寸为[m,n]的二维张量input，tf.layers.

捌椒·2023-01-17 09:43

转置卷积(反卷积)

torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0,groups=1,bias

cv研究僧·2023-01-17 05:21

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.importtorchimportnumpyasnpclassRNNCell:def__init__(self,weight_ih,weight_hh,bias_ih

zc.9495·2023-01-16 15:20

使用numpy进行深度学习代码实战

使用方法定义网络fromnetimportConvNetnet=ConvNet()ifnotnet.load(MODEL_PATH):net.addConvLayout([3,3,1,4],bias=True

甜辣uu·2023-01-16 14:07

VINS-Mono

文章目录初始化框架缺点ORBSLAM的LocalMap、VINS的滑窗逐次逼近式去畸变给后端提供的特征点信息光流追踪对极约束F去除外点rejectWithF()特征点均匀化预积分系统初始化初始化时不校正bias_a

香妃.·2023-01-16 13:56

【深度学习】二维CNN卷积手动实现(单/多输入单/多输出通道)

单输入单输出通道#手动实现卷积单输出单输入通道defmy_conv2d(input_feature_map,kernel,stride=1,padding=0,bias=0):ifpadding>0:input_feature_map

Articoder·2023-01-16 11:46

一维卷积Conv1D

如果use_bias为True，则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。最后，如果activation不是None，它也会应用于输出。

lu__ren·2023-01-16 10:15

【PyTorch深度学习实践】06_多维特征输入（以逻辑斯蒂回归为例）

2.多维数据在逻辑回归中的计算过程偏置（bias）——b，通过广播机制变成向量与前面的矩阵进行运算。3.代码改变及其含义训练过程4.完整代码importnumpyasnpimport

青山的青衫·2023-01-16 06:06

神经网络的搭建

首先我们介绍下用来构建网络的全连接层：tf.keras.layers.Dense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_init

AI耽误的大厨·2023-01-16 06:35

用JS重构了一个K线图小组件，支持桌面移动端全平台适配

dsxkline支持基本功能，滚动缩放滑动分页实时刷新，支持MA，BOLL、VOL、KDJ、MACD、RSI、WR、CCI、BIAS、PSY等指标支持主流开发平台android,ios,flutter,

·2023-01-15 00:02

高通8xxx平台双MIC设置

dts文件修改：qcom,audio-routing="RX_BIAS","MCLK","LDO_H","MCLK","SPK_OUT","MCLK","SPK_OUT","EXT_VDD_SPKR",

Linko_002·2023-01-14 19:24

手动实现一个BP网络（内容详细

比如一个2输入神经元的例子：在这个神经元中，输入总共经历了3步数学运算，先将两个输入乘以权重（weight）：x1→x1×w1x2→x2×w2把两个结果想加，再加上一个偏置（bias）：（x1

LG_Alex·2023-01-14 10:55

【无标题】

Conv1dclasstorch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

LG_Alex·2023-01-14 10:23

pytorch中children()，modules()，named_children()，named_modules()，named_parameters()，parameters()的区别

num_layers=2,batch_first=True,bidirectional=True)Sequential((0):Linear(in_features=288,out_features=144,bias

思所匪夷·2023-01-14 08:49

神经网络——卷积层（conv2d）

groups：一般设置成1bias：偏置。一般设置为True图2.计算图像长和宽的方法importtorchimporttorchv

风会记得一朵花的香：）·2023-01-13 07:39

pytorch 修改卷积核的权重weights、偏置bias

conv=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=(3,3),stride=1,padding=1,padding_mode='zeros',bias

冬日and暖阳·2023-01-13 07:33

pytorch nn.Conv2d

Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padding_mode

qq-120·2023-01-13 01:52

HTOL（High Temp Operating Life）/OLT（Operating Life Test）

网始如芯·2023-01-11 13:02

nn.Conv1d卷积与nn.Conv2d卷积参数说明与实例

参数解释一维的卷积能处理多维数据nn.Conv2d(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias

