1.word2vec两个模型的损失函数是什么？知识点：统计语言模型（贝叶斯概率） -> n-gram(n-1阶马尔科夫假设) -> 词频统计（大数定律） -> 神经概率语言模型 答：word2vec两个模型为CBOW和Skip-gram，cbow和Skip-gram又分为层序soft
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取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list
1
L=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
取前3个元素，应该怎么做
笨方法，一个个列出来
>>> [L[0],L[1],L[2]]
[0, 1, 2]
假如需要列出N个但是N很大
循环方法
>>> r=[]
&
要想搞明白Hinge损失函数，不得不来讨论一下SVM（支持向量机）SVM 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM的的学习策略就是间隔最大化。SVM算法原理 SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。 能够分类下列数据的超平面有很多个，但间隔最大的分离超平
1、sigmoid函数 sigmoid函数，也就是s型曲线函数，如下： 函数： 导数： 上面是我们常见的形式，虽然知道这样的形式，也知道计算流程，不够感觉并不太直观，下面来分析一下。1.1 从指数函数到sigmoid 首先我们来画出指数函数的基本图形： 从上图，我们得到了这样的几个信息，指数函数过(0,1)点，单调递增/递减，定义域为(−∞,+∞)，值域为(0,+∞
# PyTorch中的SSIM损失函数实现
是说明以前的曲线图现在用两条直线逼近图来代替，这里可以看出当z等于
关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com)SGD，即随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法，特别是在处理大数据集和在线学习场景中。与传统的批量梯度下降（Batch Gradient Descent）不同，SGD在每一步中仅使用一个样本来计算梯度并更新模型参
上次的学习笔记——《学习笔记之——基于pytorch的FSRCNN》一直没把PSNR提上来，为此改用代码https://github.com/xinntao/BasicSR通过这套代码的框架来实现FSRCNN，并把实现过程记录在本博文里面。关于这套代码之前也在博文《学习笔记之——SR流程》介绍过。好，下面开始进入正题 目录代码脉络的梳理ConfigDataModelModules（Net
# SSIM：结构相似性度量
## 1. 引言
在图像处理和计算机视觉领域，图像质量的评价是一个重要的问题。然而，简单的像素比较和直观的评估往往不能准确地反映人眼对图像质量的感知。因此，科学家们提出了一些计算图像相似性的指标，其中之一就是结构相似性度量（Structural Similarity Index，简称SSIM）。本文将介绍SSIM的原理，并使用Python实现该算法。
## 2.
原创
2023-07-20 18:46:06
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CS231N斯坦福计算机视觉公开课 02 - 损失函数和优化一、SVM铰链损失函数二、正则化1.引入原因三、Softmax交叉熵损失函数四、优化过程1.梯度下降算法 一、SVM铰链损失函数分类错误的分数减去分类正确的分数再加1，比较这个数和0的大小关系，取最大值猫猫的SVM loss为：max(0 , 5.1 - 3.2 + 1) + max(0,- 1.7 - 3.2 + 1) = 2.9+0
一、分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy）交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。给定两个概率分布p和q，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离： 我们可以通过Softmax回归将神经网络前向传播得到的结果变成交叉熵要求的概率分布得分。在TensorFlow中，Softmax回归的参数被去掉了，只是一个额外的处理层，将神经网络的输出变成一个概率分
# 实现SSIM算法的Python指南
## 引言
结构相似性指数（Structural Similarity Index, SSIM）是一种衡量两幅图像相似度的标准指标。它被广泛用于图像处理、图像质量评估和计算机视觉领域。与传统的均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）方法相比，SSIM在感知图像质量方面更为有效。本文将介绍如何在Python中实现SSIM算法，并提供一个代码示例。
##
简介最近接到了一个需求，需要对比图片并自动生成对比报表，核心功能就是获取图片相似度，生成表格。 这里仅介绍如何实现的图片相似度获取；思路相似度计算的算法选择的是SSIM算法，具体算法原理参考的是SSIM 的原理和代码实现，算法中涉及了卷积运算，还有图片的矩阵运算，决定选用OpenCV库来实现。因为后台使用的是C#写的，OpenCV使用的是C++，所以决定用C++封装图像相似度处理的函数，通过dll
# Python实现SSIM代码及其应用
## 简介
结构相似性指数（Structural Similarity Index，SSIM）是一种用于衡量两个图像之间相似程度的指标。SSIM不仅考虑了亮度的差异，还考虑了图像结构和纹理的相似性。它是计算机视觉和图像处理领域中常用的指标之一。
在本文中，我们将介绍SSIM的原理和计算方法，并使用Python编写一个示例代码来计算两个图像之间的SSI
原创
2023-08-31 11:30:09
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在统计学中，损失函数是一种衡量损失和错误（这种损失与“错误地”估计有关，如费用或者设备的损失）程度的函数。假设某样本的实际输出为a，而预计的输出为y，则y与a之间存在偏差，深度学习的目的即是通过不断地训练迭代，使得a越来越接近y，即 a - y →0，而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程。 常见的损失函数为两种，一种是均方差函数，另一种是交叉熵函数。对于深度学习而言，交叉熵函数
机器学习中的各种损失函数SVM multiclass loss（Hinge loss） 这是一个合页函数，也叫Hinge function，loss 函数反映的是我们对于当前分类结果的不满意程度。在这里，多分类的SVM，我们的损失函数的含义是这样的：对于当前的一组分数，对应于不同的类别，我们希望属于真实类别的那个分数比其他的类别的分数要高，并且最好要高出一个margin，这样才是安全的。反映
