（1）消除li 前面的点 使用 ul {list-style:none; }并且ul之外会有一个容器，nav等 利用margin值保持和其他元素的等高度。 (2) <h1>
回归自然</h1>
<p></p>
<p></p>
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<p><
本文就R-CNN论文精读中 的预测框回归（Bounding box regression）问题进行详细讨论。R-CNN将候选框提取出来的特征向量，进行分类+偏移预测的并行处理。 偏移预测即预测框回归（Bounding box regression）问题，我们需要将生成的候选框进行位置、大小的微调。（图摘自b站up“同济子豪兄”的R-CNN论文解读） 我们需要思考这样一个问题：为什么加入这一个Reg
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2023-12-15 11:56:57
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研一上对CNN学习过一段时间，现在要用到论文里面，所以对此进行复习。 附上链接：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#case普通神经网络的参数太多，所以要使用卷积神经网络，其次因为卷积神经网络输入是图片，是三维结构，每一过程都是三维结构。 使用Relu的作用：Relu是一个激活函数，使用它可以让模型实现非线性分类。使用Local Resp
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2024-04-01 08:23:21
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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
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2024-03-31 20:23:59
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0510 RNN的东西不会去忘记，直接一串子全部保留下来 Lstm 长短时记忆 可以控制这个参数也是需要去训练 逐渐优化 得到的门单元ft 遗忘门 it 保留门输入经过了一个遗忘门，经过了一个保留门选择性的遗忘和保留 是随时更新ct的状态的 从开始更新到结束 Classification and Location 分类与
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2024-03-17 10:41:27
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基于MATLAB的深度学习工具箱（推荐2018b以上），实现CNN回归。网上的例子比较少，这里简单的说一下传统的多输入单输出怎么做。手把手的教（PS:MATLAB自带一个回归教程，竟然还是有学生不知道对照着写）1、首先加载数据与数据集划分clc;clear;close all
load data
n=700;
train_x=input(:,1:n);
train_y=output(:,1:n)
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2023-10-06 20:48:30
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前言本文大致分成两大部分，第一部分尝试将本文涉及的分类器统一到神经元类模型中，第二部分阐述卷积神经网络（CNN）的发展简述和目前的相关工作。本文涉及的分类器（分类方法）有：线性回归逻辑回归（即神经元模型）神经网络（NN）支持向量机（SVM）卷积神经网络（CNN）从神经元的角度来看，上述分类器都可以看成神经元的一部分或者神经元组成的网络结构。各分类器简述逻辑回归说逻辑回归之前需要简述一下线性回归。图
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2023-12-12 15:31:14
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一、回归问题——线性回归和softmax回归线性回归—指一类为一个或多个自变量之间的关系建立模型的方法。在自然科学领域和社会科学领域，回归经常表示输入和输出的关系。二、美国波士顿房价(回归问题)问题叙述： 该数据集是一个回归问题。每个类的观察值数量是均等的，共有 506 个观察，13 个输入变量和1个输出变量。 每条数据包含房屋以及房屋周围的
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2024-03-18 15:27:29
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可以从一个基本的例子对其进行解释。比如，我们可以在卷积神经网络（CNN）的最终卷积（conv）特征图上添加一个回归头。回归头可以是具有四个输出（x，y，w，h）的浅层全连接神经网络（NN）。一般来说，回归头可以使用基于梯度的算法进行优化，达到获取待检测对象位置的目的。 但是使用回归头有一个极大的限制，就是当图像中只有一个对象时才管用。如果场景中有两个或多个对象，则可能会干扰边界框的回归，因为每个对
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2024-05-07 09:42:11
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1.AlexNet主要用到新技术点如下：（1）成功使用ReLU作为RNN激活函数，成果解决了Sigmoid的梯度弥散问题。（2）训练时使用了Dropout，避免了过拟合。（3）在CNN中使用重叠的最大池化。提过了补偿比池化核尺寸小，这样池化层输出之间有重叠和覆盖，提高了特征的丰富性。（4）提出了LRN层，增强了模型的泛化能立。（5）使用CUDA加速深度卷积网络的训练。（5）数据增强，随机从256x
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2024-08-14 08:28:34
