目录1、AdaGrad2、RMSProp3、Adam4、选择正确的优化算法神经网络研究员早就意识到肯定是最难设置的超参数之一，因为它对模型的性能有显著的影响。损失通常高度敏感域参数空间中的某些方向，而不敏感于其他。动量算法可以在一定程度缓解这些问题，但这样做的代价是引入了另一个超参数，在这种情况下，自然会会问有没有其他方法。如果我们相信方向敏感度在某种程度是轴对称的，那么每个参...
原创
2021-08-13 09:46:31
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文章目录1 自适应 AUTOSAR概述2 自适应 AUTOSAR文档分类3 自适应 AUTOSAR一般性问题 自适应 AUTOSAR是自适应应用程序 (ARA) 的标准化后的AUTOSAR运行时；该标准包含两种类型的接口；服务和 API； AUTOSAR Adaptive 标准每年发布两次——3 月底和 10 月底 该标准的首次发布于 2017 年 3 月 (17–03)；标准化由 AUTOSA
1.概念介绍 对于色彩均衡的图像，直接使用一个阈值就能完成对图像的阈值化处理。但是，对于 色彩不均衡的图像，如果只使用一个阈值，就无法得到清晰有效的阈值分割结果图像 自适应阈值处理技术是使用变化的阈值完成对图像的阈值处理。在进行阈值处理时，自适应阈值处理通过计算每个像素点周围临近区域的加权平均值获得阈值，并使用该阈值对当前像素点进行处理。与普通的阈值处理方法相比，自适应阈值处理能够更好地处理明暗
AdaBoost：通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并线性组合成强分类器的Boosting算法。Boosting方法要解答的两个关键问题：一是在训练过程中如何改变训练样本的权重或者概率分布，二是如何将多个弱分类器组合成一个强分类器。 AdaBoost的做法：一是提高前一轮被弱分类器分类错误的样本的权重，而降低分类正确的样本的权重；二是对多个弱分类器进行线性组合，提高分类效果好的弱分
目录前言正文 前言DCC算法是用来解决深度网络自适应问题的算法，属于迁移学习与深度学习结合的产物。从最开始的时候，通过微调（finetune）可以实现一定程度的深度自适应，但是它有一个致命缺点就是无法处理源数据(source)和目标数据(target)分布不一样的情况，然而在现实生活中这种情况的出现是十分频繁的，也就是说，要想进一步拓展迁移学习与深度学习的结合，必须克服这个问题。有人在2014年
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport torchfrom sklearn import met
原创
2023-05-18 17:14:16
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Bagging和Boosting的概念集成算法通常有两种方式，分别是套袋法（bagging）和提升法（boosting）。随机森林属于集成学习（Ensemble Learning）中的bagging算法。Bagging（套袋法）从原始样本集中使用Bootstraping方法(自助法，是一种有放回的抽样方法)随机抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间相互独立，元素可以有重
算法简介竞争性自适应重加权采样法（competitive adapative reweighted sampling， CARS）是一种结合蒙特卡洛采样与PLS模型回归系数的特征变量选择方法，模仿达尔文理论中的 ”适者生存“ 的原则（Li et al., 2009）。CARS 算法中，每次通过自适应加权采样（adapative reweighted sampling， ARS）保留PLS模型中 回
Flutter 120hz 高刷新率在 Android 和 iOS 上的调研总结一、无用的知识首先科普无用的知识，说起高刷新率，就不得不提两个词汇 ProMotion 和 LTPO 。 ProMotion 是 iOS 在支持 120hz 之后出现的动态刷新率支持，也就是不同场景使用不同的屏幕刷新率，从而实现体验上提升的同时降低了电池的消耗。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下
阅读本文需要的背景知识点：集成学习、拉格朗日乘数法、一丢丢编程知识一、引言 前面一节我们学习了随机森林算法（Random Forest Algorithm），讲到了其中一种集成学习的方法——Bagging 算法，这一节我们来学习另一种集成学习的方法——提升算法1 （Boosting Algorithm），同时介绍其中比较常见的算法——自适应增强算法2（Adaptive Boosting Algo
