prophet易用性，你利用Prophet可以直接通过修改季节参数来拟合季节性，修改趋势参数来拟合趋势信息，指定假期来拟合假期信息等等。本质上讲，Prophet是由四个组件组成的自加性回归模型：分段线性或逻辑增长函数模型趋势分量。 Prophet通过从数据中变点选择(前80%的数据)，自动检测趋势的变化。 用傅里叶级数模拟周期性分量 用户提供的重要节日列表，模拟节假日分量的影响范围Prophet其
发展历程：leNet - AlexNet - VGG / GoogleNet(Inception) - resNet - denseNet - 剪枝NiN / MSRANet / highwayNet / 【leNet】1998经典的5层网络：( 卷积 + tanh + 池化) * 2 + 全连接 120 + 全连接 84 + outPut 10 （MN
转载
2024-04-18 14:12:02
40阅读
1.生成R_net数据集，并喂入R_net网络训练为了提高R_net数据的质量，我们的R_net数据集会通过P_net精炼一下。把回归框中对应的图片从原理图片中crop出来，resize生成24*24的大小。运行P_Net，得到每个回归框的分类得分和坐标的回归值。P_Net中推理出来的 bounding box 坐标可能超出元素图片的大小，这时候需要做图片处理，把坐标值限定在元素图片内，而空出来的
转载
2024-03-31 20:23:59
56阅读
近日，百度将 Deep CNN 应用于语音识别研究，使用了 VGGNet ，以及包含 Residual 连接的深层 CNN 等结构，并将 LSTM 和 CTC 的端对端语音识别技术相结合，使得识别错误率相对下降了 10% （原错误率的 90%）以上。机器之心对百度语音技术部识别技术负责人，同时也是 Deep Speech 中文研发负责人李先刚博士进行了独家专访，李先刚博士详细解读了 De
转载
2024-09-19 07:10:55
28阅读
前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计（hand-crafted）特征和分类器，不仅提供了一种端到端的处理方法，还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度，更甚者超越了人眼的精度（LFW人脸识别任务）。CNN模型在不断逼近计算机视觉任务的精度极限的同时，其深
转载
2024-09-19 16:10:50
129阅读
LeNet-5首先，最为经典的就是LeNet-5，四层的神经网络结构，（2个卷积层和2个全连接层）有个需要注意的点是卷积完，会先进行池化再进行激活。由于池化和激活没有带参数进行运算，因此不算入神经网络结构。 1.采用sigmoid激活函数。 2.神经网络层数较少，称之为浅层神经网络结构。Alexnet近几年更新的神经网络的开端，2012的经典之作。八层的神经网络结构，五层的卷积和三层的全连接层。可
转载
2024-03-15 07:46:13
53阅读
前言本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构，从AlexNet，ZFNet，OverFeat到VGG，GoogleNetv1-v4，ResNetv1-v2。 在论文笔记：CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构，WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet。另外，在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中，
转载
2024-05-14 22:53:52
58阅读
CNN经典模型分析
? 目录:一、CNN概论二、model分析LeNet5AlexNetVggNetGoogleNetResNet三、参考资料一、CNN概论如图所示：人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习。其中CNN,RNN,GANs,RL是深度学习中非常典型的算法，如下表所示：Algorithm简介应用场景CNNCNN擅长图片的处理图片分类、目标定位监测
转载
2024-02-19 11:40:59
282阅读
一、决策树（Decision Trees）的优缺点 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、 能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产
NLP实践——利用自己的语料进行Mask Language Model预训练1. 关于MLM1.1 什么是MLM1.2 怎样进行MLM训练2. 代码部分2.1 准备工作2.2 数据集2.3 训练2.4 保存和加载 1. 关于MLM1.1 什么是MLM作为Bert预训练的两大任务之一，MLM和NSP大家应该并不陌生，其中NSP任务在后续的一些预训练任务中经常被嫌弃，例如Roberta中将NSP任务