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数据回归分析和拟合的matlab实现2.doc 数据回归分析和拟合的MATLAB实现目录一、多元线性回归二、多项式回归一元多项式POLYFIT或者POLYTOOL多元二项式RSTOOL或者RSMDEMO三、非线性回归四、逐步回归一、多元线性回归多元线性回归1、BREGRESSY,X确定回归系数的点估计值2、B,BINT,R,RINT,STATSREGRESSY,X,ALPHA求回归系数的点估计和区
继204年rcnn，2015年SPPnet、fast rcnn后，2016年，hekaiming和rbg合作提出了faster rcnn(一作是renshaoqing)，以解决region proposal的耗时问题；回顾一下fast rcnn的过程，先通过selective search在每张图片选2k个region proposal，将原图通过cnn得到feature map，然后通过SPP或
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2024-03-29 14:17:07
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RCNN=R+CNN 定义： R:Region Proposal(候选区域)； CNN:Convolutional Neural Network(卷积神经网络)； 作用： R:用于解决定位问题； CNN:用于解决识别问题；定位的问题的解决思路？ 思路一：看作回归(Regression)问题 目的：预测出(x,y,w,h)四个参数的值，从而得出方框的位置。 步骤一：搭建一个识别图像的人
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2024-01-10 20:25:40
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1摘要 验证和回归是神经网络中用于预测的两种通用方法。每种方法都有其各自的优势：验证更容易准确推断，回归更有效并且适用于连续目标变量。因此，仔细地组合它们以利用它们的好处通常是有益的。
在本文中，我们采用了这种理念来改进最新的对象检测，特别是通过RepPoints。尽管RepPoints提供了高性能，但我们发现它严重依赖于回归来进行目标定位，因此还有改进的余地。我们将验证任务引入R
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2024-01-03 12:56:18
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# 使用CNN进行回归任务的PyTorch实现
在机器学习领域，卷积神经网络（CNN）不仅限于处理图像分类问题，它们在回归任务中同样表现出色。本篇文章将通过一个实际的例子，介绍如何使用PyTorch实现CNN进行回归任务，并通过代码示例帮助读者更好理解。
## 实际问题：房价预测
我们将以房价预测为例，构建一个简单的CNN模型。假设我们有一些房屋的特征，比如房间数量、面积等，而我们要预测这些
1. softmax回归是分类问题 回归（Regression）是用于预测某个值为“多少”的问题，如房屋的价格、患者住院的天数等。 分类（Classification）不是问“多少”，而是问“哪一个”，用于预测某个事物属于哪个类别，如该电子邮件是否是垃圾邮件、该图像是猫还是狗、该用户接下来最有可能看哪部电影等。 分类问题也有些许差别：（1）我们只对样本的硬性类别感兴趣，即属于哪个类别；（2）
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2024-04-28 21:54:36
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①准备数据集 ②设计模型 ③构造损失函数和优化器 ④训练周期：前馈反馈更新，前馈算损失，反馈算梯度，用梯度下降算法更新权重准备数据设计模型PyTorch定义模型①首先把模型定义成一个类 ② ③构造损失函数和优化器 训练过程：先算y^ ，再算损失，这两个叫前馈，然后是后向传播，更新构造损失函数和优化器代码展现import torch
x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],
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2023-10-24 06:59:25
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1、其中LRN就是局部响应归一化：这个技术主要是深度学习训练时的一种提高准确度的技术方法。其中caffe、tensorflow等里面是很常见的方法，其跟激活函数是有区别的，LRN一般是在激活、池化后进行的一中处理方法。 AlexNet将LeNet的思想发扬光大，把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中。AlexN
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2024-04-28 20:20:44
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注解：
fun_data()函数生成训练数据和标签，同时生成测试数据和测试标签
HIDDEN_SIZE = 128，使用128维的精度来定义LSTM的状态和输出精度,就是LSTM中的h,clstm_model()函数定义了一个可重入的模型，
分别由评估函数和训练函数调用，在训练前使用空模型预测并输出未训练数据并可视化
通过with tf.variable_scope("lstm_model",r
目录 一 机器学习，深度学习能做什么二 机器学习的定义三 机器学习算法分类分类，回归的区别：分类，回归问题的共同点： 线性回归线性回归的损失（损失函数/cost/成本函数）四 深度学习中超参数的介绍：1什么是超参数，参数和超参数的区别：2神经网络中包含哪些超参数：3为什么要进行超参数调优：4超参数上的重要顺序：1）学习率，损失函数上的可调参数：在网络参数、优化参数、正
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2024-03-22 14:00:26
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