Transformer采用自注意力机制，与一般注意力机制计算分配值的方法基本相同，原理可参考 只是！Query的来源不同，一般AM中的query来源于目标语句，而self-AM的query来源于源语句本身。Encoder模块中自注意力机制计算步骤如下：把输入单词转换为带时序信息的嵌入向量 x（源单词的词嵌入 + 对应的Position Encoding）；根据嵌入向量 x 生成 q、k、v 三个
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2024-03-17 14:04:01
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多类别逻辑回归介绍基本介绍 在统计学里，多类别逻辑回归是一个将逻辑回归一般化成多类别问题得到的分类方法。用更加专业的话来说，它就是一个用来预测一个具有类别分布的因变量不同可能结果的概率的模型。 另外，多类别逻辑回归也有很多其它的名字，包括polytomous LR，multiclass LR，softmax regression，multinomial logit，maximum en
3.1.2 linear regressionxiaoyao 《动手学深度学习》tensorflow2.1.0实现3.1 线性回归线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归
写在前面：打算记录一下很常见的backbone网络，本篇博客用于记录自己ResNet网络的学习过程。 论文传送门：Deep Residual Learning for Image Recognition一、ResNet网络做了什么1、提出 Residual 结构（残差结构），并搭建超深的网络结构 我们在搭建更深层网络时，并不是简单堆叠就能取得比较好的效果的。 如上图，56层的网络效果反而更差，这是
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2024-04-23 15:16:30
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07_OpenCV图像翻转、Resize、像素值归一化1.图像翻转2.图像Resize3.图像像素值归一化3.1 L1归一化:NORM_L13.2 L2归一化: NORM_L23.3 INF归一化: NORM_INF3.4 MINMAX归一化: NORM_MINMAX4.完整代码 1.图像翻转图像翻转的本质就是像素值的映射，OpenCV提供了API flip来翻转图像，有三种翻转方式：void
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2024-10-14 08:57:52
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ROS通信架构是ROS的灵魂，ROS进程最小单位是节点Node，节点管理器是Master，launch文件是ROS的发动机，ROS通信方式有四种：主题，服务，参数和动作rosrun [--prefix cmd] [--debug] pkg_name node_name [ARGS]
rosrun --prefix 'gdb -ex run --args' pkg_name node_nameros
数据源：modis的MOD9A1产品，分辨率500m，合成周期为8天NDVI（归一化植被指数）计算公式：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，其中NIR为近红外波段，R为红光波段，分别对应MODIS第2和第1波段。NDBI（归一化建筑指数）计算公式：NDBI=(M IR - N IR ) /(M IR + N IR )，其中MIR为中红外波段，NIR为近红外波段，分别对应MODIS第6和第1波
(CNTK - Regression Model)Here, we will study about measuring performance with regards to a regression model. 在这里，我们将研究有关衡量回归模型性能的信息。 (Basics of validating a regression model)As we know that regression
全文共13000余字，预计阅读时间约30~60分钟 | 满满干货，建议收藏！一、前言逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的分类方法，在机器学习和统计学中被广泛使用。尽管名字中包含“回归”，但实际上它是一种分类方法，主要用于二分类问题，同时也推广到了解决多分类问题。它通过拟合一个逻辑函数（或称为Sigmoid函数），将自变量和因变量之间的线性关系转换为概率。逻辑回归模型的输出
任意四边形四个顶点坐标的回归可以理解成四个关键点检测，这四个关键点就是物体的四个顶点。（卡式证件的四个顶点）最近项目需要用到caffe来做关键点的回归，即通过caffe来训练一个网络，输出的结果不是简单地类别，而是一些坐标（浮点数）。 下面的这篇博文对caffe做回归有一个比较好的介绍： 这篇博文使用的是HDF5+python的方式。而我采用的是直接修改caffe的.cpp文件，并重新编译的方式，
标签： 机器学习线性回归模型线性，即关于参数的线性函数；回归，表示需要预测的量是连续的。建模后可以对任意未知的变量求出目标量，或者是目标的概率分布以表示结果的不确定性。线性基函数模型 y(x⃗ ,w⃗ )=w0+∑wjϕj(x⃗ )其中
ϕj(x⃗ )为 基函数，参数w中有
w0为 偏置参数。一般目标式关于x都不是线性的，除非令
ϕj(xi)=
