深度偏移用来解决共面情况下出现闪烁的问题通过给多边形增加一个z方向深度偏移(depth bias，z_bias),使3D空间的共面多边形看起来好像并不共面，以便它们能够被正确渲染。这种技术是很有用的，例如，我们要渲染投射在墙上的阴影，这时候墙和阴影共面，如果没有深度偏移，先渲染墙，再渲染阴影，由于depth test,阴影可能不能正确显示。我们给墙设置一个深度偏移，使它增大，例如z增加0
上一节讲到神经元接受到信号量以后点火的公式：x1、x2、x3是否有信号输入，w1 、w2、w3 是信号量的权重，θ 是点火的阀值，最后得到的结果y 表示是否点火， 结果 0 表示 不点火， 结果1 表示点火。激活函数虽然通过上面的公式我们可以得到y 是否点火，这里有一个假设，也就是y 只有两种结果，也就是点火或者是不点火。所以，上面的公式是一个阶跃函数，结果是0和1，也就是线性函数。但是在实际情况
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2022-08-16 16:29:01
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深度学习归纳偏置 归纳偏置的概念
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2023-05-25 15:52:38
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Bit-Map算法简介：
1：Bit-Map算法又名位图算法，其原理是，使用下标代替数值或特定的意义，使用这个位为0或者1代表特性是否存在。
2：Bit-Map算法具有效率高，节省空间的特点，适用于对大量数据进行去重，查询等。
应用举例：
例如，我们存储了一些整形数据：2，8，4，6，9，我们需要查询是否存储了3，那么，按普通的思路，我们需要将
十一种通用滤波算法(转)1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A） 每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次
1.在某种形式上，机器学习就是做出预测。2.经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为 线性 神经网络。3.权重决定了每个特征对我们预测值的影响。偏置是指当所有特征都取值为0时，预测值应该为多少。如果没有偏置项，我们模型的表达能力将受到限制。 4. 是输入特征的一个仿射变换（affine transformation）。仿射变换的特点是通过加权和对特征进行线性变换（linear tr
深度学习傅里叶变换公式实现流程
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## 1. 简介
深度学习傅里叶变换公式是一种用于将时间序列数据转换为频域表示的方法。在深度学习中，它通常用于信号处理、图像处理和自然语言处理等领域。本文将详细介绍如何实现深度学习傅里叶变换公式，包括每个步骤所需要做的事情和相应的代码。
## 2. 实现步骤
下表是实现深度学习傅里叶变换公式的步骤：
| 步骤 | 描
1）电阻分压法电阻分压方法的电路原理图如图4（a）所示。这是一种最常用的偏置方法。他通过用2个100kΩ的电阻R1，R2组成分压网络，形成VCC/2的偏置电压。该方法不仅简单而且成本低。但是该偏置电压源的输出阻抗大（因为在电池供电的设备中对功耗要求非常严格，所以电阻不能太小），输出电流IO的变化对偏置电压精度的影响很大。因此电阻分压法一般适用于偏置电压精度要求不高的场合。2）运放电压跟随器法运放电
作者介绍@Albert就职于某知名大数据服务公司；专注于数据产品、数据埋点和用户行为数据分析和应用；“数据人创作者联盟”成员。00 导语笔者之前就用户行为数据写过一篇科普文《用户行为数据入门理论与实例》，里面有对用户行为分析的整体介绍，其中包括数据指标以及指标体系搭建这个重要的环节；但是受文章篇幅所限，不能完整、体系化地介绍数据指标、指标体系以及其搭建方法。于是笔者结合自己工作经验撰写了
传统机器学习——特征工程之数据清洗前言数据清洗方法数据清洗的八大场景数据处理方法数据可视化工具 前言学习了这么长时间的理论知识，开始着手理论联系实践了。 先总结一些基本的特征工程中数据清洗的基本套路，具体实现会在以后给出。 声明：关于编程语法相关问题不会展开论述，本文只针对方法路线。数据清洗方法解决缺失值： 平均值、最大值、最小值或者更为复杂的的概率估计代替缺失值；去重： 相等的记录合并为一条记
