jbpm4.4学习入门第30页

matlab小波变换学习入门

备注：为了完成课程作业的笔记，内部不连贯，但是足够实用一：一维小波变换的matlab实现1、dwt函数：功能：一维离散小波变换格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')——使用指定的小波基函数‘wname’对信号X进行单层分解，求得的近似系数存放在数组cA中，细节系数存放在数组cD中[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)——使用指定的滤波器组Lo_D、Hi_D对信号X进行分解说明

timedecdec·2022-11-30 12:32

【机器学习入门】(2) 朴素贝叶斯算法：原理、实例应用（文档分类预测）附python完整代码及数据集

各位同学好，今天我向大家介绍python机器学习中的朴素贝叶斯算法。内容有：算法的基本原理；案例实战--新闻文档的分类预测。案例简介：新闻数据有20个主题，有10万多篇文章，每篇文章对应不同的主题，要求是任意输入一篇新的文章，模型输出这篇文章属于哪个主题。1.算法原理1.1朴素贝叶斯方法朴素贝叶斯方法涉及一些概率论知识，我们先来复习一下。联合概率：包含多个条件，并且所有的条件同时成立的概率，公式为

立Sir·2022-11-30 11:34

连续学习入门（一）：Continual Learning / Incremental Learning / Life Long Learning 问题背景及研究挑战

说明：本系列文章若无特别说明，则在技术上将ContinualLearning（连续学习）等同于IncrementalLearning（增量学习）、LifelongLearning（终身学习），关于ContinualLearning、IncrementalLearning和LifelongLearning更细节的区别参见VALSESeminar【20211215-深度连续学习】本文内容：连续学习的问

何以少团栾。·2022-11-30 08:03

基于matlab的立体图像编码解码算法仿真与分析

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录一、理论基础二、核心程序2.1获得左右两个图像

fpga和matlab·2022-11-30 07:21

基于FPGA的4x4矩阵键盘控制器verilog开发实现

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础这里第一部分的主要目标是设计一个键盘扫描程序，并读取4*4键盘上的键盘，

fpga和matlab·2022-11-30 07:51

【MATLAB教程案例48】初识点云——pcshow,pointCloud,pcwrite,pcread,pcdenoise等点云基本操作函数学习

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》本课程效果预览目录1.软件版本2.什么是点云？

fpga和matlab·2022-11-30 07:51

基于FPGA的ALU计算器verilog实现

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础VerilogHDL是一种硬件描述语言，以文本形式来描述数字系统硬件的结构和行为的语言

fpga和matlab·2022-11-30 07:48

一文读懂机器学习，大数据/自然语言处理/算法全有了……

本文摘自微信程序员平台，是看到的机器学习入门的不错资料，原文连接已不可知，在此就不添加了。

Lyndon_zheng·2022-11-30 07:59

深度学习入门6-RNN、LSTM、GRU和注意力机制的代码实现

文章目录前言一、导入库二、各框架实现1.RNN2.LSTM3.GRU4.注意力机制总结前言今天要实现的代码是RNN、LSTM、GRU和注意力机制的框架部分。RNN、LSTM和GRU的框架图如上所示。一、导入库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF二、各框架实现1.RNNrnn=nn.RNN(64,4,3)#input_si

时光轻浅，半夏挽歌·2022-11-30 03:14

机器学习笔记1-KNN

KNN-K近邻分类算法作为机器学习入门的算法之一，其数学原理很简单原理：即对于测试样本点，寻找与其距离最近的K个样本点，以这K个点的类别作为参考依据，用来判定测试样本点的类别其中K的取值一般为奇数（3，

Tobesix·2022-11-30 03:12

机器学习入门理解

机器学习入门理解：理解：寻找函式，让输出匹配输入。

DIMP_·2022-11-30 01:33

PyTorch深度学习入门笔记（六）神经网络大学习

神经网络的基本骨架nn.Module的使用torch.nn.简介搭建神经网络常用的工具在torch.nn模块。官网：https://pytorch.org/docs/stable/nn.htmlContainers中文翻译为容器，但这里可以理解为骨架，往这个骨架中添加一些内容就可以构成一个神经网络ConvolutionLayersPoolingLayersPaadingLayers都是要添加进网络

