目录4. 开始计算 4.1 启动fluent 4.2 General 设置4.3 Solution 设置5. 结果后处理5.1 查看速度分布5.2 查看压力分布 5.3 查看wall上压力分布6. 修改残差标准继续计算7.案例4. 开始计算 4.1 启动fluent在【Component Systems】中选择【Fluent】，将其拖拉到
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2024-07-31 08:07:56
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深度学习笔记（28） 残差网络1. 残差块2. 深度网络的训练错误3. ResNets的作用4. ResNets的细节5. ResNets的结构 1. 残差块非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题 这时可以用 跳跃连接（Skip connection） 从某一层网络层获取激活，然后迅速反馈给另外一层，甚至是更深层可以利用跳跃连接构建能够训练深度网络的ResNets，有时深度
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2024-01-06 22:22:30
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对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置，事实上，是在注意力机制下进行的。下面分别介绍阈值需要满足的条件、注意力机制以及具体的阈值设置方法。（1）阈值需要满足的条件 在软阈值化中，阈值的
简单的堆叠卷积层和池化层行不行？堆叠在20层的网络结构的时候，模型的训练错误在1%-2%左右，但是当训练的层数增加到56层的时候，训练的错误在7%-8%。很明显通过卷积层和池化层的增加是不行的。 是什么原因造成训练的结果很差的呢？两个问题：随着网络层数的增加，梯度消失和梯度爆炸这个问题越来越明显。我
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2023-10-08 10:15:40
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为什么需要残差网络退化问题随着网络深度的增加，准确度变得饱和然后迅速退化。这种退化不是由过度拟合引起的，并且在适当的深度模型中添加更多层会导致更高的训练误差。如下图所示20层的神经网络不论是在训练还是测试中都比56层的错误率更低误差更低，且不是因为过拟合导致的问题反向传播反向传播（用于优化神网参数）：根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络参数的更新优化。采取反向传播的原因：首先，深
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2023-10-17 10:31:10
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残差网络学习心得残差网络介绍为什么残差网络有如此好的表现？ 残差网络介绍ResNets是由残差块构建的，首先先解释一下什么是残差块。 这是一个两层神经网络在L层进行激活。计算过程是从a[l]开始，首先进行线性激活 。 根据这个等式，通过a[l]算出z[l+1]即a[l]乘以权重矩阵再加上偏差因子，然后通过非线性Relu激活得到a[l+1]。 随后我们再进行线性激活，从下面等式可以得出z[l+2]
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2024-03-17 10:09:17
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1. tokenizerNLP的第一步是把文字转换为数字：下面是个例子：# 创建并运行数据处理管道
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.tokenize import TweetTokenizer
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tag import pos_tag
def d
Q1:Regression可以做什么？可以预测股票可以无人驾驶可以做推荐系统Q2:宝可梦案例预测宝可梦的CP值定几个自变量和因变量步骤一：首先找Model——就是Function SetLinear model(线性模型)xi是各种属性——featurewi：weight, b：bias步骤二：找出合适的函数收集10只神奇宝贝的数据，然后拟合如何确定Function的好坏，
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2024-05-13 19:52:00
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1.偏差与方差的区别定义偏差（bias）： 偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。通常在深度学习中，我们每一次训练迭代出来的新模型，都会拿训练数据进行预测，偏差就反应在预测值与实际值匹配度上，比如通常在keras运行中看到的准确度为96%，则说明是低偏差；反之，如果准确度只有70%，则说明是高偏差。方差（variance）： 方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动
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2023-11-27 20:11:00
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近年来，深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network)在计算机视觉问题中被广泛使用，并在图像分类、目标检测等问题中表现出了优异的性能。Revisiting Deep Convolution Network2012年，计算机视觉界顶级比赛ILSVRC中，多伦多大学Hinton团队所提出的深度卷积神经网络结构AlexNet[1]一鸣惊人，同时也拉开了深度卷积神经网络
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2024-01-19 13:21:24
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【回归分析】[6]--残差分析在这一节，我们讨论一下关于残差的问题。主要是为了验证四个假设。
