mae

【自监督论文阅读 3】DINOv1

避免坍塌五、实验与评估六、消融实验6.1不同组合的重要性6.2教师网络选择的影响6.3避免坍塌6.4在小batch上训练七、结论自监督论文阅读系列：【自监督论文阅读1】SimCLR【自监督论文阅读2】MAE
hjxu2016·2023-06-22 22:58

【自监督论文阅读 2】MAE

文章目录一、摘要二、引言2.1引言部分2.2本文架构三、相关工作3.1Maskedlanguagemodeling3.2Autoencoding3.3Maskedimageencoding3.4Self-supervisedlearning四、方法4.1Masking4.2MAEencoder4.3MAEdecoder4.4Reconstructiontarget五、主要实验5.1不同mask比例
hjxu2016·2023-06-22 22:27

AI绘画能力的起源：从VAE、扩散模型DDPM、DETR到ViT/MAE/Swin transformer

前言2018年我写过一篇博客，叫：《一文读懂目标检测：R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SSD》，该文相当于梳理了2019年之前CV领域的典型视觉模型，比如2014R-CNN2015FastR-CNN、FasterR-CNN2016YOLO、SSD2017MaskR-CNN、YOLOv22018YOLOv3随着2019CenterNet的发布，特别是2020发布的D
v_JULY_v·2023-06-22 08:26

建设数字工厂：华为云数字工厂平台接入第三方网关设备数据

本文分享自华为云社区《数字工厂深入浅出系列（五）：接入第三方网关设备数据》，作者：云起MAE。华为云数字工厂平台内置工业IoT数据引擎
华为云开发者联盟·2023-06-21 14:00

MAE论文精读，预训练图像

二、MAE论文精读参考：论文《MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners》李沐《MAE论文逐段精读【论文精读】》、笔记《MAE论文逐段精读》知乎《别再无聊地吹捧了
AI生成曾小健·2023-06-19 16:51

时间序列预测 | Matlab基于鲸鱼算法优化极限学习机(WOA-ELM)的时间序列预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于鲸鱼算法优化极限学习机(WOA-ELM)的时间序列预测评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高，方便学习和替换数据
前程算法屋·2023-06-18 18:14

时间序列预测 | Matlab基于海洋捕食者算法优化极限学习机(MPA-ELM)的时间序列预测, matlab代码

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于海洋捕食者算法优化极限学习机(MPA-ELM)的时间序列预测,matlab代码评价指标包括:MAE、RMSE和R2等
前程算法屋·2023-06-18 18:14

时间序列预测 | Matlab基于蛇群算法优化极限学习机(SO-ELM)的时间序列预测, matlab代码

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于蛇群算法优化极限学习机(SO-ELM)的时间序列预测,matlab代码评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高
前程算法屋·2023-06-18 18:14

时间序列预测 | Matlab基于海鸥算法优化极限学习机(SOA-ELM)的时间序列预测, matlab代码

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前程算法屋·2023-06-18 18:42

详细讲解分类模型评价指标（混淆矩阵）python示例

前言1、回归模型（regression）：对于回归模型的评估方法，通常会采用平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等方法。
JHC?AT·2023-06-18 14:51

基于鸢尾花数据集的预测评价指标---MSE\RMSE

一、预测评价指标分类问题的评价指标是准确率，回归算法的评价指标是MSE，RMSE，MAE。测试数据集中的点，距离模型的平均距离越小，该模型越精确。
WoneDai·2023-06-16 00:31

回归模型评价指标：MSE、RMSE、MAE、R2 score

回归模型评价指标：MSE、RMSE、MAE、R2R^2R2score回归模型评价指标：MSE、RMSE、MAE、R2score前言平均绝对误差(MAE)均方误差(MSE)均方根误差(RMSE)决定系数(
草莓沦陷·2023-06-16 00:00

线性回归评价几个指标（MAE，MSE，RMSE，R^2，MAPE）

Python–线性回归评价指标实现一、项目背景（可不看）最近在做非线性数据的数据预测，一头雾水，一年不学习，脑袋有问题。还记得上次做的数据是关于一个政务系统的热点问题分类模块，用了机器学习和深度学习啥的，满脸蒙，反正后面就是做完了（好多吐槽）。现在做的是关于供应链模块的需求预测，简单说目前的运作流程是：客户需求–>营业人员经验修正–>客户需求生成。面临问题：客户的需求不能保证准确性，营业人员出于保
SpinMeRound·2023-06-16 00:00

多元回归预测 | Matlab阿基米德算法(AOA)优化核极限学习机回归预测，AOA-KELM回归预测，多变量输入模型

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前程算法屋·2023-06-14 23:56

多元回归预测 | Matlab鲸鱼算法(WOA)优化核极限学习机回归预测，WOA-KELM回归预测，多变量输入模型

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前程算法屋·2023-06-14 23:56

多元回归预测 | Matlab遗传算法(GA)优化核极限学习机回归，GA-KELM回归预测，多变量输入模型

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前程算法屋·2023-06-14 23:26

多元回归预测 | Matlab海洋捕食者算法(MPA)优化核极限学习机回归预测，MPA-KELM回归预测，多变量输入模型

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前程算法屋·2023-06-14 23:25

数据挖掘各流程中的常用方法总结（三）

数据挖掘各流程中的常用方法总结（三）评价指标1、混淆矩阵2、准确率（Accuracy）3、精确率（Precision）4、召回率（Recall）5、F1score6、AUC7、RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）、MAE
云流寂川·2023-06-14 19:54

