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rbf神经网络预测
机器学习与深度学习间关系与区别
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行
预测
或决策。
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
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2024-09-16 10:28
人工智能
学习
深度学习
python
ai绘画工具midjourney怎么下载?附作品管理教程
Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具,它使用机器学习技术和深度
神经网络
等算法,可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。
设计师早上好
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2024-09-16 04:39
Python实现关联规则推荐
1.什么关联规则关联规则(AssociationRules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性,如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系,那么,其中一个事物就能通过其他事物
预测
到。
这孩子谁懂哈
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2024-09-16 04:07
Python
Machine
Learning
python
关联规则
机器学习
从门氏元素周期表看三皇五帝在关中论
但门氏
预测
应该有1
霜叶红似二月花y
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2024-09-16 03:20
3.1 损失函数和优化:损失函数
损失函数L_i定义:通过函数f给出
预测
的分数和真实的目标(或者说是标签y),可以定量的描述训练样本
预测
的好不好,最终的损失函数是在整个数
做只小考拉
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2024-09-16 03:17
吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释
如果你怀疑
神经网络
过度拟合了数据,即存在高方差问题,那么最先想到的方法可能是正则化,另一个解决高方差的方法就是准备更多数据,这也是非常
极客Array
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2024-09-16 00:23
个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##
神经网络
#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积
神经网络
实现了从图像像素到像素类别的变换
浪子L
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2024-09-16 00:45
深度学习
深度学习
笔记
计算机视觉
python
人工智能
神经网络
pytorch
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读
DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率
预测
摘要
sp_fyf_2024
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2024-09-15 23:36
深度学习
人工智能
计算机视觉中,Pooling的作用
在计算机视觉中,Pooling(池化)是一种常见的操作,主要用于卷积
神经网络
(CNN)中。它通过对特征图进行下采样,减少数据的空间维度,同时保留重要的特征信息。
Wils0nEdwards
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2024-09-15 23:06
计算机视觉
人工智能
神经网络
-损失函数
MeanAbsoluteError,MAE)二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数(Zero-OneLossFunction)2.交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.合页损失(HingeLoss)三、总结在
神经网络
中
红米煮粥
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2024-09-15 22:03
神经网络
人工智能
深度学习
损失函数与反向传播
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型
预测
的输出值和真实值之间的误差。
Star_.
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2024-09-15 22:59
PyTorch
pytorch
深度学习
python
BP
神经网络
的传递函数
BP网络一般都是用三层的,四层及以上的都比较少用;传输函数的选择,这个怎么说,假设你想
预测
的结果是几个固定值,如1,0等,满足某个条件输出1,不满足则0的话,首先想到的是hardlim函数,阈值型的,当然也可以考虑其他的
大胜归来19
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2024-09-15 21:39
MATLAB
神经网络
传递函数sigmoid,
神经网络
传递函数作用
神经网络
传递函数选取不同会有特别大差别嘛?只是最后一层,但前面层是非线性,那么可能存在区别不大的情况。
快乐的小荣荣
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2024-09-15 21:38
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
机器学习-------数据标准化
一作用在做训练时,需要先将特征值与标签标准化,可以防止梯度防炸和过拟合;将标签标准化后,网络
预测
出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler(),与真实值有很大差别。
罔闻_spider
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2024-09-15 21:37
数据分析
算法
机器学习
人工智能
Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标
神经网络
成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一,用于衡量真实值或
预测
值与观测值或估计值之间的差异
亚图跨际
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2024-09-15 18:50
Python
交叉知识
R
回归模型
误差指标
归一化均方根误差
生态状态指标
神经网络成本误差
气体排放气候模型
多项式拟合
python数据分析知识点大全
其目的在于从数据中挖掘规律、验证猜想、进行
预测
。Python在数据分析中的优势:Python因其易学性、快速开发、丰富的扩展库(如NumPy、Pandas等)和成熟的框架,成为数据分析领域的
编程零零七
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2024-09-15 14:27
python数据分析
python
开发语言
python数据分析
数据分析知识点大全
python数据分析知识点
python教程
python基础
Chat GPT带来的几点思考
OpenAI公司推出的ChatGPT引起了广泛关注,网上出现各类专家开始
预测
随着ChatGDP的普及,将会有哪些行业的人面临失业,引发人们的焦虑。
淡定的胡萝卜
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2024-09-15 13:31
数据分析-24-时间序列
预测
之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM
预测
风速
文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6
预测
效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1
皮皮冰燃
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2024-09-15 11:54
数据分析
数据分析