深度学习笔记（46） 深度卷积网络学习1. 学习内容2. 第一层3. 第二层4. 第三层5. 第四层6. 第五层 1. 学习内容深度卷积网络到底在学什么？来看一个例子，假如训练了一个卷积神经网络，是一个Alexnet，轻量级网络 希望将看到不同层之间隐藏单元的计算结果 可以这样做，从第一层的隐藏单元开始，假设遍历了训练集 然后找到那些 使得单元激活最大化的一些图片或者图片块 换句话说，将训练集经
# 深度学习中的卷积操作：用NumPy实现
卷积是深度学习中一种重要的操作，尤其是在计算机视觉领域。它通过结合滤波器（或称为卷积核）和输入数据来提取特征。本文将介绍卷积的基本原理，并通过NumPy实现一个简单的卷积操作。
## 一、卷积的基本原理
卷积（Convolution）是一个数学操作，它将两个函数输出到一个新的函数上。对于信号处理，卷积可以用来混合两个信号。在深度学习中，我们通常处理
作者 | Harper审核 | gongyouliu编辑 | auroral-L添加权重与偏置项到上期内容为止，我们已经了解了人工神经网络工作的大致原理。本期内容给大家介绍的是在神经网络中添加权重与偏置项的作用。我们可以把神经元的输出想象成它的亮度:数值越高，神经元就越亮。还是以小狗图像中的625个神经元为例，每个神经元的输出范围从0(黑
算法：深度优先算法和广度优先算法(基于邻接矩阵)1.写在前面图的邻接矩阵表示法 图的存储结构有两种：一种是基于二维数组的邻接矩阵表示法、另一种是基于链表的的邻接表。 在邻接矩阵中，可以如下表示顶点和边连接关系： 说明： 将顶点对应为下标，根据横纵坐标将矩阵中的某一位置值设为1，表示两个顶点向联接。 图示表示的是无向图的邻接矩阵，从中我们可以发现它们的分布关于斜对角线对称。 我们在下
一、纲要 神经网络模型表示 神经网络的直观理解 神经网络做多类分类二、内容详述1、神经网络模型表示 这里就不再描述大脑的神经网络和神经元了，我们直接看神经网络的模型。我们先从最简单的神经网络开始，即只有input layer和output layer这里的x0叫做偏置单元，跟之前一样，为一常数，x0=1；这里的hθ(x)叫做神经元的激励函数，hθ(x)跟逻辑回归函数一样。下面再
# 深度学习中的mAP计算公式解析
在深度学习中的目标检测任务中，评估模型性能的一个重要指标是mAP（mean Average Precision）。mAP可以有效地衡量模型在检测任务中正确识别目标的能力，特别是在处理多个类别时尤为重要。本文将介绍mAP的计算公式，并提供相应的代码示例。
## mAP的计算步骤
1. **计算AP（Average Precision）**: AP是通过对每个
Truthy（真值）在 JavaScript 中，truthy（真值）指的是在布尔值上下文中，转换后的值为真的值。所有值都是真值，除非它们被定义为 假值（即除 false、0、-0、0n、“”、null、undefined 和 NaN 以外皆为真值）。JavaScript 在布尔值上下文中使用强制类型转换（coercion）。JavaScript 中的真值示例如下（将被转换为 true，if 后的
目录三个经典网络残差网络1x1卷积google inception网络迁移学习数据增强如何使用开源代码一、三个经典网络LeNet[LeCun et al., 1998. Gradient-based learning applied to document recognition]这篇文章较早，比如现在常用max，而当时用avg，当时也没有softmaxAlexNet[Krizhevsky et
# 深度学习中梯度下降公式
深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过构建复杂的神经网络模型来解决各种问题。在深度学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于训练神经网络。本文将介绍梯度下降的基本原理，并提供代码示例，帮助读者更好地理解这一概念。
## 梯度下降的基本原理
梯度下降是一种优化算法，其目的是找到函数的最小值。在深度学习中，我们通常需要优化的是损失函数，即模型预测值与真实值之间的
當我們要比較 3D 程式的效率, frame rate 是一個很重要的資料. 但是, 算 frame rate 也算得正確才有意思呀. 這次, 我就介紹一下如何算 frame rate.首先, 讀者們, 你要先了解一件事, 現代的顯示卡, 已經不再是純粹把 digital 資料 轉成 analog 資料的低檔硬體, 它, 已經變成了一個 精密 而 架構複雜的系統. 因此, 算 frame
