1.DFS（深度优先搜索）搜索思想在图问题中能以最直观的方式展现。深度优先搜索的步骤分为：递归下去。回溯上来。顾名思义，深度优先，则是以深度为准则，先一条路走到底，直到达到目标。这里称之为递归下去。否则既没有达到目标又无路可走了，那么则退回到上一步的状态，走其他路。这便是回溯上来。下面结合具体例子来理解。如图所示，在一个迷宫中，黑色块代表玩家所在位置，红色块代表终点，问是否有一条到终点的路径我们用
使用深度学习框架来实现线性回归模型一、生成数据集直接调用d2l中的synthetic_data生成数据集# 生成数据集
import numpy as np
import torch
from torch.utils import data
from d2l import torch as d2l
true_w = torch.tensor([2,-3.4])
true_b = 4.2
feat
Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation作者：Huan Fu、 Mingming Gong 、Chaohui Wang 、Kayhan Batmanghelich 、Dacheng Tao摘要：单目景深估计是一个不适定问题，在理解三维场景几何中起着至关重要的作用。近年来，通过从深卷积神经网络（DCNNs）中挖掘图像
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2024-01-21 23:30:50
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网络一惯被人们用virtual来形容，就像网络游戏，有多少年轻人沉迷于里面？为什么？有一个原因无非在于他们都想再这面扮演另一自我，一个梦想中的自我——高级别，极品装备，做老大......这个虚拟世界给人的东西就是在于能让你感受这种享受。许许多多的大学生都沉迷在这里面，为什么呢？太简单了，就是因为大学和他们梦想中的大学差别太大了！（扯远了，扯远了，继续）
六度分隔（Six Degrees
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2024-05-21 16:15:54
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应该掌握的7种回归模型 博客你应该掌握的7种回归模型！。 线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法。由于这二者的知名度很大，许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了。而了解更多的学者会知道它们是所有回归模型的主要两种形式。 &nb
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2024-01-11 08:53:29
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2014-07-21 10:28:34首先PO上主要Python代码(2.7), 这个代码在Deep Learning上可以找到.1 # allocate symbolic variables for the data
2 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch
3 x = T.matrix('x') # t
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2024-04-29 14:53:41
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有哪些深度神经网络模型目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递
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2024-05-26 09:23:33
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概述目的：最大程度的减小模型复杂度，减少模型存储需要的空间，也致力于加速模型的训练和推理 主要方法前端压缩(可逆)：知识蒸馏：通过采用预先训练好的复杂模型（teacher model）的输出作为监督信号去训练另外一个简单的网络（student model）紧凑网络设计（compact network design）：挤压设计与扩张设计滤波器级别的剪枝（pruning）：在训练时使用稀疏约束（加入权
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2024-08-16 07:38:27
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1. sklearn构建完整的机器学习项目流程详解一般来说，一个完整的机器学习项目分为以下步骤：第一步：明确项目任务：回归/分类。第二步：收集数据集并选择合适的特征。第三步：选择度量模型性能的指标。第四步：选择具体的模型并进行训练以优化模型。第五步：评估模型的性能并调参。1.1 sklearn构建完整的“回归”项目（第一步）# 引入相关科学计算包
import numpy as np
import
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2023-12-07 14:38:03
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深度网络模型压缩及其在人脸识别的应用文献来源:黎李强. 深度网络模型压缩及其在人脸识别的应用[D].华南理工大学,2018.摘要： 深度学习在图像、语音、自然语言处理等众多领域的应用取得巨大的成功，但深度网络模型因其复杂的网络结构和大量的网络参数，需要很多的运算量和存储空间开销，难以在存储和计算资源有限的硬件设备上进行部署，尤其是在移动设备。因此，如何在保证深度网络模型准确度不下降的前提下，通过对
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2023-11-28 11:51:36
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现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？ 深度学习是什
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2024-09-25 07:58:36
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深度学习基础pytorch：线性回归，多层感知机，softmax与分类模型-什么是线性回归-线性回归的基本要素- 模型：- 数据集：- 损失函数：- 小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient descent）：- 线性回归模型从零开始实现：- 生成数据集- 读取数据集- 初始化模型参数- 定义模型- 定义损失函数- 定义优化函数- 开始训练- softma
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2024-04-17 12:05:21
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? Author ：Horizon John✨ 编程技巧篇：各种操作小结? 机器视觉篇：会变魔术 OpenCV? 深度学习篇：简单入门 PyTorch? 神经网络篇：经典网络模型? 算法篇：再忙也别忘了 LeetCode [ 轻量级网络 ] 经典网络模型2——MobileNet 详解与复现? MobileNet? MobileNet 详解? MobileNet 网络结构? 背景介绍? Depth
# 实现回归深度学习模型的步骤
## 流程图
```mermaid
gantt
title 实现回归深度学习模型的步骤
section 准备数据
数据预处理 :done, a1, 2022-01-01, 3d
数据集划分 : done, a2, after a1, 2d
section 构建模型
定
原创
2024-02-26 06:28:11
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回归模型在深度学习中的应用是一个引人注目的话题。在许多场景中，使用深度学习进行回归分析能显著提高模型的预测精度，尤其是在处理大规模数据时。本文将详细探讨如何借助备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成等环节，来更好地实现回归模型的深度学习过程。
### 备份策略
为了保证数据的安全性和可达性，建立有效的备份策略至关重要。以下是针对回归模型训练数据的备份流程图，帮助我们理清备份的步骤。
```
下雨天： 有些人能听见下雨的声音，有些事只是在奔跑中淋湿！ We are all in the gutter, but some of us are looking at the stars.Oscar Wilde我们都生活在阴沟里，但仍有人仰望星空。——奥斯卡·王尔德！ 本文综述了几种常用的优化 主要比较的是SGD、Adagrad、Adadelta、Adam、adamax、Nada。
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2024-09-23 16:35:29
44阅读
本书涵盖了开发用于图结构化数据的深度学习技术的全面内容，其中重点是图神经网络（GNN）。详细介绍了GNN模型的基础，包括两个主要的构建操作：图形过滤（graph filtering）和池化操作（pooling operation）。为了使深度学习技术能够在更广泛的设置下推进更多的图形任务，我们引入了超越GNN的众多深度图模型。我们还将介绍GNN在
原创
2024-05-13 10:17:03
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3.4 softmax回归线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。本节以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。3.4.1 分类问题考
目录4.参数初始化与数据预处理初始化方法：（1）基于固定方差的参数初始化（2）基于方差缩放的参数初始化（3）Xavier初始化（4）He初始化：与前一层的神经元个数有关（5）对比：数据预处理（1）数据归一化逐层归一化（1）批量归一化：对一个中间层的单个神经元进行归一化操作（2）层归一化：对一个中间层的所有神经元进行归一化（3）批量归一化 vs 层归一化超参数优化（1）网格搜索（2）随机搜索（3）贝
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2024-05-31 09:01:43
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目录一、回归分析概述1.1 确定性关系（函数关系）1.2 非确定性关系（相关关系）1.3 回归分析1.4 最小二乘法二、一元线性回归三、多元线性回归四、回归检验4.1 一元回归检验4.1.1 方差分析法（F检验法）4.1.2 相关系数检验（r检验法）4.1.3 t 检验法4.2 多元线性回归检验4.2.1 拟合优度检验（r）——模型有效性4.2.2 回归方程显著性检验（F）——
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2024-03-23 10:31:22
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