大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价
预测
系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能
做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。(1)Python所有方向的学习路线(
2401_84572577
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2024-09-15 10:20
程序员
大数据
hadoop
人工智能
数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通整体解决方案:供应链管理就是利用管理工具、IT技术将企业引入外部资源的过程精细化、标准化管理,实现高效益低成本运营。
数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案项目背景与目标供应链管理现状及挑战数字化供应链架构概念及优势全景管理与全流程贯通目标预期成果与效益智能管理机制建设需求
预测
与智能分析应用合同管理智能化提升举措仓储管理自动化和机器人技术应用物流配送优化策略周边系统整合与数据贯通现有系统梳理及评估报告数据接口标准制定和实施计划流程对接和数据交互机制设计监控和报警机制完
数字化建设方案
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2024-09-15 09:16
数字化转型
数据治理
主数据
数据仓库
智能制造
数字工厂
制造业数字化转型
工业互联网
供应链
数字仓储
智慧物流
智慧仓储
物流园区
架构
大数据
商业
预测
初识R
1.打开帮助文档首页,查阅其中的“IntroductiontoR”helpRhelp2.安装vcd包install.packages("vcd")3.列出此包中可用的函数和数据集ls("package:vcd")/data(package="vcd")4.载入包并阅读数据集Arthritis的描述library("v.d")/?Arthritis5.显示数据集Arthritis的内容查看数据集结构
hongyanwin
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2024-09-15 09:39
r语言
预测
【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】
RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN(RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环
神经网络
,它一般以序列数据为输入,通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征
一蓑烟雨紫洛
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2024-09-15 07:30
nlp
rnn
lstm
gru
nlp
基于深度学习的农作物病害检测
基于深度学习的农作物病害检测利用卷积
神经网络
(CNN)、生成对抗网络(GAN)、Transformer等深度学习技术,自动识别和分类农作物的病害,帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。
SEU-WYL
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2024-09-15 06:51
深度学习dnn
深度学习
人工智能
深度学习--对抗生成网络(GAN, Generative Adversarial Network)
GAN主要用于生成数据,通过两个
神经网络
相互对抗,来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述,包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。
Ambition_LAO
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2024-09-15 05:15
深度学习
生成对抗网络
chatgpt赋能python:如何在Python中安装Keras库?
Keras是一个简单易用的
神经网络
库,由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能,可以使您更轻松地构建和试验不同类型的
神经网络
。
turensu
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2024-09-15 03:59
ChatGpt
python
chatgpt
keras
计算机
如何理解深度学习的训练过程
以yolov5为例子,训练的目的是把一组输入猫狗图像放到
神经网络
中,得到一个输出模型,这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫,哪个是狗2.预训练模型进行训练,主要更改的是预训练模型的什么东西?
奋斗的草莓熊
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2024-09-15 03:58
深度学习
人工智能
python
scikit-learn
virtualenv
numpy
pandas
我还单身,你们就想在我身体里谈恋爱
说在前头,激情
预测
本番成为七月霸权(喂11区拿科普题材来做新番不是第一次了,之前就有过《萌菌物语》、《摇曳露营》、《血型君》(这应该是
网易王三三
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2024-09-15 02:08
Keras深度学习框架入门及实战指南
项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级
神经网络
司莹嫣Maude
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2024-09-15 02:54
每天五分钟玩转深度学习PyTorch:模型参数优化器torch.optim
在pytorch中定义了优化器optim,我们可以使用它调用封装好的优化算法,然后传递给它
神经网络
模型参数,就可以对模型进行优化。
幻风_huanfeng
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2024-09-14 23:32
深度学习框架pytorch
深度学习
pytorch
人工智能
神经网络
机器学习
优化算法
什么是AIGC?有哪些免费工具?
AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展,人工智能已经不再局限于简单的任务,如分类、
预测
和数据分析,而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型,如O
chent_某位
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2024-09-14 20:06
AIGC
利用发电量和气象数据分析来判断光伏仿真系统的准确性
光伏仿真系统集成了气象数据分析、发电量
预测
、投融资分析、损耗估算及光伏设计等功能。
鹧鸪云光伏与储能软件开发
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2024-09-14 18:28
数据分析
数据挖掘
光伏发电
大数据
光伏
新能源
对于在爱情中的情侣来说 三观和信任 真的有那么重要吗
有些事情是不可
预测
的,无法干预。因此,一旦在一个关系中存在这三个表现,矛盾就会不断放大,两个人的命运就会精疲力尽。1.缺乏信任和相互怀疑实
小易趣旅游
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2024-09-14 17:15
视频也能分割?!在云服务器上部署最新视觉大模型SAM2教程、详细代码注释和视频演示
它将涵盖以下内容:在帧上添加点击以获取和细化masklets(时空掩码)在整个视频中传播点击以获取_masklets同时分割和跟踪多个目标我们使用术语_segment_或_mask_来指代单个帧上对象的模型
预测
Hanley_Yeung
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2024-09-14 17:20
图像处理
人工智能
python
人工智能
python
深度学习
SAM2
计算机视觉
图像分割
刘强东突然宣布!一场风暴即将到来!马云是怎么应对的?
有专家表示,人工智能总体上由数据驱动,没有数据,它无法进行配对训练、识别、
预测
,人们也享受不到它提供的精准、智慧的服务。但随着越来越多的数据被收集、被分析,信息泄露的风险随之增加。
深呼吸_5e64
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2024-09-14 15:56
如何有效的学习AI大模型?
