WaveNet取代了对音频信号使用傅里叶变换的传统方法。它通过令神经网络找出要执行的转换来实现。因此，转换可以反向传播，原始音频数据可以通过一些技术来处理，例如膨胀卷积、8位量化等。但是人们一直在研究将WaveNet方法与传统方法相结合的方式，尽管该方式将损失函数转换为多元回归的损失函数而不是WaveNet所使用的分类。WaveNet的基本构建模块是膨胀卷积，它取代了RNN获取上下文信息的功能下图
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2024-04-03 15:11:39
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回归分析“回归分析”是指分析因变量和自变量之间关系，回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。为什么要做Bounding-box regression(BB回归)？
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2024-03-29 13:32:32
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刚刚看到了cmp指令，一开始有点晕。后来上网找了些资料，终于看明白了，为了方便初学者，我就简单写下我的思路吧。高手绕过，谢谢！ cmp(compare)指令进行比较两个操作数的大小 例:cmp oprd1,oprd2 为第一个操作减去第二个操作数, 但不影响第两个操作数的值 它影响flag的CF，ZF，OF，AF，PF 我们怎么判断大小呢？ 若执行指令后 ZF=1 这个简单，则说明两个数相等，因
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2024-05-23 17:26:31
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网络一惯被人们用virtual来形容，就像网络游戏，有多少年轻人沉迷于里面？为什么？有一个原因无非在于他们都想再这面扮演另一自我，一个梦想中的自我——高级别，极品装备，做老大......这个虚拟世界给人的东西就是在于能让你感受这种享受。许许多多的大学生都沉迷在这里面，为什么呢？太简单了，就是因为大学和他们梦想中的大学差别太大了！（扯远了，扯远了，继续）
六度分隔（Six Degrees
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2024-05-21 16:15:54
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按照经典意义上的互联网发展模式，所谓的回归产业，就是互联网对产业进行赋能。其中最为直接的方式，就是对实体产业进行资金支持与扶持。 我们看到的以阿里巴巴、腾讯、拼多多为代表的互联网巨头们不断加码共同富裕，正是这种现象的直接体现。 尽管这种方式的确可以在短时间内实现互联网对于产业的扶持与发展，但是，如果仅仅只是将资本入局看成是互联网回归产业全部，未免有些太过简单和武断了。 说得难听些，
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2024-06-17 21:41:13
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线性模型即用线性代数中的线性方程表示一个模型，诸如fx=wTx+b的形式。其中训练得出w和b后，模型就得以确认。其中w其实就是代表各个属性的权重值。线性模型有三种任务，分别为回归任务、二分类任务和多分类任务。1.线性回归试图学得fx=wTx+b ≈ y y即实际值。在输出的所有（w，b）中，采用均方误差最小的原则来选取最好的性能度量。更一般的情形是如本节开头的数据集D，样例由fxi=wTxi+b是
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2024-04-30 22:27:31
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即便最近两年，人工智能、云计算、区块链等名词火的一塌糊涂。20年前横空出世的互联网，仍然被认为是当之无愧的最伟大的技术。回顾过去的这些时间，互联网从原来在网吧、极客领域才使用的信息技术，逐渐走向每个领域，变成全球商业、金融、餐饮、酒店、媒体行业的灵丹妙药。甚至于一贯沉默的农业、工业也开始互联网化，把互联网技术发挥到极致。出台的“互联网+”的战略，更是让全民参与到互联网经济中。01互联网思维
目录(?)[+]
递归神经网络（
RNN），是两种人工神经网络的总称，一种是
时间递归神经网络（recurrent neural network），另一种是
结构递归神经网络（recursive neural network）。现在大多数人把recurrent n
周五了，又是摸鱼的一天，今天还有点不在状态，脑瓜子迷迷糊糊的，昨晚出去喝可乐桶喝的脑子到现在都不是很正常(奉劝各位可以自己小酌：450ml威士忌+1L多一点可乐刚刚好，可能是我酒量不好)，正好没啥事就想整理一下自己的文件夹，发现了很久之前整理的一个spring基础的思维导图，如下： 今天，就以这份思维导图为基础，讲解一下spring基础的内容，好了，我们来看一下文字和代码的详细解析吧什
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2024-09-26 10:42:32
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神经网络一、线性回归与神经网络单层单个输出多个输出多层二、神经网络原理一般结构神经网络传播过程三、激活函数为什么要使用非线性激活函数常用的激活函数(1) sigmoid函数(2) Tanh函数 一、线性回归与神经网络神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。单层单个输出假设现需要预测房屋的出售价格，房屋通过以下特征，面积（）空气指数（），交通指数()，最终输出价格（）