知识它难道硌你脑子吗·2023-01-11 08:53

无废话的机器学习笔记（番外）（数据集，方差-偏差，过拟合，正则化，降维）

目录数据集（dataset）方差-偏差（variance-bias）过拟合（overfitting）正则化（regularization）降维（DimensionReduction）意义应用方法数据集（

全栈O-Jay·2023-01-11 07:28

pytorch 指定参数进行权重衰减

paraminnet.named_parameters():ifnotparam.requires_grad:continue#frozenweightsiflen(param.shape)==1orname.endswith(".bias

GIS--段小楼·2023-01-10 17:42

python_计算股票指标

包计算；本文中指标图来自同花顺截图使用python计算常用的股票指标，本文涉及到的指标包括：RSI、OBV、MACD、KDJ、SAR、VOL、PSY、ARBR、CR、EMV、BOLL、TRIX、DMA、BIAS

程序猿与金融与科技·2023-01-10 12:43

机器学习基础

一，Bias(偏差)，Error(误差)和Varience(方差)1.1，偏差与方差公式1.2，导致偏差和方差的原因1.3，深度学习中的偏差与方差1.4，交叉验证1.5，均方误差和方差、标准差二，先验概率与后验概率

qq_1041357701·2023-01-10 09:27

Pytroch加载部分权重

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,32,kernel_size=3,padding=1,bias=False),nn.BatchNorm2d

像风一样自由的小周·2023-01-09 20:48

机器学习中的偏差与公平性研究报告分享 A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning

IITCS480-IntroductiontoArtificialIntelligenceAssignments_Week13_Participationgithub:https://github.com/IIT-MAI-2020Fall文章目录论文文档思维导图TwoquestionsAssignments总体看法关于SocialBias的看法论文文档https://arxiv.org/pdf/1

Younix脏羊·2023-01-09 10:10

Keras学习笔记13——keras.regularizers

正则化器开放3个关键字参数：kernel_regularizer:keras.regularizers.Regularizer的实例bias_regularizer:k

winter_python·2023-01-09 10:01

吴恩达《机器学习》——欠拟合与过拟合

Github项目中获得链接:https://github.com/Raymond-Yang-2001/AndrewNg-Machine-Learing-Homework1.方差与偏差在数学上，估计的偏差被定义为bias

Ace2NoU·2023-01-08 02:19

第七章——VINS系统初始化

一句话总结初始化：以优化量与观测值构建残差，提取优化量构成最小二乘问题内容1.IMU和相机旋转外参qbcq_{bc}qbc以及角速度计（陀螺仪）的bias在这一部分的初始化过程中，我们已知的信息有：相机以一定频率采样得到的帧图像

阿银的万事屋·2023-01-07 22:27

使用 Kears 实现ResNet-34 CNN

fromfunctoolsimportpartialimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasDefaultConv2D=partial(keras.layers.Conv2D,kernel_size=3,strides=1,padding="SAME",use_bias

看到我你要笑一下·2023-01-07 20:13

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

sherlock31415931·2023-01-07 07:09

Keras各激活函数区别

激活函数实际上是将输入信息做了非线性变换传给下一层神经元，在神经网络中，激活函数基本是必不可少的一部分，因为他增加了我们的模型的复杂性，每层神经元都有一个权重向量weight和偏置向量bias,如果没有了激活函数

Coffee Miao·2023-01-06 15:27

nn.Linear & Tensor.masked_fill

文章目录1.nn.Linear2.Tensor.masked_fill1.nn.Lineartorch.nn.Linear(in_features,out_features,bias=True,device

强强学习·2023-01-06 13:01

Pytorch：获得模型每一层的名字

models.resnet18()print(model)'''打印结果'''#ResNet(#(conv1):Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias

Flyforever-Tang·2023-01-06 11:07

Swin transformer v2和Swin transformer v1源码对比

樱花的浪漫的博客-CSDN博客_swintransformer代码解析在此只解析v1和v2的区别1.q,k,v的映射在通过x投影得到q,k,v的过程中，swintransformerv2将权重weight和偏置项bias

樱花的浪漫·2023-01-06 11:54

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