深度学习:学习
神经网络
的基本结构,如卷
Python程序员罗宾
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2024-09-14 15:37
学习
人工智能
语言模型
自然语言处理
架构
【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的
神经网络
】
3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的
神经网络
要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的
神经网络
,我们通常会处理MNIST数据集,这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集
wang151038606
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2024-09-14 13:21
深度学习入门
python
numpy
神经网络
yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪
常见的单目测距算法包括基于视差的方法(如立体匹配)和基于深度学习的方法(如
神经网络
)。基于深度学习的方法通常使用卷积
神经网络
(CNN)来学习从图像到深度图的映射关系。
cv_2025
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2024-09-14 09:59
YOLO
目标跟踪
人工智能
计算机视觉
机器学习
图像处理
opencv
平滑法时间序列模型原理及Python实践
平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理,以消除或减弱数据中的随机波动和噪声,从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化,进而对未来数据进行
预测
。
AI智博信息
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2024-09-14 00:31
数据分析与挖掘
python
人工智能
相信命运9
“玄学”是对未来发生事情的
预测
,以及用微妙改变来使未来转变的行动。举个例子,抽奖和考试,本应无直接联系,但是若抽了奖,便是用了“人品”,没抽到那么就可以保留“人品”,甚至把抽奖的“人品”用在考试上。
哭丧难得
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2024-09-13 23:16
探索深度学习的奥秘:从理论到实践的奇幻之旅
目录引言:穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源:从感知机到
神经网络
1.1感知机的启蒙1.2
神经网络
的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法:
神经网络
架构2.1前馈
神经网络
(FeedforwardNeuralNetwork
小周不想卷
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2024-09-13 21:11
深度学习
卷积
神经网络
(CNN)详细介绍及其原理详解(二)
接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例,现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征,如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢?此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”,将其维度变为1×x1×x1×x,这个过程就是全连接的过程。也就是说,此步我们将所有的特征都展开并进行运算,最后会得到一个概率值,这个概率值就是输入图片是否是人的概率,这个过程
FFmpeg123
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2024-09-13 20:04
Pytorch
cnn
深度学习
人工智能
今年万圣节消费
预测
有望创新高,你开始准备了吗?
据调查数据显示,2024年大部分美国消费者将会在11月之前开始假日购物,同时,预计美国消费者在今年万圣节的支出会创新高。对于跨境电商卖家来说,节日活动一直是店铺曝光和产品销量增长的大好机会,一定要做足准备。一、分析市场需求2023年的万圣节购物活动期间,糖果、服装和装饰品的销售额超过120亿美元。根据近期的数据调查,大部分的消费者今年计划在这些商品上花费更多。因此要重视万圣节必备的大热品类,关注以
IPFoxy666
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2024-09-13 20:04
ip
淘宝/天猫获取sku详细信息 API
例如,一个电商数据分析平台可以利用该API收集不同商品的SKU信息,进行市场趋势分析和销售
预测
。一、技术实现原理接口调用方式:通常采用RESTfulAPI风格,通过发送HTTP请求来获取SKU
weixin_43841111
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2024-09-13 17:20
api
python
java
php
javascript
大数据
数据库架构
【图像压缩】奇异值分解SVD灰色图像压缩(可设置压缩比)【含Matlab源码 4358期】
更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理(进阶版)路径规划(Matlab)
神经网络
预测
与分类(Matlab)优化求解(Matlab)语音处理(Matlab)信号处理(Matlab)车间调度
Matlab武动乾坤
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2024-09-13 16:14
Matlab图像处理(进阶版)
matlab
【ShuQiHere】探索人工智能核心:机器学习的奥秘
它使得计算机不仅能够处理数据,还能从数据中学习,从而做出
预测
和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统,背后都依赖于机器学习模型。
ShuQiHere
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2024-09-13 14:59
人工智能
机器学习
arXiv综述论文“Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications”
建模物理系统、学习分子指纹、
预测
蛋白质界面以及对疾病进行分类都需要一个模型从图输入学习。在其他如文本和图像之类非结构数据学习的领域中,对提取的结构推理,例如句子的依存关系
硅谷秋水
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2024-09-13 14:27
自动驾驶
梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)
GBM本质上是通过训练一系列简单的模型(通常是决策树),然后将这些模型组合起来,从而提高整体
预测
性能。
ALGORITHM LOL
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2024-09-13 13:50
boosting
集成学习
机器学习
大规模语言模型的书籍分享,从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了
第一点是可拓展的训练架构与学习范式:Transformer架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模,并且将预训练任务统一为
预测
下一个词这一通用学习范式;第二点是对于数据质量与数据规模的重视:不同于BERT
黑客-雨
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2024-09-13 10:05
语言模型
人工智能
自然语言处理
学习
大模型学习
大模型入门
大模型教程
机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习
机器学习(machinelearning),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做
预测
.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络
Efred.D
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2024-09-13 08:55
人工智能
机器学习
深度学习
人工智能
TextCNN:文本卷积
神经网络
模型
目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN(TextConvolutionalNeuralNetwork)是一种用于处理文本数据的卷积神经网(CNN)。通过在文本数据上应用卷积操作来提取局部特征,这些特征可以捕捉到文本中的局部模式,如n-gram(连续的n个单词或字符)。定义TextCNN类importtorch.nnasn
一只天蝎
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2024-09-13 07:48
编程语言---Python
cnn
深度学习
机器学习
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