Charliefive·2022-11-30 01:59

深度学习之基于CNN实现汉字版手写数字识别（Chinese-Mnist）

Mnist数据集是深度学习入门的数据集，昨天发现了Chinese-Mnist数据集，与Mnist数据集类似，只不过是汉字数字，例如‘一’、‘二’、‘三’等，本次实验利用自己搭建的CNN网络实现Chinese

starlet_kiss·2022-11-29 23:30

机器学习模型自我代码复现：回归

机器学习入门必备的10个经典算法（原理+复现+实验）被他讲得如此清晰！_哔哩哔哩_bilibili如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。

thorn_r·2022-11-29 19:11

【机器学习入门】(12) 特征工程：特征选择、数据降维、PCA

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维。内容有：（1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现那我们开始吧。一个数据集中可能会有以下问题：（1）冗余：部分特征的相关度高，由于A与B之间有某种计算公式使它们相关联，A特征的变化会导致B特征的变化，容易消耗计算性能，只需要存在一个特征就可以了。（2）噪声：部分特征对预测结果有负影响，需要剔除一些与预测

立Sir·2022-11-29 17:28

深度学习入门学习笔记之——神经网络的学习

神经网络的学习这里所说的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。本章中，为了使神经网络能进行学习，将导入损失函数这一指标。而学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。为了找出尽可能小的损失函数的值，本章我们将介绍利用了函数斜率的梯度法。1、从数据中学习神经网络的特征就是可以从数据中学习。所谓“从数据中学习”，是指可以由数据自动决定权重参数的值。这是非常了不起的

前丨尘忆·梦·2022-11-29 14:21

深度学习入门（五十七）循环神经网络——循环神经网络从零开始实现

深度学习入门（五十七）循环神经网络——循环神经网络从零开始实现前言循环神经网络——循环神经网络从零开始实现教材1独热编码(one-hot)2初始化模型参数3循环神经网络模型4预测5梯度裁剪6训练7小结前言核心内容来自博客链接

澪mio·2022-11-29 14:45

深度学习入门笔记(一)

用哔哩哔哩上跟着李沐学AI尝试入门深度学习,这里是笔记区,用于记录以整理所学工具篇pytorch类似于numpy中的数组ndarray,pytorch也有自己的数组张量(tensor)二者相似但不相同创建一个内容为0~11的张量:1.在一个tensor中可以使用的方法:shape()返回tensor形状2.numel()numberofelement,返回元素个数(返回值为一个int类型)3.re

firebeans·2022-11-29 13:09

深度学习入门笔记（李沐）(一)

深度学习入门学习记录（一）文章目录深度学习入门学习记录（一）一、数据处理基础知识二、数据预处理1.创建一个人工数据集，并且储存在csv的文件一、数据处理基础知识x=torch.arange(12)#张量

物联网搬砖人·2022-11-29 13:27

Other-Website-Contents.md

title:本站目录categories:Othersticky:10toc:truekeywords:机器学习基础深度学习基础人工智能数学知识机器学习入门date:9999-12-3123:59:59

非主流科学家·2022-11-29 10:56

机器学习/深度学习入门：损失函数

分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy）和Softmax交叉熵交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。给定两个概率分布p和q，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离：对于交叉熵理解比较透彻：https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/79163834Softmax关于Softmax函数（一般在神经网络中，sof

M_Z_G_Y·2022-11-29 08:28

深度学习入门——mini_batch小批量数据提取

在全部数据中提取出小批量的数据，作为全部数据的近似。神经网络的学习也就是针对每个mini_batch数据进行学习#oding:utf-8importsys,ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromdataset.mnistimportload_mnist(x_train,t_train),(x_test,t_test)=load_mnist(n