建设数字工厂：生产物料齐套检查的实现方法

本文分享自华为云社区《数字工厂深入浅出系列（四）：生产物料齐套检查的实现方法》，作者：云起MAE。随着市场个性化需求不断发展，多品种小批量生产加工模式已经形
华为云开发者联盟·2023-06-14 11:00

机器学习基础知识之预测性能评价指标

文章目录预测性能评价思路1、均方误差（MeanSquareError，MSE）2、均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）3、平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE
七层楼的疯子·2023-06-13 09:30

基于Python的电影推荐系统

small-movielens数据集的基础上，对用户、电影、评分数据进行了处理，然后根据Pearson相关系数计算出用户与其他用户之间的相似度，根据相似度进行推荐和预测评分，最后再根据数据集中的测试数据，计算该推荐系统的MAE
biyezuopinvip·2023-06-13 07:04

多元回归预测 | Matlab海鸥算法(SOA)优化随机森林的数据回归预测,SOA-RF回归预测，多变量输入模型

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前程算法屋·2023-06-13 02:41

多元回归预测 | Matlab遗传算法(GA)优化随机森林的数据回归预测，GA-RF回归预测，多变量输入模型

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前程算法屋·2023-06-13 02:41

多元回归预测 | Matlab哈里斯鹰算法(HHO)优化随机森林的数据回归预测,HHO-RF回归预测，多变量输入模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab哈里斯鹰算法(HHO)优化随机森林的数据回归预测,HHO-RF回归预测，多变量输入模型评价指标包括:MAE、RMSE和R2
前程算法屋·2023-06-13 02:39

2月16日每日小记# 天圆 MAE英语。TOTOboy

我们都特别懂事儿，疫情面前我们能做的就是宅家静心看书学习。昨晚家里的小家伙过于兴奋，熬到凌晨，眼皮打架，才及其不情愿的被动睡着。早上，睡眼朦胧，摸索着起床洗漱。蹑手蹑脚，生怕珍贵的早上时光又被他抢了去。还好还好，顺利逃脱。天天家里蹲，每晚睡觉前总臆想第二天会有用不完的时光，计划总是填的满满的，可是现实过于骨感，我每天的时间被肢解的过于零碎。早饭就直接省略了，一大早总是没有胃口，另外我确实增重不少，
Lilyww·2023-06-12 13:21

区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-BiGRU卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测

卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现基于QRCNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列区间预测；2.多图输出、点预测多指标输出(MAE
机器学习之心·2023-06-10 11:43

论文阅读和分析：Binary CorNET Accelerator for HR Estimation From Wrist-PPG

该框架在22个IEEESPC受试者上的MAE为6.67±5.49bpm。
KPer_Yang·2023-06-10 08:00

回归模型的score得分为负_深度研究：回归模型评价指标R2_score

回归模型的性能的评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。
吕其坤·2023-06-09 18:15

量纲对回归结果的影响_机器学习基础，回归模型评估指标

来源|CrossHands作者|AhongPlus回归模型中常用的评估指标可以分如下几类：1.MAE系列，即由MeanAbsoluteError衍生得到的指标；2.MSE系列，即由MeanSquaredError
虚无是我呀·2023-06-09 12:04

深度学习常用损失MSE、RMSE、MAE和MAPE

MSE均方差损失（MeanSquaredErrorLoss）MSE是深度学习任务中最常用的一种损失函数，也称为L2LossMSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全相同时为0，误差越大，该值越大MSE曲线的特点是光滑连续、可导，便于使用梯度下降算法，是比较常用的一种损失函数。而且，MSE随着误差的减小，梯度也在减小，这有利于函数的收敛，即使固定学习因子，函
zzz_979·2023-06-09 09:35

常用推荐系统评测指标

文章目录基于评分准确度：1.平均绝对误差（MAE）2.均方根误差（RMSE）基于预测准确度：3.准确率（Precision）4.召回率（Recall）5.F指标（F-measure）基于排序准确度6.AUC7
阿牛大牛中·2023-06-08 22:25

基于麻雀算法(SSA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测，SSA-CNN-LSTM多输入单输出模型。

评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
机器学习-深度学习·2023-06-08 09:21

机器学习回归任务指标评价及Sklearn神经网络模型评价实践

其中，MAE、MSE、RMSE用于衡量模型预测值与真实值之间的误差大小，R²用于衡量模型对数据的拟合程度。在实际应用中，我们可以使用这些指标来评估回归模型的性能，并对模型进行优化。
肖永威·2023-06-07 13:47

python实现基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法 python实现协同过滤推荐算法代码 程序 源代码 思路方法 测评指标MAE、RMSE、Recall、Precision

python实现基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法实现原理、公式、思路在前文中已有介绍，本次不再详细描述。本文主要是使用python语言实现推荐算法，python语言有很多工具模块便于实现推荐算法，本文没有大量使用已有的机器学习模块，更多的是使用python的基础语法实现，注释详细，代码阅读性好，便于学习。python版本3
74b3a3e489d4·2023-06-07 08:36

