上上节提到两种集成方法，分别是Boosting和Bagging，其中上节的Adaboost算法是对Boosting 算法的一种实现，本机的随机森林算法是在Bagging 的基础上进行改进的。文末附本系列所有文章的更新路线。随机森林随机森林就是集成学习思想下的产物，将许多棵决策树整合成森林，并合起来用来预测最终结果。随机森林是一种相当简单、容易理解的方法，它的基本原理是：从原数据集中有放回的采样
1.什么是随机森林随机森林是将多颗决策树整合成森林，并合起来用来预测最终的结果。这里提现了集成学习（Ensemble）的思想所谓集成学习（ensemble）即，为了解决单个模型或某一组参数模型固有的缺陷，从而整合起更多的模型，取长补短，避免局限性。2.随机森林算法原理（1）自助法（bootstrap）即从样本自身中获得很多可用的同等规模的新样本，从自己中产生和自己类似的，所以叫做自助，即不需要借助
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2024-03-14 21:03:10
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1. 整体结构卷积神经网络（CNN）：多了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。全连接（fully-connected）：相邻层的所有神经元之间都有连接。另外，我们用Affine层实现了全连接层。基于全连接层（Affine层）的网络： 全连接的神经网络中，Affine层后面跟着激活函数ReLU层（或者Sigmoid层）。这里堆叠了4层“Affine-ReLU”组合，然后第
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2023-11-06 19:46:54
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之前的博文中已经将卷积层、下采样层进行了分析，在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类（全连接层）进行分析： 一、卷积神经网路中的全连接层 在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分，负责对网络最终输出的特征进行分类预测，得出分类结果： LeNet-5模型中的全连接层分为全连接和高斯连接，该层的最终输出结果即为预测标签，例如这里我们需要对MNI
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2024-07-29 21:23:11
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OpenStack是一个开源的云计算平台，它提供了一套完整的解决方案，包括计算、存储和网络等服务。在使用OpenStack构建云计算环境时，资源池是一个非常重要的概念。本文将为你介绍OpenStack的资源池以及如何实现它。
## 一、OpenStack资源池的概念
在云计算环境中，资源池是指将多个物理或虚拟的资源（如计算节点、存储设备等）组织起来，以供用户使用。资源池的作用是提供高可用性和可
原创
2023-09-12 16:44:48
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列举一些关于 SQL 语句的谣言，避免一些生瓜蛋子面试的时候被另外一群生瓜蛋子的 SQL 优化宝典给坑了。以下所有内容都是 SQL Server 中的，其他数据库只能参考和借鉴一、全表扫描全表扫描: 这种说法是有问题的，因为不够精确，或者就是错的扫描在 SQL Server 分为三种情况Heap：Table scan （全表扫描）Clustered index ：Clustered index s
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2024-09-06 13:53:51
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+ b) $h_0 = rel
原创
2021-04-15 18:36:29
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目录OutlineRecapNeural NetworkHere comes Deep LearningHerosFully connected layerMulti-Layers Outline Matmul Neural Network Deep Learning Multi-Layer Rec
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2020-12-11 22:53:00
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文章目录卷积池化层全连接层Stride 卷积层数计算 在下图中左侧是一个32x32x3的图像，其中3代表RGB。每个卷积核是5x5x3，每个卷积核生成一个特征图（feature map）。下图里面有6个5x5x3的卷积核，所以输出6个特征图，大小为28x28x6. 下图中，第二层到第三层，其中每个卷积核大小为5x5x6，这里的6就是28x28x6中的6，两者需要相同，即每个卷积核的“层数”需要与
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2024-04-08 10:15:00
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刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P10 卷积神经网络（基础篇）1、基本概念2、卷积I 卷积运算过程II paddingIII stride=2 步长为2，有效降低图像的W HIV 下采样 max pooling layer 最大池化层，没有w，2 * 2的max pooling，默认stride=2V 运算迁移到GPU3、一个简单的卷积神经网络示例：利用卷积神经网络来处理Minist
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2024-04-07 20:57:03
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C++非常差，整理下来三个目的：第一搞懂caffe原理，第二在这个过程中会学C++，整理下来，便于回头梳理，第三和志轩的那个约定。第四努力当一个不被志轩抛弃的菜逼。- Inner_Product Layer.hpp先看Inner_Product Layer.hpp：template <typename Dtype>
class InnerProductLayer : public
