一、简介 最小均方(LMS, Least Mean Squares)是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进 ...
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2021-06-25 16:42:30
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一、简介 最小均方(LMS, Least Mean Squares)是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进 ...
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2021-06-25 16:41:14
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一、简介 最小均方(LMS, Least Mean Squares)是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进 ...
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2021-06-25 16:39:42
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均方误差个交叉熵误差都是常用的损失函数之一。 首先简要介绍下损失函数: 损失函数是用来表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标。即当前神经网络对监督数据在多大程度上不拟合,在多大 程度上不一致。说白了,即所创建的神经网络对输入数据的预测输出值与监督数据(实际输出值)的差距。 均方误差: 上面是计算公式, ...
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2020-12-11 12:25:24
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线性回归的一个问题可能是有可能出现欠拟合(如下图所示样本),因为它求的是具有最小均方误差的无偏估计。如果模型欠拟合将不能取得最好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一些偏差,从而降低预测的均方误差。其中的一个方法是局部加权线性回归。在该算法中,我们给待预测点附近的每一个点赋予一定的权重,在这个子 ...
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2020-09-24 22:13:45
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参考的一位大神的Blog,记录一下,便于以后复习。我是初学者,难免有许多错误的地方,恳请各位大神批评指正。 关于线性回归的理论,有很多优秀的课程(比如:吴恩达的机器学习课程)可供参考,这里直接进行代码实现,并对必要的地方进行解释。 1 import torch as tc #简写成tc便于编写代码 ...
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2020-09-17 18:10:13
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梯度下降法主要分为三种, 梯度下降法 随机梯度下降 小批量梯度下降 下面分别来介绍一下,这样更加有助于理解它们之间的联系。 梯度下降法 梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度,因此它有时也被称为批量梯度下降 下面就以均方误差讲解一下,假设损失函数如下: 其中 是预测值, 是真实值,那么要最小化上面损失 ...
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2020-07-20 22:40:33
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1. 均方误差MSE 2. 平均绝对误差MAE # true: 真目标变量的数组 # pred: 预测值的数组 def mse(true, pred): return np.sum((true - pred)**2) def mae(true, pred): return np.sum(np.abs ...
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2020-07-16 00:09:41
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计算机视觉任务主要分为:分类、检测、识别、定位四大类。 L1 loss ,L2 loss和smooth L1 loss 引自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1441560 一、常见的MSE、MAE损失函数 1.1 均方误差、平方损失 均方误差 ...
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2020-07-12 18:48:12
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# coding: utf-8 get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'notebook') import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import tensorflow.contr ...
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2020-07-10 09:31:57
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