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2023-08-11 12:45:40
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3.4 softmax回归线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。本节以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。3.4.1 分类问题考
1. 回调函数的使用回调函数是一个函数的合集，会在训练的阶段中所使用。你可以使用回调函数来查看训练模型的内在状态和统计。你可以传递一个列表的回调函数（作为 callbacks 关键字参数）到 Sequential 或 Model 类型的 .fit() 方法。在训练时，相应的回调函数的方法就会被在各自的阶段被调用。2. keras支持的回调函数Callback用来组建新的回调函数的抽象基类。kera
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2024-10-09 08:26:51
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一、动态规划简介？动态规划（dynamic programming）是运筹学的一个分支，是求解决策过程（decision process）最优化的数学方法。 20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程（multistep decision process）的优化问题时，提出了著名的最优化原理（principle of optimality），把多阶段过程转化为一系列
2014-07-21 10:28:34首先PO上主要Python代码(2.7), 这个代码在Deep Learning上可以找到.1 # allocate symbolic variables for the data
2 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch
3 x = T.matrix('x') # t
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2024-04-29 14:53:41
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除了统计模型和其他的一些算法，回归是机器学习成功运行的重要构成要素。回归的核心是寻找变量之间的关系，而机器学习需要根据这种关系来预测结果。显然，任何称职的机器学习工程师都应重视回归，但回归也有很多种。线性回归和逻辑回归通常是人们最先学习的算法，然而还有许多回归类型。每种类型都有各自的重要性，并且有最适合应用的情境。那么，该用哪一种呢？本文将用通俗易懂的方式介绍最常用的回归类型，遇到具体任务时你
线性回归的表示方法这节我们解释线性回归与神经网络的联系，以及线性回归的矢量计算表达式。神经网络图在深度学习中，我们可以使用神经网络图直观地表现模型结构。为了更清晰地展示线性回归作为神经网络的结构，下图使用神经网络图表示本节中介绍的线性回归模型。神经网络图隐去了模型参数权重和偏差。在如图所示的神经网络中，输入分别为 和 ，因此输入层的输入个数为2。输入个数也叫特征数或特征向量维度。图中网络的输出为，
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2023-09-21 06:07:35
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深度学习的基础简单单元就是线性回归，线性回归的背景知识我们都有很多丽了解，最简单的就是一元线性回归，复杂的神经网络就是很多（相当大）的线性单元构成，包括卷积等。为了体现微分的数值计算深入理解深度学习是如何工作的，尽管强大的深度学习框架可以减少大量重复性工作，但若过于依赖它提供的便利，会导致我们很难理解工作原理。因此，这里介绍如何只利用C++来实现一个一元线性回归的训练。原始数据集变量1234567
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2023-09-27 12:38:48
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1. Lineage逻辑回归分类算法1.1 概述Lineage逻辑回归是一种简单而又效果不错的分类算法什么是回归：比如说我们有两类数据，各有50十个点组成，当我门把这些点画出来，会有一条线区分这两组数据，我们拟合出这个曲线（因为很有可能是非线性），就是回归。我们通过大量的数据找出这条线，并拟合出这条线的表达式，再有新数据，我们就以这条线为区分来实现分类。 下图是一个数据集的两组数据，中间
分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。举几个例子:1. Logistic Regression 和 Linear Regression：Linear Regression： 输出一个标量 wx+b，这个值是连续值，所以可以用来处理回归问题。Logistic Regression：把上面的 wx+b 通过 sigmoid函数映射到(0,1)上，并划分一个阈值，大于阈值的分为一
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2024-06-11 15:56:19
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一、增加记忆功能 1.可计算问题 其中函数不涉及记忆问题，可以使用前馈神经网络计算 但是图灵机涉及记忆问题，需要为神经网络增加
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2023-11-29 19:12:11
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