IEBN：实例增强的批量归一化——Batch噪声的一种自适应正则化器摘要 批量归一化（BN）通过一批图像的统计数据对输入图像的特征进行归一化，因此BN会将噪声带到训练损失的梯度。已有的研究表明，噪声对深度神经网络的优化和泛化能力有重要影响，但噪声过大会损害网络的性能。本文提出了一个新的观点，即自注意机制可
# 如何在Python中实现自适应Lasso回归
Lasso回归是一种线性回归方法，它利用L1正则化来处理特征选择的问题。自适应Lasso则是在Lasso的基础上，修正了系数的选择偏差，能够更好地保留有用特征。下面是实现自适应Lasso回归的流程，我们将通过几个步骤来实现这一模型。
## 实现流程
我们可以将实现自适应Lasso回归的步骤整理成一个表格：
| 步骤 | 描述
当时在做路径跟踪、路径规划时，使用了MPC，通过项目的应用，对于MPC建立了一定的认识，但是一段时间过去后，认知又渐渐模糊了，当时学习过程中也是看了许多人的blog及代码才弄清楚，这里试图从理论到实践，对MPC进行一次回顾整理。项目为Udacity的MPC课程，详细代码见 https://github.com/wisdom-bob/ipopt_MPC 。什么是MPC模型预测控制（Model Pre
转载
2024-05-13 13:57:24
57阅读
# 自适应lasso回归的R语言实现
## 概述
在本文中，我们将学习如何使用R语言实现自适应Lasso回归。Lasso回归是一种用于特征选择和模型正则化的强大技术。自适应Lasso回归是Lasso回归的一种改进方法，它可以通过自动选择合适的正则化参数来提高模型的性能。下面是整个流程的一个总览。
## 流程概述
下表显示了实现自适应Lasso回归的步骤和相应的代码。
| 步骤 | 代码 |
原创
2023-07-19 18:13:20
691阅读
3.1.1 适应滤波基础知识3.1.1.1自适应算法的三个基本要素3.1.1.1.1 最小化算法通过自适应参数集迭代使得目标函数最小化的方法步长或者修正项 旨在使目标函数 最小化。 3.1.1.1.1.1 牛顿方法寻找目标函数二阶近似的最小值。牛顿方法要求在任意点存在一阶和二阶导数，并且其函数值也存在。 3.1.1.1.1.2 准牛顿方法通过递推计算来估计黑塞矩阵的逆矩阵，使得
转载
2024-08-30 16:29:01
115阅读
自适应控制自适应控制所讨论的对象，一般是指对象的结构已知，仅仅是参数未知，而且采用的控制方法仍是基于数学模型的方法但实践中我们还会遇到结构和参数都未知的对象，比如一些运行机理特别复杂，目前尚未被人们充分理解的对象，不可能建立有效的数学模型，因而无法沿用基于数学模型的方法解决其控制问题，这时需要借助人工智能学科，也就是智能控制自适应控制与常规的控制与最优控制一样，是一种基于数学模型的控制方法自适应控
转载
2024-04-08 12:19:44
134阅读
目录1.写在前面2.Seq2Seq 模型3.NLP中注意力机制起源4.NLP中的注意力机制 5.Hierarchical Attention6.Self-Attention7.Memory-based Attention 8.Soft/Hard Attention9.Global/Local Attention10.评价指标11.写在后面12.参考文献写在前面近些年
序列转录模型：给一个序列生成另外一个序列本文仅仅使用了注意力集中机制没有用循环或者卷积RNN缺点：1）无法并行 2）起初的隐藏信息可能会被丢掉，内存需要很大起初attention用于将encoder的信息更好的传给decoderencoder是想输入转变为一系列的向量，将x1-xn变为z1-zn Z是词所对应的向量自回归：当前状态的输入需要依赖过去状态的输出 en
转载
2023-06-15 21:13:13
380阅读
自适应LASSO回归是一种在多元线性回归中常用的特征选择方法，它结合了LASSO回归和岭回归的优点。在R语言中，我们可以使用msgps包来实现自适应LASSO回归。本文将介绍什么是自适应LASSO回归以及如何在R语言中使用msgps包进行多元线性回归。
自适应LASSO回归是一种改进的LASSO回归方法，它通过对每个特征的惩罚参数进行自适应调整，使得模型更具有稀疏性。相比于传统的LASSO回归，
原创
2023-07-31 04:46:34
946阅读
# 自适应Lasso在R语言中的实现指南
自适应Lasso是一种广泛应用于统计建模中的回归方法。与传统的Lasso相比，自适应Lasso使用不同的权重来减少变量选择的偏倚。本文将详细介绍如何在R语言里实现自适应Lasso，分为几个步骤，最终帮助你理解整个过程。
## 整体流程
在实现自适应Lasso之前，我们需要明确工作流程。以下是实现自适应Lasso的基本步骤：
| 步骤 | 说明
## R语言自适应Lasso回归
### 简介
Lasso回归是一种常用的线性回归方法，通过对模型参数添加L1正则化项，可以实现特征选择，即自动选择对目标变量有显著影响的特征。然而，传统的Lasso回归存在一个固定的正则化参数，可能无法适应不同特征的重要性。为了解决这个问题，R语言提供了自适应Lasso回归方法，可以通过自动选择适应性正则化参数，更好地适应不同特征的重要性。
