Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文，如果你使用 TensorFlow 2.0 + Keras 做深度学习研究，这里有你需要知道的一切。TensorFlow 2.0 前几天新鲜出炉，Alpha 版可以抢先体验。新版本主打简单易用可扩展，大大简化了 API。Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文，用12个示例解释了使用Tens
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2024-04-30 14:17:56
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摘要：本文是TensorFlow基础知识的第二部分。1、张量的典型应用1.1 标量一般用来进行误差值的表示、各种测量指标的表示，例如：准确率、精度、召回率等。下面举例：1.2 向量在神经网络当中，向量更是十分的常见，例如神经元的偏置值b一般就要用向量来表示，这里的向量就是【b1,b2】T例如我们现在要创建一个输入为5个结点，输出层为4个结点的线性网络层，那么此时创建的网络偏置值应该就是4维的，并且
LM算法全称为Levenberg-Marquard algorithm，在正式介绍该算法之前，我们需要先研读一下对该算法的发展有重要意义的几篇论文。首先，我们从LM算法的开篇之作（Levenberg于1944年发表）开始。 A method for the solution of certain non-linear prob
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2024-10-30 20:34:02
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CupCnn是一个用java写的卷积神经网络。支持L1、L2正则化正则化的理论非常复杂，推导过程也比较繁琐，但是实现确实异常的容易，主要体现在权重的衰减。通俗的讲，就是我们每次在更新权重w的时候，可以的让他比应该的大小减小一点。// TODO Auto-generated method stub
float[] wData = w.getData();
float[] gradData
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2024-05-31 06:28:11
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1.1 梯度下降梯度下降，全称Grandient Descent，简称GD。梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围的问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代地调整参数，从而使成本函数最小化。首先，初始化一个随机的θ值（可设θ=0），然后逐步改进，每次踏出一步，就尝试降低一点成本函数，直到算法收敛出一个最小值，见下图所示。 &nbs
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2024-02-14 14:53:22
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双边滤波很有名，使用广泛，简单的说就是一种同时考虑了像素空间差异与强度差异的滤波器，因此具有保持图像边缘的特性。先看看我们熟悉的高斯滤波器其中W是权重，i和j是像素索引，K是归一化常量。公式中可以看出，权重只和像素之间的空间距离有关系，无论图像的内容是什么，都有相同的滤波效果。再来看看双边滤波器，它只是在原有高斯函数的基础上加了一项，如下其中 I 是像素的强度值，所以在强度差距大的地方（边缘），权
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2024-05-31 05:40:14
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import tensorflow as tfimport numpy as np"""本例子是用来演示利用TensorFlow训练出假设的权重和偏置"""# set datax_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data = x_
原创
2022-11-22 14:25:03
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使用弥散MRI和概率性纤维追踪可以构建全脑结构网络。然而，测量噪声和纤维追踪具有概率性，导致白质连接的比例不确定。在网络层面缺乏全面的解剖学信息，无法区分虚假和真实的连接。因此，网络阈值方法被广泛用于消除表面上错误的连接，但目前尚不清楚不同的阈值策略如何影响基本网络属性，及其与人口统计变量（例如年龄）的关联。在来自英国生物样本库成像研究（UK Biobank Imaging Study）的3153
假如你学习了新的分类算法并想进一步探索研究、尝试不同的超参数评估模型性能，但问题是你找不到好的数据集用于实验。幸运的是Scikit-Learn 提供的 make_classification() 方法可以创建不同类型的数据集，它可以生成不同类型的数据集：二分类、多分类、平衡或不平衡数据集、难以分类的数据集等。本文通过示例详细说明，并结合随机森林分类算法进行验证。make_classificatio
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2024-09-21 23:16:39
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带权中位数问题： 1.带权中位数 我国蒙古大草原上有N（N是不大于100的自然数）个牧民定居点P1（X1，Y1）、P2（X2，Y2）、 …Pn（Xn，Yn），相应地有关权重为Wi，现在要求你在大草原上找一点P（Xp，Yp），使P点到任 一点Pi的距离Di与Wi之积之和为最小。 即求 D=W1*D1+W2*D2+…+Wi*Di+…+Wn*Dn 有最小值 结论：对x与y两个方向分别