自然科学中的生成模型已经取得了巨大进步，但它们的可控性仍然具有挑战性。分子、蛋白质生成模型的一个巨大缺陷是缺少连续属性的归纳偏差。IBM 欧洲研究院和苏黎世联邦理工学院的研究人员提出了 Regression Transformer（RT），这是一种将回归抽象为条件序列建模问题的方法。这为多任务语言模型引入了一个新方向——无缝桥接序列回归和条件序列生成。尽管该团队使用了限定规模的训练目标，但是 RT
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2024-05-10 10:28:43
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一、如何学习回归分析？1.学习回归分析之前，我们需要先明白什么是回归分析? 为什么要学习回归分析？简单线性回归初中时期，我们都学习过简单的线性方程。例如，一元一次方程、一元二次方程等。这些简单的线性方程就是回归分析中线性回归的一种体现，通过线性回归方程，我们可以输入一个自变量得到一个预测的因变量。简单线性回归的自变量和因变量也被称为特征和标签。因为线性回归具有预测功能，所以线性回归时常运用到生活当
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2023-11-21 19:09:23
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原始数据输入spass：View Code 0.25 1200.000.30 1000.000.35 900.000.40 800.000.45 700.000.50 600.000.55 550.000.60 500.000.65 450.000.70 400.000.75 350.000.80 300.000.85 250.000.90 200.000.95 150.001.00 100.00然后进行回归分析：把自变量和因变量拖进相关行，点击确定：双击自动产生的回归图：双击曲线，就出现属性窗口，最后就看到拟合方程了：ok！就是这样！
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2011-08-12 15:30:00
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使用 tensorflow.keras 进行逻辑回归1. 加载数据2. 可视化数据3. 创建模型4. 开始训练5. 使用训练好的模型进行预测6. 完整源代码附录1. 关于 全连接层[`tf.keras.layers.Dense()`](https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/Dense?hl=zh-CN)1. 关于
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2024-07-30 10:59:46
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目录1、回归的定义2、回归的例子3、建模步骤1）模型假设，选择模型框架（线性模型）2）模型评估，如何判断众多模型的好坏（损失函数）3）模型优化，如何筛选最优的模型（梯度下降）4、步骤优化1）向量化Vectorization2）引入更多参数，更多input3）优化：引入正则化Regularization1、回归的定义回归官方定义：指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…
在目前的机器学习领域中，最常见的三种任务就是：回归分析、分类分析、聚类分析。在之前的文章中，我曾写过一篇<15分钟带你入门sklearn与机器学习——分类算法篇>。那么什么是回归呢？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。那么，如何为这些回归问题选择最合适的机器
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2024-07-17 06:34:09
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1. 图卷积网络1.1. 为什么会出现图卷积网络普通卷积神经网络研究的对象是具备Euclidean domains的数据，Euclidean domains data数据最显著的特征是他们具有规则的空间结构，如图片是规则的正方形，语音是规则的一维序列等，这些特征都可以用一维或二维的矩阵来表示，卷积神经网络处理起来比较高效。然而，现实生活中很多数据不具备规则的空间结构，称为Non Euclidean
介绍ResNet几乎是现在应用最广泛的特征提取网络，于2015年由何恺明等人提出拿到了ImageNet的冠军，并且发表在2016年的CVPR上，现在针对各种问题也衍生了很多新的网络。很多经典的网络也通过借鉴其思想在效果上得到了提升。一般来说，随着网络变深学习能力应该会更强，但是事实上一味地增加深度并不能继续提升性能，反而会导致模型收敛变慢，效果甚至还会变差，ResNet就是针对这样的问题。文中提出
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2024-04-02 20:50:27
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K近邻法(k-nearest neighbors,KNN) K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。 KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测
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2024-03-27 17:51:54
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