区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-GRU卷积门控循环单元多变量时间序列区间预测

卷积门控循环单元多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现基于QRCNN-GRU卷积神经网络结合门控循环单元多变量时间序列区间预测；2.多图输出、点预测多指标输出(MAE
机器学习之心·2023-06-07 07:58

区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测

卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现基于QRCNN-LSTM卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测；2.多图输出、点预测多指标输出(MAE
机器学习之心·2023-06-07 07:27

区间预测 | MATLAB实现QRCNN卷积神经网络分位数回归时间序列区间预测

卷积神经网络分位数回归时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍区间预测|MATLAB实现QRCNN卷积神经网络分位数回归时间序列区间预测1.Matlab实现基于QRCNN分位数回归卷积神经网络的时间序列区间预测模型；2.多图输出、多指标输出(MAE
机器学习之心·2023-06-07 07:27

区间预测 | MATLAB实现QRCNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测

卷积双向长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现基于QRCNN-BiLSTM分位数回归卷积长短期记忆神经网络的时间序列区间预测模型；2.多图输出、多指标输出(MAE
机器学习之心·2023-06-07 07:48

时间序列预测 | Matlab基于粒子群算法优化随机森林(PSO-RF)与随机森林(RF)的时间序列预测对比

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前程算法屋·2023-06-07 03:22

时间序列预测 | Matlab基于灰狼算法优化随机森林(GWO-RF)与随机森林(RF)的时间序列预测对比

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于灰狼算法优化随机森林(GWO-RF)与随机森林(RF)的时间序列预测对比评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高
前程算法屋·2023-06-07 03:22

时间序列预测 | Matlab基于鲸鱼算法优化随机森林(WOA-RF)与随机森林(RF)的时间序列预测对比

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前程算法屋·2023-06-07 03:22

时间序列预测 | Matlab基于北方苍鹰算法优化随机森林(NGO-RF)与随机森林(RF)的时间序列预测对比

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于北方苍鹰算法优化随机森林(NGO-RF)与随机森林(RF)的时间序列预测对比评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，
前程算法屋·2023-06-07 03:43

ViTPose

具体而言，ViTPose使用普通和非分层vitTransformer[14]作为backbone来提取给定人物实例的特征图，其中backbone通过掩蔽图像建模借口任务（例如MAE[16]）进行预训练，
向前走就是我·2023-04-21 15:53

ConvNeXt V2：与屏蔽自动编码器共同设计和缩放ConvNets，论文+代码+实战

论文地址：该论文的一句话总结：本文利用MAE设计了全卷积掩码自编码器：FCMAE和新的
宁静与致远·2023-04-21 10:53

推荐系统评测指标2-预测准确度

1评分预测：预测用户对物品的评分RMSE均方根误差=实际评分差的平方的平均数，再开根号MAE均方根误差=实际评分差的平均数RSME加大了对预测不准的用户物品评分的惩罚，因而对系统的惩罚更加苛刻。
limus·2023-04-21 01:48

MAE论文笔记+Pytroch实现

MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners，2021近期在梳理Transformer在CV领域的相关论文，落脚点在于如何去使用Pytroch实现如ViT和MAE
像风一样自由的小周·2023-04-21 01:21

MAE论文阅读《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》

文章目录动机方法写作方面参考Paper:https://arxiv.org/pdf/2111.06377.pdf动机首先简要介绍下BERT，NLP领域的BERT是基于Transformer架构，并采取无监督预训练的方式去训练模型。它提出的预训练方法在本质上是一种maskedautoencoding，也就是MLM（maskedlanguagemodeling）：去除数据的一部分然后学习恢复。自从Vi
Iron_lyk·2023-04-20 09:29

大数据案例分析1.4（回归问题及其性能评价）

二分类的输出通常为若干指定的类别标签回归性能度量方法：平均绝对误差MAE均方差MSElogistic回归损失（二类）简称Logloss或交叉熵损失，常用于哦名家逻辑回归LR和神经网络对于二分类问题：1、
changjingwnag·2023-04-17 11:03

机器学习实战（2）——端到端的机器学习项目

目录1框架问题2选择性能指标2.1均方根误差（RMSE）2.2平均绝对误差（MAE）3获取数据4创建测试集5从数据探索和可视化中获得洞见5.1将地理数据可视化5.2寻找相关性5.3试验不同属性的组合6机器学习算法的数据准备
WHJ226·2023-04-17 11:47

使用MAE共同设计和扩展ConvNet

使用MAE共同设计和扩展ConvNet一、论文讲解1.全卷积掩码自动编码器（FCMAE）2.全局响应归一化（GRN）层二、YOLOv8更改骨干1.yaml文件2.ConvNeXtV2代码3.注册模块4.
一休哥※·2023-04-17 05:35
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