网络性能评价的实现 网络的优劣会影响网络交互的延迟时间、稳定性和速度，从用户体验上集中表现为打开页面的速度缓慢。比方在较差的网络并发的请求数会被降低，以避免网络性能由于堵塞而进一步恶化。 针对不同网络品质的优化的前提就是要有一种方法来度量网络的品质。 眼下度量网络的品质的方法假设仅以网络连接类型来区
转载
2017-08-01 18:46:00
196阅读
2评论
加入Facebook的何凯明继续优化检测CNN网络，arXiv 上发现了何恺明所在 FAIR 团队的最新力作：“Focal Loss for Dense Object Detection（用于密集对象检测的 Focal Loss 函数）”。
转载
2024-06-18 15:18:53
40阅读
引入评价是现代社会各领域的一项经常性的工作，是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大，所面临的评价对象日趋复杂，如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理，必须全面地从整体的角度考虑问题，多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法，就是把描述评价对象不同方面的多个指标的信息综合起来，并得到一个综合指标，由此对评价对象做一个整体上的评判，并进行横向或纵向比较。而在多指标评价
转载
2023-06-01 15:02:48
686阅读
评价方法按确定权重的方式不同可分为两类：主观赋权：综合指数法、模糊综合评判法、层次分析法、功效系数法等。客观赋权：理想解法（TOPSIS法）、主成分分析法、因子分析法。1. 理想解法1.1 方法和原理 理想解法通过构造评价问题的正理想解（最优解）和负理想解（最劣解），计算每个方案到理想方案的相对贴近度，即靠近正理想解和远离负理想解的程度，来对方案进行排序，从而选出最优方案。 设多属性决策方案集为，
转载
2024-02-23 08:57:41
213阅读
1、图像质量的含义包括两个方面，一个是图像的逼真度（fidelity），另一个是图像的可懂度（intelligibility）。所谓图像的逼真度是描述陪评价图像与标准图像的偏离程度，图像质量直接取决于成像装备的光学性能、图像对比度、仪器噪声等多种因素的影响，通过质量评价可以对影像的获取、处理等各环节提供监控手段。；而图像的可懂度则是表示图像能向人和机器提供信息的能力。 图像质量评价比较困难，
转载
2023-09-26 11:27:43
109阅读
1. 简介现有很多网络的进步并非仅仅来自改进的模型架构。训练程序的改进，包括损失函数的变化，数据预处理和优化方法也起了重要作用。在过去几年中已经提出了大量这样的改进，但是受到的关注相对较少。在文献中，大多数只是作为实现细节提及，而其他只能在源代码中找到。我们通过实验表明，有几个技巧可以显著提高准确性，将它们组合在一起可以进一步提高模型的准确性。我们将应用所有技巧后的ResNet-50与表1中的其他
转载
2024-04-15 14:47:57
74阅读
如何确定一个视频质量的好坏一直以来都是个棘手的问题。目前常用的方法就是通过人眼来直接观看，但是由于人眼的主观性及观看人员的单体差异性，对于同样的视频质量，不同的人的感受是不一样的。为此多个研究机构提出了视频质量客观测试方法，即利用机器或程序来评价视频质量的方法。本文正是要介绍一下其中的一种方法：VQM，并且总结了一些有关VQM视频质量评价方法的资料。VQM方法给出的客观分数比较符合主观感受，属于比较好的一种质量评价算法。 各种视频质量评价方法对比：目前最常见的客观测试标准是PSNR（峰值信噪比）测试算法，但是其测试结果与主观评价结果的一致性较差，不能完全反应人眼的主观感觉。因此有多个机构提出了
转载
2013-10-14 08:59:00
249阅读
2评论
1. 背景介绍图像是人类感知和机器模式识别的重要信息源，其质量对所获取信息的充分性和准确性起着决定性的作用。然而，图像在获取、压缩、
原创
2021-12-15 17:55:51
5859阅读
点赞
分类模型的三种评价标准分类模型有三种评价标准，分别是：混淆矩阵，ROC曲线和AUC面积第一种标准：混淆矩阵混淆矩阵：如下图<1.>各个参数的含义： N/P=negative/positive:表示猜结果为错误（negative）或猜结果为正确（positive）。 T/F=true/false:表示预测成功（True）或预测失败（False）。 TN:表示猜结果应该为错误（negati
转载
2024-09-12 13:42:02
37阅读
评价算法性能的方法
原创
2021-07-28 17:09:42
1291阅读