1. 关于模型形式的假定：模型关于参数是线性的-- 通过观察Y-- X的散点图;
2. 关于误差的假定：a.方差服从正太分布 b.均值为0 c.方差相同 &n
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2023-08-03 10:37:41
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残差网络：经常使用的网络之一1.随着神经网络的不断加深能改进精度吗？不一定①蓝色五角星表示最优值，Fi闭合区域表示函数，闭合区域的面积代表函数的复杂程度。在这个区域能够找到一个最优的模型（区域中的一个点表示，该点到最优值的距离衡量模型的好坏） ②随着函数的复杂度不断增加，函数的区域面积增大。逐渐偏离了原来的区域，并且在这个区域找的最优模型离最优值越来越远。非嵌套函数③为了解决模型走偏的方
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2024-05-14 21:46:44
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ArcGIS中的空间回归分析回归模型中的一些术语:因变量(Y)：想预测什么？自变量(X)：解释因变量。Beta 系数：反映解释变量和因变量之间关系的权重。残差(Residual)：模型未解释的值回归公式：y = β0 + (β1 × x1 ) + (β2 × x2 ) + … + (βn × xn ) + εArcGIS 中的空间回归分析让我们通过构建栖息地适宜性指数 (HSI), 也称为资源选择
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2024-01-03 11:47:50
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###误差（Errors） 观测值与真实值的偏差。这种真实值（true value）往往是不可观测的，比如用仪器去测量一个物体的长度，无论是采用简单的直尺，还是采用高精度的游标卡尺，亦或是螺旋测微器，都无法观测到直尺的真实长度。观测值只能无限靠近真实值，却无法等同于真实值，靠近真实值的远近，即是观测误差的大小。观测值靠真实值近，则称观测误差小，否则称观测误差大。再比如，统计全球人口数也是一次对全球
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2024-03-25 21:12:11
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1、残差分析定义在回归模型 中，假定 的期望值为0，方差相等且服从正态分布的一个随机变量。但是，若关于的假定不成立，此时所做的检验以及估计和预测也许站不住脚。确定有关的假定是否成立的方法之一是进行残差分析（residual analysis）.2、残差与残差图残差（residual）是因变量的观测值与根据估计的回归方程求出的预测 之差，用e表示。反映了用估计的回归方程去预测而引起的误...
原创
2022-01-11 16:49:55
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随着卷积神经网络的发展和普及，网络深度和架构研究早已经成为人们常见的问题，所以，现在卷积神经网络的趋势发展趋势就是：足够深、足够广。足够深就是网络层数足够深，足够广就意味着不能从传统尺度来解决问题，而应该是多尺度，也就是multi-scale。 但是随着网络的深入，一些经典的问题也就随之出现，例如梯度弥散和梯度爆炸。这两种问题都是由于神经网络的特殊结构和特殊求参数方法造成的，也就是链式求导的间接产
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2024-06-05 07:05:02
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Resnet残差学习网络结构不同模型对比残差块（Residual block）几个关键问题Question 1：如何理解ResNet的Idea？Question 2：引入残差为何可以更好的训练？使用Tensorflow实现残差网络ResNet-50model数据目标实现 VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着
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2024-03-23 11:40:23
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前言一般印象当中，深度学习愈是深（复杂，参数多）愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层，后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络达到一定深度后再一味地增加层数并不能带来进一步地分类性能提高，反而会招致网络收敛变得更慢，test dataset的分类准确率也变得更差。在2015年，由华人学者提出的Resne
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2024-03-21 09:22:29
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强烈建议直接跳转查看原文。转载时有很多图片都挂掉了。在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。那么，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过采集海量数据，并配合Drop
BEST PAPER.论文链接 https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf源代码 ImageNet models in Caffe: https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks 深度网络的层数按有权重W的conv层&全连接层来算，不包括池化和Relu层。在ResNet之前备受瞩
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2024-04-06 10:12:24
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