全连接层的推导 全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。全连接层的前向计算 下图中连线最密集的2个地方就是全连接层，这很明显的可以看出全连接层的参数的确很多。在前向计算过程，也就是一个线性的加权求和的过程，全连接层的每一个输出都可以看成前一层的每一个结点乘以一个权重系数W，最后加上一个偏置值b得到，即
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2024-09-19 10:35:00
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lm()拟合回归模型
在R中，拟合线性模型最基本的函数就是lm()
myfit <- lm(formula,data) myfit <- lm(formula,data)
formula：指要拟合模型的形式
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2024-05-13 14:56:07
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一、什么是偏差和方差 偏差（Bias）：结果偏离目标位置；方差（Variance）：数据的分布状态，数据分布越集中方差越低，越分散方差越高； 在机器学习中，实际要训练模型用来解决一个问题，问题本身可以理解为靶心，而模型就是子弹，则子弹呈现在靶子上弹孔位置就可能出现偏差和方差的情况，也就是说训练出的模型可能犯偏差和方差两种错误； 二、 模型误差 模型误差
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2024-05-03 12:13:02
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css优先级计算规则 一共3个知识点1. 选择器的权重顺序2. 复杂的特殊值计算方法和注意事项2.2权重和特殊性的注意事项2.3伪类的注意事项3. 选择标签的特殊方法 首先了解下什么是特殊性？ css继承是从一个元素向其后代元素传递属性值所采用的机制。确定应当向一个元素应用哪些值时，浏览器不仅要考虑继承，还要考虑声明的特殊性，另外需要考虑声明本身的来源。这个过程就称为层叠。——《css权威指南》上
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2024-03-18 09:57:09
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BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它通过反向传播算法来训练网络的权重和偏置，从而实现对输入数据的非线性映射和模式识别。本文将介绍BP神经网络中的偏置和权重的概念和作用，并给出相应的代码示例。
## BP神经网络简介
BP神经网络是一种前馈型神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元都有一个偏置项和一组权重，它们决定了神经元的输出结果。在网络的训练过程中，通过调整偏置和权重，使得
原创
2023-12-21 04:20:19
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# PyTorch 初始化权重和偏置
在深度学习中，权重和偏置的初始化对模型的性能起着至关重要的作用。合理的初始化可以加速模型的收敛，提高模型的最终性能。本篇文章将通过代码示例详细介绍如何在 PyTorch 中初始化神经网络的权重和偏置，并给出一些常用的初始化方法。
## 什么是权重和偏置？
在神经网络中，权重是连接每一层神经元的参数，偏置是与每个神经元相关的常数。通过调整这些参数，模型可以
层次分析法 论文降重目录一，层次分析法（AHP）一.确定指标（各大搜索平台）：景点景色、旅游花费、居住环境、饮食情况、交通便利程度二.确定指标权重和每一个地方的每一个指标的满意度：两两考虑比较。重要性或者满意度2.1先两两比较列矩阵。2.2一定要一致性检验。2.3.1算术平均法算权重2.3.2几何平均法求权重2.3.3特征值法求权重（论文比赛中最常用）三.EXCEL计算得分（Fn和F4
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2024-10-05 10:03:36
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最近有个项目，需要用到深度学习，为此学了一点神经网络，而反向传播算法为神经网络中最基础也最重要的算法，特此编辑出来，记录自己的学习经历。 从最早的模式识别（Pattern Recongnition）时期开始，研究者的目标就是用可训练的多层网络取代人工特征工程。但该解决方案并没有得到广泛认可，直到上世纪80年代中期，多层架构可以通过SGD训练。只要模块是其输入金额内部权值的相对平滑函数，就可以使用反
原由公司项目使用Spring Cloud微服务架构，随着服务的增加，开发调试变得有些麻烦。有些同事的电脑配置不高，无法在本地启动这么多的服务。公司有自己的dev环境，对于开发当前修改的服务可以直接注册到dev环境，使用其他未修改的服务，如Eureka，config等。但是，如果这个时候有前端正在dev调试，则会出现网关转发到本地开发中的服务，出现异常。出现上述情况的原因是因为Ribbon默认负载均
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2024-04-29 06:50:54
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# BP神经网络反向传播权重和偏置的更新方案
## 问题描述
假设我们要训练一个神经网络来解决一个二分类问题，其中输入层有2个神经元，隐藏层有3个神经元，输出层有1个神经元。我们使用BP神经网络进行训练时，需要根据反向传播算法来更新网络中的权重和偏置。
## 解决方案
### 神经网络结构
首先，我们需要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。
```python
inp
原创
2023-11-27 06:04:59
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