### 自适应La
原创
2023-07-31 07:51:26
886阅读
最近我们被客户要求撰写关于自适应LASSO的研究报告，包括一些图形和统计输出。 相关视频：非线性模型原理与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加模型GAM分析
非线性模型原理与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加模型GAM分析 ，时长05:41正则化(regularization)正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。
转载
2024-08-13 14:07:00
47阅读
原文：An introduction to Support Vector Machines (SVM)如果你在处理文本分类问题，为了提炼数据，可能已经尝试过朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类算法。如果你的数据集还算正常的话，并且想要一步到位表现更好的话，可以考虑使用 SVM。SVM 是一个在有限数据集上十分快速且靠谱的分类算法。你可能已经有一点点深入地去学习 SVM 了，是不是遇到了一些专业
今天主要跟大家介绍一篇关于自适应测评（CAT）的文章，基于贝叶斯网络模型的自适应测评 文章标题：Bayesian Network Models for Adaptive Testing1、Abstract使用贝叶斯网络来创建测试人类的模型 提出了几种不同的贝叶斯网络，并通过交叉验证对它们进行了测试和比较2、Introduction2.1、CAT–计算机自适应测评传统的测评方式：就是一张考试卷，所有
转载
2024-04-16 10:24:29
113阅读
这幅图是域适应非常有名的一篇论文中的插图，被很多文章转载。什么是领域自适应？ Domain Adaptation是迁移学习中很重要的一部分内容，目的是把分布不同的源域和目标域的数据，映射到一个特征空间中，使其在该空间中的距离尽可能近。于是在特征空间中对source domain训练的目标函数，就可以迁移到target domain上，提高target domain上的准确率。 上面的图主要的思想
转载
2024-07-20 07:56:59
91阅读
# R语言自适应Lasso预测
在统计学和机器学习领域，预测模型是分析数据和预测未来趋势的重要工具。Lasso（最小绝对收缩和选择算子）是一种常用的回归方法，它通过引入正则化项来减少模型复杂度，从而提高预测准确性。自适应Lasso是一种改进的Lasso方法，它在正则化项中引入了权重，使得不同变量的收缩程度不同，从而提高了模型的预测性能。
## 什么是自适应Lasso？
自适应Lasso（Ad
原创
2024-07-21 07:44:47
267阅读
1评论
数据准备 x yx=t(log2(exprSet+1))
x[1:5,1:3]
y=phe$event
head(phe)[,1:3]
head(y)
y **建立lasso模型**因为因变量是二分类，所以必须指定binomial ，1 表示lasso回归，指定运行50个lammada值，但是如果在运行完50个值之前，模型不在有提高，则会自动停下来**使用glmnet函数拟合模型 ，所谓的拟合模型
转载
2024-05-04 17:18:08
210阅读
引言LASSO是由1996年Robert Tibshirani首次提出，全称Least absolute shrinkage and selection operator。该方法是一种压缩估计。它通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些回归系数，即强制系数绝对值之和小于某个固定值；同时设定一些回归系数为零。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。1 本文立
转载
2024-04-25 18:23:10
0阅读
一、基础理解LASSO 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）是模型正则化的一定方式；功能：与岭回归一样，解决过拟合或者模型含有的巨大的方差误差的问题； 二、LASSO 回归 以线性回归为例 1）对于岭回归任务：让最小化的损失函数对应的 θ 值尽量的小；操作：在损失函数中
转载
2024-01-28 01:01:20
354阅读
编者按：轻量级卷积神经网络能够在较低的计算预算下运行，却也牺牲了模型性能和表达能力。对此，微软 AI 认知服务团队提出了动态卷积，与传统的静态卷积(每层单个卷积核)相比，根据注意力动态叠加多个卷积核不仅显著提升了表达能力，额外的计算成本也很小，因而对高效的 CNN 更加友好，同时可以容易地整合入现有 CNN 架构中。轻量级卷积神经网络(light-weight convolutional