当前主流的实现小样本音色克隆的可靠方式是说话人自适应(speaker adaption)技术，该技术通常通过在预训练的多说话人文语转换 (TTS) 模型上使用少量的目标说话人数据进行微调而获得目标说话人的TTS模型。在这一任务上已经有很多相关工作，然而很多时候说话人自适应模型需要运行在手机等资源有限的设备上，需要轻量化的方案。近期，由西工大音频语音与语言处理研究组 (ASLP@NPU) 和腾讯 C
「流畅」是很多人对手机的要求要保证手机运行流畅除了强劲的芯片外高刷新率屏幕也不可或缺高刷让手机更流畅刷新率是指电子束对屏幕上的图像重复扫描的次数，也就是屏幕每秒所能刷新画面的次数。更高的刷新率在同样的时间内有着更多的画面帧数，帧率越高，画面残影越少，动画也就越流畅。我们从一个简单的例子来了解它吧！大家是否玩过自制动画书，通过连续快速翻页可以让本子上的图画动起来。这里面的每一页就是一帧画面，一秒钟翻
1.术语和概念术语说明备注Screen size（屏幕尺寸)指的是手机实际的物理尺寸，比如常用的2.8英寸，3.2英寸，3.5英
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2023-07-20 17:42:41
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程树行博士与他的 CyboCon CE，被称为世界上第一台通用型自适应控制仪表这种新的自适应控制技术用来应付各种控制的挑战PID 回路控制着大部分工业装置中的自动化过程。比例-积分-微分算法简单、可靠，50年来被广泛用于成千上万个控制回路。然而，并不是所有工业过程都可以用PID回路来控制。例如，多变量、非线性和时变等过程都需要用更先进的控制技术。曾几何时，这些技术只出现在学术界的实验室和航天领域，
文章目录领域自适应入门教程什么是领域自适应领域自适应的基本思想领域自适应的常用方法最大均值差异化（Maximum Mean Discrepancy, MMD）领域自适应SVM（Domain Adaptation SVM）深度领域自适应（Deep Domain Adaptation）领域自适应的应用目标检测情感分析推荐系统总结 领域自适应入门教程领域自适应（Domain Adaptation）是指
一、ALNS算法与流程自适应大领域搜索算法本质上是一种搜索算法，它的精髓在于用摧毁算子和修复算子对队列进行
摧毁和修复，从而进行启发式的搜索，
自适应表现在算子的竞争性选择上面。
算法的大体流程分为这么几步：
1）生成初始解：初始解的生成可以随机生成，也可以将当前节点的编号按照顺序存储作为初始
解，初始解会影响算法收敛的速度。
2）重复以下步骤进行迭代直到停止准则
a.根据算子权重选择
android手机layoutuiapimenu1.术语和概念术语说明备注Screen size（屏幕尺寸)指的是手机实际的物理尺寸，比如常用的2.8英寸，3.2英寸，3.5英寸，3.7英寸摩托罗拉milestone手机是3.7英寸Aspect Ratio(宽高比率)指的是实际的物理尺寸宽高比率,分...
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2013-06-29 21:16:00
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1.术语和概念术语说明备注Screen size（屏幕尺寸)指的是手机实际的物理尺寸，比如常用的2.8英寸，3.2英寸，3.5英寸，3.7英寸摩托罗拉milestone手机是3.7英寸Aspect Ratio(宽高比率)指的是实际的物理尺寸宽高比率,
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2013-09-09 16:48:00
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Agile Domain Adaptation背景在现在的迁移学习工作中，一直有一个矛盾：准确率和运算成本之间的矛盾。在神经网络面对一个个的样本进行分类时，有的样本可能和训练数据非常相似，用很少的层数就可以分类出来，但有的可能和神经网络所见到的训练样本差别比较大，需要提取深层特征才能良好的分类。对于简单目标，进行深度特征提取就比较浪费运算资源了。所以有了这个工作。领域自适应是迁移学习领域中一个非常
AdaBoost算法是通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并线性组合成强分类器的Boosting算法。Boosting方法要解答的两个关键问题：一是在训练过程中如何改变训练样本的权重或者概率分布;二是如何将多个弱分类器组合成一个强分类器。AdaBoost的做法是：一是提高前一轮被弱分类器分类错误的样本的权重，而降低分类正确的样本的权重；而是对多个弱分类器进行线性组合，提高分类效果好的弱分类器的权
