速率 网路learning神经
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
The fourth day learning summary
一、for 循环循环就是重复做某件事，for循环是python提供第二种循环机制（第一种是while循环），理论上for循环能做的事情，while循环都可以做。目的：之所以要有for循环，是因为for循环在循环取值（遍历取值）比while循环更简洁。代码示例：for i in range(1, 11 ......
经典卷积神经网络LeNet&AlexNet&VGG
LeNet LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构，于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为，卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络，可以说LeCun等是CNN的缔造者，而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作网络结构图由下图所示： L ......
神经网络优化篇：详解正则化（Regularization）
正则化 深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少的网络误差。 如果怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方 ......
传输速率与吞吐量
在数据传输的过程中，两个设备之间的数据流动的物理速度称为：传输速率 单位为bps（bits per second，每秒比特数）。 从严格意义上来讲，各种传输媒介中信号的流动速度是恒定的。因此，即使数据链路的传输速率不相同，也不会出现传输速度忽快忽慢的问题。 我们看到很多广告宣传传输速率千兆等等，其实 ......
LightGCL Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning For Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前的图对比学习方法都存在一些问题，它们要么对用户-项目交互图执行随机增强，要么依赖于基于启发式的增强技术（例如用户聚类）来生成对比视图。这些方法都不能很好的保留内在的语义结构，而且很容易受到噪声扰动的影响。所以我们提出了一个图对比学习范式LightGCL来减轻基于CL的推荐者的通 ......
BigdataAIML-ML-Models for machine learning Explore the ideas behind machine learning models and some key algorithms used for each
最好的机器学习教程系列：https://developer.ibm.com/articles/cc-models-machine-learning/ By M. Tim Jones, Published December 4, 2017 Models for machine learning Alg ......
Deep Residual Learning for Image Recognition：ResNet
Deep Residual Learning for Image Recognition * Authors: [[Kaiming He]], [[Xiangyu Zhang]], [[Shaoqing Ren]], [[Jian Sun]] DOI: 10.1109/CVPR.2016.90 初读 ......
聊聊神经网络的优化算法
优化算法主要用于调整神经网络中的超参数，使得训练数据集上的损失函数尽可能小。其核心逻辑是通过计算损失函数对参数的梯度（导数）来确定参数更新方向。 SGD Stochastic Gradient Descent(随机梯度下降法)：随机梯度下降算法是一种改进的梯度下降方法，它在每次更新参数时，只随机选择 ......
Learning to Rank — xgboost 2.0.2
* [Learning to Rank — xgboost 2.0.2 documentation](https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/tutorials/learning_to_rank.html)* [XGBoost的原理、公式推导、Python实 ......
A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance
A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance 基于图像和视频的小对象指南使用深度学习进行检测：的案例研究海上监视 1 ......
Occluded Person Re-Identification with Deep Learning: A Survey and Perspectives
应对行人信息丢失、噪声干扰、视角错位等挑战 局部特征学习：人体分割、姿态估计、语义分割、属性注释、混合法 ***语义分割*** ECCV-2020）用于行人重识别的身份引导人类语义解析 https://blog.51cto.com/u_14300986/5466923 ......
神经网络优化篇：机器学习基础（Basic Recipe for Machine Learning）
机器学习基础 下图就是在训练神经网络用到的基本方法：（尝试这些方法，可能有用，可能没用） 这是在训练神经网络时用到地基本方法，初始模型训练完成后，首先要知道算法的偏差高不高，如果偏差较高，试着评估训练集或训练数据的性能。如果偏差的确很高，甚至无法拟合训练集，那么要做的就是选择一个新的网络，比如含有更 ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 正则化
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
Machine Learning in Python
Metric Formula Interpretation Accuracy $ \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} $ Overall performance of model Precision $ \frac{TP}{TP+FN} $ How accurate the posi ......
PINN——加入物理约束的神经网络
【摘要】 基于物理信息的神经网络（Physics-informed Neural Network， 简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，它不仅能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律，而且能够学习到数学方程描述的物理定律。与纯数据驱动的神经网络学习相比，PINN在训练过 ......
Ansor：Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning
Ansor：Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning Abstract 高性能的张量程序对于保证深度神经网络的高效执行十分关键，但是在不同硬件平台上获取高性能的张量程序并不容易。近年的研究中，深度学习系统依赖硬件供应商提 ......
RLHF · PbRL | 选择 near on-policy query，加速 policy learning 收敛速度
Query-Policy Misalignment：选择的看似 informative 的 query，实际上可能与 RL agent 的兴趣不一致，因此对 policy learning 几乎没有帮助，最终导致 feedback-efficiency 低下。 ......
Q-learning与Sarsa算法辨析
这个是Q-learing的一个算法，根据代码，它就是，先设定训练100次，然后，给它一个随机的状态，这里我们假设状态6就是终点，那么走迷宫的时候，如果没走到6，就要一直走下去，，所以里面还要用到一个while循环，然后在每个状态的时候，找一个非负的动作，存储在数组里，（算是合理动作的集合吧），下一个 ......
《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》阅读笔记
论文标题 《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》 细粒度视觉分类中类别一致多粒度特征的渐进学习 作者 Ruoyi D ......
神经网络算法原理简述
神经网络算法是一种模拟人类神经系统运作的机器学习算法。它由多个神经元（或称为节点）组成，每个神经元都与其他神经元连接，并通过这些连接传递信息。神经网络通过学习大量数据，自动调整连接的权重，从而实现模式识别、分类、回归等任务。神经网络算法的原理可以分为以下几个步骤： 输入层：神经网络的第一层是输入层， ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 数据缩放
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
基于小波神经网络的网络流量预测算法matlab仿真
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 网络流量能直接反映网络性能的好坏，网络流量的建模与预测对于大规模网络的规划设计、网络资源管理以及用户行为的调节等方面都具有积极意义。本课题首先介绍了网络流量的特征，在分析了小波理论的基础上提出了一种基于小波变换的 ......
week2-神经网络基础
1. Binary Classification 如上图所示是经典的二分类问题。输入的图片是3通道64*64像素的，有3个64*64的矩阵，把这些像素亮度放入一个特征向量（feature vector）x。（按照通道的顺序排列下来，如上图的X）,向量x的总维度就是64*64*3，为12288。用n_ ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 标准化
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
Nougat：结合光学神经网络，引领学术PDF文档的智能解析、挖掘学术论文PDF的价值
Nougat：结合光学神经网络，引领学术PDF文档的智能解析、挖掘学术论文PDF的价值 这是Nougat的官方存储库，Nougat是一种学术文档PDF解析器，可以理解LaTeX数学和表格。 Project page: https://facebookresearch.github.io/nougat ......
网络传输之带宽、网速和流量，及宽带的速率计算
转载来自于：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1762214753766275139&wfr=spider&for=pc网络传输中的三个基本概念，带宽、网速和流量，是我们日常使用网络时必须了解的重要概念。虽然它们都与网络传输相关，但它们之间有着不同的定义和关系。 带宽 ......
神经网络是如何工作的？
作为一名程序员，我们习惯于去了解所使用工具、中间件的底层原理，本文则旨在帮助大家了解AI模型的底层机制，让大家在学习或应用各种大模型时更加得心应手，更加适合没有AI基础的小伙伴们。 ......
【Pytorch基础实战】第一节，BP神经网络
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_1 实现代码 import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim ......