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通过代码原理教你搞懂SGD随机梯度下降、BGD、MBGD
在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为:对应的损失函数为:(这里的1/2是为了后面求导计算方便)下图作为一个二维参数(theta0,theta1)组对应能量函数的可视化图:下面我们来分别讲解三种梯度下降法1批量梯度
分类:其他好文   时间:2020-11-27 10:49:35    阅读次数:5
机器学习脉络梳理
参数参数分为两种:可学习得到的参数,和超参数。机器学习可以归结为学习一个映射函数f:x→y,将输入变量x映射为输出变量y。一般我们可以假设映射函数为y=f(x,θ)。其中θ即为函数的参数。参数可以通过学习算法进行学习。除了可学习的参数之外,还有一类参数是用来定义模型结构或训练策略的,这类参数叫做超参数(Hyper-Parameter)。超参数和可学习的参数不同,通常是按照人的经验设定,或者通过网格
分类:其他好文   时间:2020-11-26 14:22:46    阅读次数:6
ACM退役总结
我是在高二的时候接触到程序设计竞赛的,从那时起我就对程序设计抱有浓厚的兴趣,并在填大学志愿的时候毫不犹豫的选择了计算机学院。在刚进入大学时,我想加入ACM俱乐部的目的很简单,就是弥补我高中时的遗憾,高中因为这样那样的原因,最后离省一就差了一个测试点的距离,于是下定决心要在大学里继续打比赛。但是加入A ...
分类:其他好文   时间:2020-11-26 14:14:04    阅读次数:6
数据挖掘之一元线性回归 python代码
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #数据集x,y x,y 都是向量 #给个实例x是身高(m),y是体重(kg) #我们给实际数据x,y训练出最佳的模型 y=ax+b 然后在找个身高x预测体重y x=[0.75,0.85,0.95,1 ...
分类:编程语言   时间:2020-11-25 12:04:23    阅读次数:8
NLP自然语言处理
老实来讲这课我一头雾水满脑袋问号 import numpy as np from collections import Counter counttime = 0 #统计训练语料:spam 和 ham 各自评论总数,单词频率 def seperate(filename): hamcnt = Coun ...
分类:编程语言   时间:2020-11-23 12:07:30    阅读次数:7
LOCALIZATION, DETECTION AND TRACKING OF MULTIPLE MOVING SOUND SOURCES WITH A CONVOLUTIONAL RECURRENT NEURAL NETWORK
2019-用卷积递归神经网络定位、检测和跟踪多个运动声源 摘要 本文研究了使用卷积递归神经网络对声音事件进行联合定位、检测和跟踪。我们使用先前提出的用于定位和检测静止源的CRNN,并且表明当使用动态场景训练时,递归层能够实现运动源的空间跟踪。将该神经网络的跟踪性能与结合了多源(波达方向)估计器和粒子 ...
分类:Web程序   时间:2020-11-23 12:05:14    阅读次数:14
自监督学习
转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/108906502 什么是自监督学习? 自监督学习主要是利用辅助任务(pretext)从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息,通过这种构造的监督信息对网络进行训练,从而可以学习到对下游任务有价值的表征。 自监督学习的主要方法 自监督学 ...
分类:其他好文   时间:2020-11-21 12:30:39    阅读次数:5
将tusimple转换为lanenet-lane-detection可以训练的方式
# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import jsonimport numpy as npbase_path = "D:/Personal_Task/A3_ADASProject/Traffic_Line/dataset/train_set/"targetpath ...
分类:Web程序   时间:2020-11-20 12:21:54    阅读次数:33
2.5 tensorflow2.3--变量Variable声明和初始化
1.1 变量Variable 1.1.1 变量的声明和使用 变量,它和占位符的不同是它在定义时需要赋值,而且它的数值是可以在图的计算过程中随时改变的。因此,占位符通常用作图的输入(即训练数据),而变量用作图中可以被“训练”或“学习”的那些tensor,例如y=ax+b中的a和b。 通过变量类Vari ...
分类:其他好文   时间:2020-11-20 11:52:07    阅读次数:5
机器学习脉络梳理
参数参数分为两种:可学习得到的参数,和超参数。机器学习可以归结为学习一个映射函数f:x→y,将输入变量x映射为输出变量y。一般我们可以假设映射函数为y=f(x,θ)。其中θ即为函数的参数。参数可以通过学习算法进行学习。除了可学习的参数之外,还有一类参数是用来定义模型结构或训练策略的,这类参数叫做超参数(Hyper-Parameter)。超参数和可学习的参数不同,通常是按照人的经验设定,或者通过网格
分类:其他好文   时间:2020-11-20 11:17:05    阅读次数:7
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