我是小杨我就这样·2022-11-29 08:58

深度学习入门——Mini-batch、Momentum与Adam算法

基于不同优化算法更新神经网络中的参数学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-master一、优化算法概述1.1常用优化算法在机器学习或深度学习中，一般采取梯度下降对参数进行优化更新，本文主要讨论Mini-Batch算法、Momentum算法、RMSprop以及Adam算法。1.2为什么要改进梯度下降对于一个数据量适中的数据集而言，可以直接利用梯度下降或者随机梯度下降(Stoc

yasNing·2022-11-29 08:51

深度学习_mini-batch实现&评价_详解

参考书：深度学习入门：基于Python的理论与实现mini-batch是在训练数据中随机选择小批量的数据，进行深度学习找到合适权重值。

AI 黎明·2022-11-29 08:48

堆的插入和删除

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一

Ztlinkli·2022-11-29 08:12

深度学习入门(一)：LeNet-5教程与详解

1.什么是LeNetLeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。自从1988年开始，在多年的研究和许多次成功的迭代后，这项由YannLeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。LeNet：主要用来进行手写字符的识别与分类确立了CNN的结构，现在神经网络中的许多内容在LeNet的网络结构中都能看到虽然LeNet网络结构比较简单，但是刚好适合神经网络的入门

xiongxyowo·2022-11-29 07:50

python编程300集免费-python 300本电子书合集

链接:https://pan.baidu.com/s/1CNlB35ASnDNlUGNCZJbiAA提取码:fxigQ群：592857363更多所在数据科学速查表零起点Python机器学习快速入门《深度学习入门

weixin_37988176·2022-11-29 07:05

机器学习入门（12）— 激活函数层 ReLU、Sigmoid 层的实现

1.ReLU函数层激活函数ReLU（RectifiedLinearUnit）由下式（5.7）表示。通过式（5.7），可以求出y关于x的导数，如式（5.8）所示。在式（5.8）中，如果正向传播时的输入x大于0，则反向传播会将上游的值原封不动地传给下游。反过来，如果正向传播时的x小于等于0，则反向传播中传给下游的信号将停在此处。用计算图表示的话，如图5-18所示。在神经网络的层的实现中，一般假定for

wohu1104·2022-11-29 06:22

pytorch学习线性回归与非线性回归，以及理解nn.linear()和ReLU激活函数

参考书目：Pytorch深度学习入门，作者：曾芃壹文章目录线性回归线性模型与目标函数优化批量输入代码实践大规模数据实验神经网络实现线性回归非线性回归激活函数人工神经网络详解nn.linear()的原理浅谈

LiterMa·2022-11-29 06:21

深度学习入门 (二)：激活函数、神经网络的前向传播

目录激活函数(activationfunction)`Sigmoid`函数`tanh`函数`ReLU`函数(RectifiedLinearUnit)`GELU`函数(GaussianErrorLinerarUnits)Mish神经网络的前向传播通过矩阵点积运算打包神经网络的运算引入符号各层间信号传递的实现输出层的设计SoftmaxSoftmaxSoftmax函数输出层的神经元数量批处理参考文献激活

连理o·2022-11-29 06:20

深度学习入门（2）神经网络

感知机：设定权重的工作由人工来进行确定。神经网络：可以自动的从数据中学习到合适的权重参数。从感知机到神经网络0层：输入层1层：中间层（隐藏层）2层：输出层该网络由3层神经元构成，但只有2层神经元有权重，因此称其为“2层网络”。（有的也称3层）输入信号会被函数h(x)转换，转换后的值就是输出y激活函数h(x)函数会将输入信号的总和转换为输出信息，这种函数称之为激活函数。激活函数的作用在于决定如何来激

阿_旭·2022-11-29 06:48

《深度学习入门》误差反向传播中批版本Affine层关于偏置db的反向传播的个人理解

误差反向传播中批版本Affine层关于偏置db的反向传播的证明过程如下假定偏置Affine层关系式平方和损失函数（也可以换成交叉熵损失函数）1.只有一个数据N=0所以2.有多个数据N!=0所以由于要对N求和，即按列求和所以证明了如果时多个数据，则所以用Python表示为importnumpyasnpdb=np.sum(dy,axis=0)

CPyJa小生·2022-11-29 06:48

深度学习入门(1)感知机

感知机感知机基础知识感知机是神经网络（深度学习）的起源算法。感知机可以接收多个输入信息，输出一个信号。感知机的信号只有“流/不流”（1/0）两种取值。接收两个信号的感知机，如下图：x1与x2是输入信号；y是输出信号；w1与w2是权重。圆圈O代表”神经元”或者”节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1x1,w2x2）。神经元会计算传送过来的信号总和，只有当这个总和超过某个界限值时

阿_旭·2022-11-29 06:18

深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程

上一篇文章《深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式》主要介绍神经网络中的参数梯度是如何计算的。本文将直接使用之前公众号介绍过损失函数、激活函数以及梯度计算直接手动实现一个两层的神经网络训练过程。

阿_旭·2022-11-29 06:17

【自学】深度学习入门基于python的理论与实现 LESSON7 ＜误差反向传播法1＞

文章目录前言一、简单层的实现1.乘法层的实现2.加法层的实现二、激活函数层的实现总结前言前面使用数值微分的方法进行梯度计算，该方法简单易实现，但是计算花费时间多。本章将学习高效计算权重参数梯度的方法——误差反向传播法。一、简单层的实现这里所说的层是神经网络功能的单元。比如负责sigmoid函数的Sigmoid、负责矩阵乘积的Affine等，都是以层为单位实现。1.乘法层的实现层的实现中有两个共通的

Rachel MuZy·2022-11-29 06:46

深度学习入门：误差反向传播法

一、神经网络的损失函数其实神经网络在干的事情就是学习，我们知道学习是需要“学习资料”以及“参考答案”的，所以呢神经网络的学习就是我们先给神经网络一些训练数据（学习资料）和标签（参考答案），然后让给神经网络预先设定一个权重和偏置，让神经网络带着这个假设的权重和偏执自己根据训练数据去预测结果（就是自己做出来的答案），然后对比预测结果和标签，计算出预测结果和标签之间的差距（损失函数），然后想办法优化权重

DADALalalala123·2022-11-29 06:14

深度学习入门（8）激活函数ReLU和 Sigmoid的计算图表示方式及代码实现

《深度学习入门》系列文章目录深度学习入门(1)感知机深度学习入门（2）神经网络深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门

阿_旭·2022-11-29 06:44

深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现

在上一节中《深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则》，我们介绍了误差反向传播的计算图与导数计算的链式法则，这一节主要介绍计算图中各计算节点的误差反向传播计算方式，以及加法与乘法层的实现

阿_旭·2022-11-29 06:13

深度学习入门笔记之ShuffleNet

目录ShuffleNetV1ShuffleNetV1的亮点ShuffleNetV2对于网络复杂度的考虑高效网络设计实用指南输入输出具有相同channel的时候，内存消耗是最小的（相同维度的通道数将最小化MAC）过多的分组卷积操作会增大MAC，从而使模型速度变慢模型中的分支数量越少，模型速度越快不要忽略元素级操作V1有何不好？ShuffleNetV2结构ShuffleNetV2网络结构Shuffle

ysukitty·2022-11-28 23:59

深度学习入门(鱼书)学习笔记

第1章Python入门第2章感知机第3章神经网络3.2.激活函数sigmoid函数：h(x)=11+exp⁡(−x)h(x)=\frac{1}{1+\exp(-x)}h(x)=1+exp(−x)1ReLU（RectifiedLinearUnit）函数：h(x)={x,(x>0)0,(x≤0)h(x)=\begin{cases}x,&(x>0)\\0,&(x\le0)\end{cases}h(x)=

