数学建模——层次分析法(Matlab)【评价类问题】层次分析法建立递阶层次结构构造判断矩阵一致性检验计算总权重并排序建立递阶层次结构将决策问题分解为三个层次，最上层为目标层O，即…;最下层为方案层，即…;中间层为准则层，即…;(如图一所示) 构造判断矩阵对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，依据下表，构造出判断矩阵(O-C，C1-A，C2-A，C3-A)。 构造出的判断矩
BP算法为深度学习中参数更新的重要角色，一般基于loss对参数的偏导进行更新。一些根据均方误差，每层默认激活函数sigmoid（不同激活函数，则更新公式不一样）假设网络如图所示：则更新公式为：以上列举了最后2层的参数更新方式，第一层的更新公式类似，即上一层的误差来自于下一层所有的神经元，e的更新就是不断建立在旧的e上（这里g可以当做初始的e）下面上代码：1，BP算法 # 手写BP算法
impor
转载
2024-07-19 09:08:49
30阅读
handler编写参考文件必须要求You can create custom handler by having class with any name, but it must have an `initialize` and a `handle` method.并且，参数和示例一样，不能缺少，哪怕那个参数不用，另外handle的输入和输出必须是list,并且list的元素个数需要一致示例#
文章目录问题分析问题的解决查看GPU的型号查看显卡型号安装pytorch使用pytorch小结 问题分析在下载pytorch的环境的时候我一直搞不明白在pytorch官网当中Compute Platform 这一栏的要求是什么,可能不是所有人都有这方面的问题,在这里进行一个问题的总结 首先进入到pytorch下载的官网pytorch.org在选取这个内容的时候,对如何查找这部分内容产生了疑惑问题
转载
2023-08-10 18:41:17
164阅读
原文是谷歌大神工程师写的一篇文章，看到之后觉得很不错，能够直观地让你深入理解权重初始化方式以及激活函数对模型训练的影响。本文是对原文的解读，并附上了自己的理解以及代码实现。首先，一个好的权重初始化方法能够帮助神经网络更快的找到最优解决方案。初始化权重的必要条件1：各网络层激活值不会落在激活函数的饱和区域；初始化权重的必要条件2：各网络层激活值不会都非常接近0，也不会都远离0，最好是均值为0（以0为
转载
2024-05-10 00:38:45
122阅读
一、层次分析法（适用于评价类问题，可用打分解决）1.权重表格指标权重方案1方案2……指标1指标2指标3……2.问题：评价目标，可选方案，评价指标（背景材料，常识，网上搜集）3.确定指标的权重：分而治之，两两比较推算权重4.重要程度表格标度含义1表示两个因素相比，具有同样重要性3表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要5表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要7表示两个因素相比，一个因素
转载
2024-04-19 13:55:44
106阅读
每次家里的小朋友在看动画片时，总会好奇的问道，这个人物是真的有吗？他们是怎么做的？为什么他们跑的那么快、跳的那么高。今天小薰要通过使用Maya为蘑菇刷权重来讲解，他们是怎么做的其中一个重要的小环节。在这个环节中，没有太多的要点，最重要的就是有耐心，仔细观察。软件名称：AutoDesk maya 2015 64位中文版(附序列号和密钥)软件大小：1.52GB更新时间：2016-01-21立即下载1、
转载
2024-03-14 17:13:18
105阅读
目录初始重量并观察训练损失数据集和模型导入库并加载数据可视化一些训练数据定义模型结构初始化权重全部为0或1比较模型行为均匀分布统一初始化，基线设置权重的一般规则正态分布（Normal Distribution）自动初始化在本课中，您将学习如何为神经网络找到好的初始权重。权重初始化只发生一次，即在创建模型时和训练之前。具有良好的初始权值可以使神经网络接近最优解。这使得神经网络能够更快地得到最佳解。初
转载
2024-05-03 17:48:55
75阅读
最近不少人都在问怎么做外链，其实外链严格来说有两种，一种用于投票，一种用于单纯的吸引蜘蛛抓取。虽然外链的作用的本质还有一种，就是引流，但是大多数情况下不现实，除非是一些导航网站才有可能做到这些真正的引流效果。今天给大家分享一个关于政府高权重锚文本的虚拟外链技术，这个方式相对来说还是有那么一点点价值，但是既然是虚拟外链就要想办法变成物理链接，这样的外链才能够起到作用。首先给大家简单的解释下这个政府高
数据模型的要求 1.要直观的模拟真实世界 2.容易被人理解 3.便于计算实现一、低质量建模 Steve Hoberman的《Data Model Scorecard》一书中详细罗列了低质量建模的十宗罪 1. 没有准确的捕获到需求这个属于数据建模最大的问题。通常由于需求调研不完备，需求理解不充分，项目前期缺乏足够的沟通，以及数据调研准备不