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2024-07-26 15:06:03
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循环神经网络（RNN - Recurrent Neural Network）传统的全连接神经网络被称为 DNN。循环神经网络主要用于处理具有序列关系的数据（前后项数据存在一定的联系）。1.循环神经网络基本过程RNN 的基本公式：RNN 所需参数：RNN网络的基本结构：cell = torch.nn.RNNCell(input_size = input_size,hidden_size = hidd
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2024-04-09 14:26:31
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使用全连接神经网络我们接下来就是要预测类似下面的图片中的数字是多少导入之后会用到的模块import torch
from torchvision import transforms, datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
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2024-10-13 22:37:49
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一、全连接神经网络介绍全连接神经网络是一种最基本的神经网络结构，英文为Full Connection，所以一般简称FC。FC的神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接。例如下面这个网络结构就是典型的全连接： 神经网络的第一层为输入层，最后一层为输出层，中间所有的层都为隐藏层。在计算神经网络层数的时候，一般不把输入层算做在内，所以上面这个神经网络为2层。其中输入层有3个神经元，隐层
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2023-09-05 16:23:57
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一：简述
二：使用pd.concat()级联
三： 使用pd.merge()合并
四： 案例分析：美国各州人口数据分析
一：简述pandas的拼接分为两种：级联：pd.concat, pd.append合并：pd.merge, pd.join1. 使用pd.concat()级联
pandas使用pd.concat函数，与np.concatenate函数
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2023-10-18 18:07:50
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深度学习入门-卷积神将网络(CNN)整体结构 CNN与之前的神将网络不同的是，CNN中新出现了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。 之前介绍的神经网络中，相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全 连接（fully-connected）。另外，我们用Affine层实现了全连接层。如下图所示。 CNN的结构如下： CNN 中新增了 Convolution 层 和 Pooli
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2024-03-11 10:32:32
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1、全连接层（Fully Connected Layer) 数据经过激活函数（Activation Function）,假设我们经过一个Relu之后的输出如下Relu: 然后开始到达全连接层。 以上图为例，我们仔细看上图全连接层的结构，全连接层中的每一层是由许多神经元组成的（1x 4096）的平铺结构，上图不明显，我们看下图 而如果有两层或以上fully connected layer就可以很好地
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2023-08-10 20:37:28
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上面定义了一个简单地神经网络CNN，它包含了两个卷积层，三个全连接层（又叫线性层或者Dense层），我们的每一层都扩展了pytorch的神经网络模块类，并且在每一层中有两个东西默认封装在里面，一个forward前向传播方法和一个权重张量，每层中的权重张量包含了随着我们的网络在训练过程中学习而更新的权重值，这就是我们在我们的Network类中指定的层作为类属性的原因。在Linear层中，我们使用了
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2023-11-10 11:45:49
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搭建的是如下图所示的二层神经网络。输入层的神经元个数由图片的维度决定，教程中使用的是32x32x3的彩色图片，然后灰度化，得到32x32的灰度图，故输入层神经元个数是1024个，隐藏层神经元个数可以自己指定，教程中指定为128个，由于是数字识别任务，故有10个数字，故输出层神经元个数为10。为了考虑内存的限制，本教程分批量训练图片，每次100张，故每一次训练，输入层矩阵为100x1024，经过第一
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2024-06-16 17:47:48
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关于激活函数： Relu优点： Relu函数速度块：无需计算sigmoid中的指数倒数，relu函数就是max(0, x),计算代价小减轻梯度消失：在神经网络反向传播时，sigmoid函数求梯度之后会逐渐变小，而Relu函数的梯度是一，会减小梯度消失。稀疏性：可以看到，Relu在输入小于零时，输出也为零，这意味着函数不激活，从而更加稀疏。 全连接层（Fully conected conection
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2024-05-09 08:07:58
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