ychinata·2022-11-28 23:58

深度学习入门

一、什么是机器学习人工智能是使一部机器像人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。其实现的一种方法是机器学习。而深度学习是机器学习的一种，也是近年来较为热门的方法。人工智能主要有如下三个层面计算智能能存能算感知智能能听会说，能看会认认知智能能理解，会思考目前研究主要在第二个层面二、适用范围问题尺度和规则复杂度均极大时适用机器学习，这是大体原则，还有一些其它限制举例如下有大量数据机器学习需要

ps~·2022-11-28 23:58

机器学习之深度学习入门

yk 坤帝·2022-11-28 23:51

OpenCV-Python学习资源

中文教程简书博主博客python读取文件夹下所有图片OpenCV-Python的机器学习库：官方文档[OpenCV-Python]OpenCV中机器学习部分VIIIcv2.ml.ANN_MLP以下为学习帖子给深度学习入门者的

一只干巴巴的海绵·2022-11-28 22:38

深度学习入门之输出层的设计

深度学习入门之输出层的设计参考书籍：深度学习入门——基于pyhthon的理论与实现文章目录深度学习入门之输出层的设计前言一、分类与回归二、恒等函数和softmax函数1.恒等函数2.softmax函数三

ℳ๓执手ꦿ听风吟້໌ᮨ·2022-11-28 22:06

【五】AI Studio 项目详解【VisualDL工具、环境使用说明、脚本任务、图形化任务、(五)在线部署及预测】PARL

汀、·2022-11-28 22:31

python人工智能方向如何入门_Python人工智能入门课程大纲;.pdf

●Python编程●数据处理与可视化工具：NumPy，Pandas，Matplotlib，Seaborn●数据分析入门●机器学习中的线性代数●机器学习入门●微积

weixin_39660408·2022-11-28 21:46

留言送书：又一机器学习入门力作

送书方式见文末，先听我好好介绍这本书。近日，公众号“量子位（ID：QbitAI）编译的一组数据曝光了爱彼迎（Airbnb）、AR新锐MagicLeap等12家独角兽公司的工程师薪酬水平。数据显示，机器学习工程师的整体薪资约为11万~21万美元（折合成人民币75万~143万元）；AI方向的高薪岗位还包括计算机视觉工程师岗，AI基础架构工程师，年薪高达22万美元。国内的情况呢，AI岗位如字节跳动—数据

机智的叉烧·2022-11-28 17:33

机器学习入门

目录1机器学习概述2机器学习过程2.1机器学习与人类学习3机器学习的分类3.1无监督学习3.2监督学习3.3深度学习3.4强化学习4机器学习应用1机器学习概述参考文献：黄佳《零基础学机器学习》这里可能会有些乱机器学习和人工智能的关系是什么样的这种热点的形成有多方面的原因。首先，是数据。在大数据时代，我们终于拥有了算法所需要的海量数据。如果把机器学习比作工业革命时的蒸汽机，那么数据就是燃料。有了燃料

赵广陆·2022-11-28 17:03

深度学习入门之AdaGrad

在神经网络的学习中，学习率（数学式中记为η）的值很重要。学习率过小，会导致学习花费过多时间；反过来，学习率过大，则会导致学习发散而不能正确进行。在关于学习率的有效技巧中，有一种被称为学习率衰减（learningratedecay）的方法，即随着学习的进行，使学习率逐渐减小。即，一开始“多”学，然后逐渐“少”学。（学习的意思是朝着损失函数最低处进行优化）AdaGrad会为参数的每个元素适当地调整学习

赵孝正·2022-11-28 14:44

深度学习入门（五十五）循环神经网络——语言模型和数据集

深度学习入门（五十五）循环神经网络——语言模型和数据集前言循环神经网络——语言模型和数据集课件语言模型使用计数来建模N元语法总结教材1学习语言模型2马尔可夫模型与n元语法3自然语言统计4读取长序列数据4.1

澪mio·2022-11-28 13:25

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