转载
2024-08-13 14:01:12
21阅读
一、介绍
1、量化就是把信号的连续取值映射成多个离散的幅值的过程，实现了信号取值多对一的映射。
2、残差数据进过变换之后，变换系数具有较大的取值范围，量化可以有效减小信号的取值范围，进而获得更好的压缩效果，量化是造成失真的根本原因
二、衡量失真的三种准则（分别有对应的公式）：
1、均方差MSE
2、信噪比SNR
3、峰值信
1.概述近邻法是基本且简单的分类与回归方法。近邻法的基本做法是：对给定的训练实例点和输入实例点，首先确定输入实例点的个最近邻训练实例点，然后利用这个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类。近邻模型对应于基于训练数据集对特征空间的一个划分。近邻法中，当训练集、距离度量、值及分类决策规则确定后，其结果唯一确定。近邻法三要素：距离度量、值的选择和分类决策规则。常用的距离度量是欧氏距离及更一般的pL距离
这种方法将定性分析和定量分析相结合。实际上这种方法掺杂了很多主观因素，而1——9标度实现了将心理上的定性转化为定量的数值去描述问题。将这种数值构造出判断矩阵，再通过数学手段计算出权重，用权重来对问题进行判断。具体过程归结为：
一般的决策问题可以分为3个层次。最上层为目标层，即你想要决策的问题；中间层为准则层，即影响决策的因素；最下层为方案层，即列举参与决策的
转载
2024-05-15 15:48:52
196阅读
SPSS软件自身案例数据*第一步**：打开SPSS软件安装位置，打开Samples文件。**第二步**：选择翻译的汉语数据 只有就可以看到SPSS软件自带的案例数据了以下是案例数据说明：accidents.sav该假设数据文件涉及某保险公司，该公司正在研究给定区域内汽车事故的年龄和性别风险因子。每个个案对应一个年龄类别和性别类别的交叉分类。adl.sav该假设数据文件涉及在确定针对脑卒中患者的建议
呵呵，上面的题目是不是太长了，不过这句话正好反映了我这次文章的一些观点，文章是我自己总结的，我在软件设计是刚刚入道，水平很低，希望大家多多提建议。当然，希望借此向朋友们多多学习。我们都知道MVC三层结构，其中的M（model）代表模型。模型封装了用户数据和处理数据的业务逻辑，体现了应用程序的当前状态，而且可以将用户数据状态的变化提供给多个显示该数据的视图共用。我看到了模型是多么的重要，那么模型是整
转载
2024-07-23 11:28:39
11阅读
1.前言正文开始之前，非常感谢各位能够赏脸，上一篇《YOLO V4 — 网络结构解析（特详细！）》已经获得了我个人总结性文章历史最高赞了，感谢大家一直以来的支持，后面我也会尽量挤出时间对一些文章和代码进行解析，和大家一同进步。如果您对YOLO V4的结构比较感兴趣，建议您可以结合代码以及我的这篇文章进行消化。代码是基于Keras版本的，结构很清晰，链接如下： YOLO V4 Ker
转载
2024-09-30 12:42:31
219阅读
环境 spark-1.6 python3.5一、有无截距对于逻辑回归分类，就是找到z那条直线，不通过原点有截距的直线与通过原点的直线相比，有截距更能将数据分类的彻底。 package com.bjsxt.lr
import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionWithLBFGS}
import org.apach
转载
2024-06-12 21:31:23
54阅读
在使用 Python 进行模型训练和推断时，了解模型大小变得至关重要。模型的大小直接影响到模型在生产环境中的部署、性能和响应时间。本博文将深入探讨如何查看和优化 Python 模型的大小，确保我们可以在实际开发中有效地管理模型。
### 问题背景
在进行机器学习和深度学习模型的训练时，模型的大小不仅关系到存储的需求，更会影响到模型的加载和计算速度。例如，一个大型模型可能需要更长的加载时间，从而
一般地，在训练过程中有可能会因为某些原因导致训练过程的终止，尤其是在训练一些大型模型的时候，所以在训练过程中保存权重文件是很有必要的，要不然训练好几天的代码又要重新跑了下面来讲一下通常权重文件中都保存一些什么内容？checkpoint = {
'epoch'：epoch # 当前迭代的轮次
"model":model.state_
转载
2024-10-14 08:04:13
63阅读
HBase是一个基于Hadoop面向列的非关系型分布式数据库(NoSQL)，设计概念来源于谷歌的BigTable模型，面向实时读写、随机访问大规模数据集的场景，是一个高可靠性、高性能、高伸缩的分布式存储系统，在大数据相关领域应用广泛。HBase系统支持对所存储的数据进行透明切分，从而使得系统的存储以及计算具有良好的水平扩展性。知乎从2017年起开始逐渐采用HBase系统存储各类在线业务数据，并在H
转载
2024-07-05 21:27:49
62阅读
