参见简介流程模型假设关于回归模型ybeta_0beta_1xbeta_2xbeta_pepsilon的误差项epsilon的假设检验方法残差分析异常值判断标准正太性判断标准回归方程总体显著性检验系数显著性检验预测示例及分析matlab进行回归分析及预测线性回归残差分析预测值置信区间计算SPSS进行回归分析及预测 参见利用spss进行线性回归分析MATLAB预测之回归分析线性回归基本假设简介线性回
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2024-04-04 09:57:51
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之前提到，深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题，这个问题产生的根源详见之前的读书笔记。在 Batch Normalization 中，我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域，在一定程度上缓解了这种问题。不过，当网络的层数急剧增加时，BP 算法中导数的累乘效应还是很容易让梯度慢慢减小直至消失。这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种
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2024-05-09 13:04:41
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最近在看论文的时候，总是时不时会看到residual block、bottleneck、skip connection等术语，于是花了点时间找了几篇高质量的问答贴看了一下（链接附在本文末尾），并将一些比较重要的点在此记录一下。它们其实都和一篇卷积神经网络经典论文有关：Deep Residual Learning for Image Recognition，也就是大名鼎鼎的ResNet。 r
最近看了一篇论文Human Pose Regression with Residual Log-likelihood Estimation(RLE)很有意思，而且效果贼棒，与大家分享一下。前言做过关键点的同学都知道，一般Heatmap-based方法在性能上会优于Regression-based的方法。因为Heatmap-based方法通过显式地渲染高斯热图，让模型学习输出的目标分布，将输入图片滤
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2024-08-14 19:51:56
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原理：原理：我们一般把图像分为目标和背景，传统的显著性模型是提取目标的特定特征，这样的方法就决定了目标种类的特定性，也就导致了这种方法的局限性。一般认为视觉注意机制分为两个阶段：一个是并行快速简单的预注意阶段，然后是单行缓慢但是复杂的注意阶段。人类倾向于关注那些有显著变化的区域，而对大部分的相似的区域不予关注。因此，在图像中将平淡的背景剔除掉，剩下的就是显著区域。 Spectral R
PCB画好后，还有以下几点要做：1.出钻孔表在manufacture-> NC->Drill legend生成钻孔表，放置到板中（PCB有变动，则重新生成）2.出光绘本文以Allegro 17.2为例：2.1 manufacture-> Artwork 在红框内右键，我已添加好。如何添加：（预警预警，请先阅读完再操作，以下包含错误演示） 右键Add就可以添加一个新的输出底片文件
2019 arXiv preprint Residual or Gate? Towards Deeper Graph Neural Networks for Inductive Graph Representation Learning 一、主要工作二、研究动机三、创新点四、具体思路训练方法A．有监督学习Ｂ．无监督学习五、理论分析六、实验效果 Networks for Inductive Gr
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2024-08-15 08:51:59
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多目标优化：Pareto理论定义 文章目录多目标优化：Pareto理论定义1.Introduction2.相关定义2.1 帕累托支配2.2 Pareto解2.2.1 弱支配解2.2.2 强支配解2.3 Pareto等级2.4 Pareto改进（Pareto Improvement）2.5 最优解与Pareto 最优解2.6 Pareto最优集（Pareto Optimal Set）2.7 Pare
1. 简介 随着神经网络的进一步加深，可能会出现如下问题： （1）梯度消失、梯度爆炸 （2）退化问题--训练集上准确率下降（不等于过拟合--表现为在训练集上表现更好）是2015年ILSVRC 比赛2015第一名的算法。主要是针对更深的神经网络难以训练的问题，提出了一种残差学习的结构，不仅增加了网络的深度，而且减少了参数的数量，易于训练，取得了很好的效果。2. 残差学习
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2024-03-15 11:31:11
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残差网络为什么叫残差？ 由以下公式决定： R(x) = Output - Input = H(x) - x 倒数H'(x) = R'(x) + 1，这样梯度就不会因为链式法则而逐渐消失了。 Residual Network和LSTM的关系？ LSTM也可以部分解决梯度消失的问题。 ...
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2021-08-18 17:45:00
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Andrew Ng deeplearning courese 4:Convolutional Neural Network "Convolutional Neural Networks: Step by Step" "Convolutional Neural Networks: Applicatio
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2017-11-24 10:36:00
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REST的概念是什么维基百科表现层状态转换（REST，英文：Representational State Transfer）是Roy Thomas Fielding博士于2000年在他的博士论文中提出来的一种万维网软件架构风格，目的是便于不同软件/程序在网络（例如互联网）中互相传递信息。知乎[资源]表现层状态转换（REST，英文：[Resource] Representational State
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2024-09-26 22:30:55
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import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller # 导入ADF检验函数from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose #导入季节性分解函数，将数列
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2024-06-19 09:32:58
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Nearest Neighbor Algorithm邻近算法(Nearest Neighbor)的思想实际上十分简单，就是将测试图片和储存起来的训练集一一进行相似度计算，计算出最相近的图片，这张图片的标签便是赋给测试图片的分类标签。那么如何比较两组数据之间的相似长度呢？L1距离（曼哈顿距离 Manhattan distance）import numpy as np
import _pickle a
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2024-03-29 06:39:51
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# Residual 模块与 PyTorch
近年来，深度学习的发展使得复杂的神经网络结构不断被提出。其中，Residual Network（残差网络，简称 ResNet）在图像识别领域取得了耀眼的成绩。ResNet 的核心思想是通过引入残差连接（skip connections）来解决深层次网络的训练难题。本文将详细介绍 PyTorch 中的 Residual 模块，并提供相应的代码示例，帮助
rem概念：rem（root em）是一个相对单位，类似于em单位说明emem是父元素的字体大小remrem是html元素的字体大小优点：父元素字体大小可能不一样，但是只有一个html，可以用来整体控制大小媒体查询媒体查询（Media Query）是CSS3新语法。使用 @media查询，可以针对不同的媒体类型定义不同的样式@media 可以针对不同的屏幕尺寸设置不同的样式当你重置浏览器大小的过程
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2024-09-06 23:56:26
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## 机器学习中的Residual学习
在机器学习领域，Residual学习是一种常见的技术，用于处理数据中的残差信息，以提高模型的性能和准确性。Residual学习的核心思想是学习残差函数，即原始数据和模型预测之间的差异。
### Residual学习原理
Residual学习最常见的应用是在深度学习中，特别是在残差神经网络（Residual Neural Networks，简称ResNe
原创
2024-03-24 04:55:33
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我的GitHub地址：https://github.com/taw19960426/DeepLearning存放与之对应的python代码1.Regression1.1 IntroductionMachine Learning: define a set of function, goodness of function, pick the best function选不同的function 其实
In many cases, the smallness of the residual means that the approximation is close to the solution, i.e., 残差：结果的差值 误差：近似解与解的差值 https://en.wikipedia.or
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2017-09-27 19:51:00
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# Spectral Residual for Image Processing
## Introduction
Spectral residual is a technique used in image processing and computer vision for various tasks such as image enhancement, saliency detection,
原创
2023-11-02 03:31:45
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