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標簽 > 函數(shù)
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開發(fā)成功的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序需要一定的“民間技巧”
似乎我們陷入了困境。幸運的是,我們想要在現(xiàn)實世界中學(xué)習(xí)的特性并不是從所有數(shù)學(xué)上可能的函數(shù)集中統(tǒng)一繪制的!實際上,非常一般的假設(shè)——就像具有相似類的類似示...
2019-05-16 標簽:函數(shù)分類器機器學(xué)習(xí) 2646 0
如何有效地對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行初始化
確保均值為零,并保持每層輸入方差值不變,可以保證信號不會爆炸或消失。該方法既適用于前向傳播(用于激活),也適用于向后傳播(用于關(guān)于激活的成本梯度)。這里...
2019-05-15 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機器學(xué)習(xí) 4487 0
一種十億級數(shù)據(jù)規(guī)模的半監(jiān)督圖像分類模型
除此模型之外,本研究還嘗試了幾種其他的模型結(jié)構(gòu),一是移除教師 - 學(xué)生模型并使用自訓(xùn)練模型,二是在進行模型微調(diào)時使用推斷出的標簽作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在實驗分析...
2019-05-08 標簽:函數(shù)圖像分類數(shù)據(jù)集 3966 0
一個常見的用例是您希望在系統(tǒng)中調(diào)試 RF-ADC 和 RF-DAC,并需要編寫一個小應(yīng)用以在運行時進行測試。鑒于 RF 分析儀和定制設(shè)計都需要使用軟件驅(qū)...
2019-05-07 標簽:射頻函數(shù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器 4430 0
機器學(xué)習(xí)中的基本數(shù)學(xué)符號
我們常希望用更抽象的方式來描述運算過程,以將其與具體的數(shù)據(jù)或運算區(qū)分開來。因此代數(shù)的運用隨處可見:也就是用大寫和/或小寫字母來代表一個項,或者一個數(shù)學(xué)符...
2019-05-06 標簽:函數(shù)算術(shù)機器學(xué)習(xí) 4426 0
如何使用Python通過函數(shù)式編程完成excel中的數(shù)據(jù)處理及分析工作
我們在創(chuàng)建數(shù)據(jù)表的時候在 price 字段中故意設(shè)置了幾個 NA 值。對于空值的處理方式有很多種,可以直接刪除包含空值的數(shù)據(jù),也可以對空值進行填充,比如...
2019-05-06 標簽:函數(shù)數(shù)據(jù)處理python 6463 0
此外由于卡通圖像具有高度簡化的特征和均勻的顏色,需要在像素級損失上進行引導(dǎo)。研究人員觀察到畫師的作品(左)僅僅在邊緣具有較大的梯度變化,而大多數(shù)區(qū)域中梯...
2019-05-06 標簽:圖像函數(shù)數(shù)據(jù)集 7503 0
三種常見的損失函數(shù)和兩種常用的激活函數(shù)介紹和可視化
從上面闡釋的步驟可以看出,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重由損失函數(shù)的導(dǎo)數(shù)而不是損失函數(shù)本身來進行更新或反向傳播。因此,損失函數(shù)本身對反向傳播并沒有影響。下面對各類損失...
為什么PySnooper能從其他智能調(diào)試工具中脫穎而出?
因為你可以在不需要進行任何設(shè)置的情況下將其用于糟糕的、龐大的企業(yè)代碼庫中。只需打開裝飾器(如下示例所示),并將輸出重定向到一個專用的日志文件,將日志文件...
TensorFlow 的功能以及在其他編程語言中的應(yīng)用
Python 是 TensorFlow 支持的第一種客戶端語言,目前支持的功能最多。該功能正逐步移植到 TensorFlow 的核心(用 C++ 實現(xiàn))...
第二步,不設(shè)置任何directive,直接執(zhí)行C綜合,此時會顯示如下錯誤信息。該信息表明,在非dataflow區(qū)域使用默認的FIFO規(guī)模(這個FIFO是...
Python 多好用不用多說,大家看看自己用的語言就知道了。但是 Python 隱藏的高級功能你都 get 了嗎?本文中,作者列舉了 Python 中五...
一種新的帶有不確定性的邊界框回歸損失,可用于學(xué)習(xí)更準確的目標定位
目標檢測是一種多任務(wù)學(xué)習(xí)問題,包含目標定位和目標分類。當前最佳的目標檢測器(比如 Faster RCNN、Cascade R-CNN 和 Mask R-...
2019-04-23 標簽:函數(shù)計算機視覺數(shù)據(jù)集 6859 0
因為當你在同一行里,同時給兩個變量賦同一值時,解釋器知道這個對象已經(jīng)生成,那么它就會引用到同一個對象。如果分成兩成的話,解釋器并不知道這個對象已經(jīng)存在了...
從上面公式可以注意到,它得到的是一個全局最優(yōu)解,但是每迭代一步,都要用到訓(xùn)練集所有的數(shù)據(jù),如果樣本數(shù)目 m 很大,那么可想而知這種方法的迭代速度!所以,...
2019-04-19 標簽:函數(shù)梯度機器學(xué)習(xí) 4395 0
PCA類在降維和數(shù)據(jù)重構(gòu)的簡單用法
sklearn.decomposition.SparsePCA和sklearn.decomposition.MiniBatchSparsePCA:Spa...
2019-04-17 標簽:函數(shù)數(shù)據(jù)集PCA算法 1.3萬 0
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