梯度minibatch深度rmsprop

方向导数 a) 方向导数是针对多元函数的导数。（下面都以二元函数来进行说明） b) 那不是已经有偏导函数了么？为啥还来了个方向导数？ 因为偏导数研究的是沿坐标轴正方向时函数的变化率，比如：沿x轴正方向，这时只有一个变量再变。 然后数学家们觉得这还不够，要研究下沿着非坐标轴方向时函数的变化率，这个就是 ......

基于Java面向对象思想对个人项目的深度分析 一、摘要 本文站在java面向对象思想的角度，深入研究了GJH同学Java中小学数学卷子自动生成程序的工程代码。通过对核心类、继承与多态、封装与解耦等面向对象思想和生成题目算法进行了深度分析，全面探讨了系统的优缺点与改进空间。 关键字：java面向对象思 ......

104.二叉树的最大深度 后序遍历法 class Solution { public: int getdepth(TreeNode* node){ if(node == NULL) return 0; int leftdepth = getdepth(node->left); int rightde ......

import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l 7.4.1 Inception块 GoogLNet 中的基本卷积块叫做 Inception 块（大概 ......

1.算法运行效果图预览 Tttttttttttttt123 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 车辆检测是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向，它在交通管理、智能驾驶和安防等领域具有广泛的应用。Faster R-CNN是一种常用的目标检测算法，结合了深度学习和区域建议技 ......

深度学习已经成为了人工智能领域的一股重要力量，而深度学习框架则是在这个领域中进行研究和应用的必备工具。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Theano和Caffe等，其中TensorFlow和PyTorch是最受欢迎的两个框架。本文将着重介绍这两个框架的优缺点以及... ......

LeNet、AlexNet和VGG的设计模式都是先用卷积层与汇聚层提取特征，然后用全连接层对特征进行处理。 AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于扩大和加深这两个模块。网络中的网络（NiN）则是在每个像素的通道上分别使用多层感知机。 import torch from torch impo ......

前言 CRATE 模型完全由理论指导设计，仅用自监督学习即可实现分割语义涌现。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈 ......

情绪一直在人类的行为和决策中起到核心作用。这篇文章旨在深入探讨情绪的复杂性、其与理性的关系以及信息不对称如何影响我们对情绪的解读。 1. 情绪的价值与挑战 情绪不仅仅是我们对内部和外部环境的反应，它们还为我们提供了有关这些环境的重要信息。但是，当情绪被压抑或不被认识到时，它们可能以不健康的方式表现出 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 7.2.1 VGG 块 AlexNet 没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络，如今研究人员转向了块的角度思考问题。通过使用循环和子程序，可以很容易地在任何现 ......

深度学习是人工智能领域中最受关注和研究的子领域之一，它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等各个领域都有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习的发展历史、不同类型、应用领域以及未来发展前景。 ......

前言 本文将深入分析Java线程池的源码，包括线程池的创建、任务提交、工作线程的执行和线程池的关闭等过程。通过对线程池源码的解析，我们能够更好地理解线程池的原理和机制，为我们在实际开发中合理使用线程池提供指导。 文章内容较长，建议找个安静的环境慢慢细读，由于线程池涉及的内容比较多，需要至少熟悉以下知 ......

算法亮点： 1、leaf-wise生长策略+特征并行和数据并行 让我们通过一个简单的例子来详细解释 LightGBM 的 Leaf-wise 生长策略。假设我们有以下的数据集：| 年龄 | 收入 | 购买 || | | || 20 | 3000 | 0 || 25 | 3500 | 0 || 30  ......

整体网络结构如下： 最关键的改进是使用了一个叫深度可分离卷积的结构，将原始的3*3卷积升通道的操作分解成了两部分： 第一部分是保持通道不变的情况下做3*3卷积。 第二部分是使用1*1的卷积做通道提升操作。 结果就是能够减少很多的运算量。 下面依然是一个猫狗大战的训练程序，并且增加了断点续练的部分处理 ......

ps： 近期组会整理了一篇论文综述，先记录在案。 摘 要: 深度学习能目前广泛应用于各个领域内，比如：医疗、交通以及娱乐等领域。随着社会的计算机算力的迅速增长以及GPU 等硬件的支持，催生了一系列人工智能应用，例如医疗诊断、自动驾驶和个性化推荐等。得益于这一系列应用，人类社会生产力获得了极大的发展。 ......

背景和目的 本文介绍了几个常用的序列化和反序列化库，包括System.Text.Json、Newtonsoft.Json、 Protobuf-Net、MessagePack-Net，我们将对这些库进行性能测评 库名称 介绍 Github地址 System.Text.Json .NET Core 3. ......

一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址，否则保留追究法律责任的权 ......

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 正交频分复用（OFDM）是一种多载波调制技术，已经广泛应用于数字通信领域。OFDM信号检测是接收端的关键问题之一，目的是将接收到的OFDM信号恢复为原始数据。由于OFDM信号具有高带宽效率、抗多径衰落等特点，可以 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.5.1 最大汇聚和平均汇聚 汇聚层和卷积层类似，区别在于汇聚层不带包含参数，汇聚操作是确定性的，通常计算汇聚窗口中所有元素的最大值或平均值，即最大汇聚和平均汇聚。 def ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.6.1 LeNet LetNet-5 由两个部分组成： - 卷积编码器：由两个卷积核组成。 - 全连接层稠密块：由三个全连接层组成。 模型结构如下流程图（每个卷积块由一个 ......

import torch from d2l import torch as d2l 6.4.1 多输入通道 简言之，多通道即为单通道之推广，各参数对上即可。 def corr2d_multi_in(X, K): # 先遍历“X”和“K”的第0个维度（通道维度），再把它们加在一起 return sum ......

如果有一个多层嵌套的数组，想要计算其层级（深度），可以使用递归或迭代方法来实现。以下是两种常用的方法示例： 递归方法： function calculateDepth(arr) { if (!Array.isArray(arr)) { return 0; // 如果不是数组，返回0表示不是层级结构 ......

给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5, ......

6.3.1 填充 虽然我们用的卷积核较小，每次只会丢失几像素，但是如果应用多层连续的卷积层，累积的像素丢失就会很多。解决此问题的方法为填充。 填充后的输出形状将为 \((n_h-k_h+p_h+1)\times(n_w-k_w+p_w+1)\) import torch from torch imp ......

pytorch简单了解 读取数据 from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class mydata(Dataset): def __init__(self,root_dir,label_dir): se ......

基础数据操作 x=torch.arange(num) x.shape //每个张量的形状 x.reshape(n1,n2,...,nm) torch.zeros(n1,n2,...,nm) torch.ones(n1,n2,...,nm) torch.randn(n1,n2,...,nm)//正态分 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.2.1 互相关计算 X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]) K = t ......

如何选择最适合您团队的Bug管理系统？本指南提供了全面的选型建议，并深度对比了8类主流工具如PingCode、Jira、 Mantis等。 ......

6.1.1 不变性 平移不变性（translation invariance）： 不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。 局部性（locality）： 神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远 ......

前面介绍了图像分类网络，并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络，这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 ......