一、ELM是什么 为解决前馈神经网络中出现的问题,黄广斌教授等提出了极限学习机(ELM) 算法。ELM 算法是在 SLFNs 算法基础上发展的,当 ELM 算法的激活函数无限可微,ELM 的隐藏层输出矩阵 H 可以不受迭代训练的影响,保持不变。选取合适的输入权重𝜔𝑖和隐含层的阈值𝑏𝑖,ELM ...
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2021-03-05 13:17:07
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论文基本信息 2018 | NIPS | Glow : Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions | Kingma, D. P. and Dhariwal, P. 提出的方法 基于NICE和RealNVP 使用可逆的$1\times 1$卷积代 ...
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2021-02-24 13:26:54
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1、引言 最近一段时间在对卷积神经网络进行量化的过程中,阅读了部分论文,其中对于谷歌在CVPR2018上发表的论文“Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference ...
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2021-02-18 13:53:35
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RNN 为什么要用RNN 输出是多个值,普通的前向传播网络只有一个 label。 输入之间有顺序关系,输出之间也有顺序关系。 综上,针对有顺序关系的预测值,可以用 RNN。 RNN 的特点 Multiple copies of the same network 因此常看见 rnn 的网络结构示意图, ...
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2021-02-18 13:36:34
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GNN:权重依靠认为设定或学习得到 GCN:依赖于图结构决定更新权重。\(H^{(l+1)}=\sigma{(\hat{D}^{-\frac{1}{2}} \hat{A}\hat{D}^{-\frac{1}{2}} H^{(l)} W^{(l)})}\) GAT:GAT是对于GCN在邻居权重分配问题 ...
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2021-02-09 12:17:57
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最近看了一个国外大佬的技术文章,我受益匪浅,为网站添加添加canonical标签是SEO优化中非常重要的一步,rrel="canonical"可以解决因网址不同但内容重复,从而造成权重分散的问题,目前百度、Google、雅虎、微软等搜索引擎都已支持此标签。 例子演示 https://www.nice ...
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2021-02-02 11:12:27
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TensorFlow优化器及用法 函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值。梯度下降算法基于相同的原理,即调整系数(权重和偏置)使损失函数的梯度下降。 在回归中,使用梯度下降来优化损失函数并获得系数。本文将介绍如何使用 TensorFlow 的梯度下降优化器及其变体。 按照损失函数的负梯度成比例 ...
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2021-01-30 12:17:31
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1 执行顺序 @seq_task(1) 表示第一个执行 @task(1) 此时不表示权重,表示执行多少次 from locust import TaskSequence, task, HttpLocust, between class TestLogin(TaskSequence): # locus ...
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2021-01-28 12:03:01
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损失函数 总损失定义为: yi为第i个训练样本的真实值 h(xi)为第i个训练样本特征值组合预测函数 又称最小二乘法 正规方程 理解:X为特征值矩阵,y为目标值矩阵。直接求到最好的结果 缺点:当特征过多过复杂时,求解速度太慢并且得不到结果 其中y是真实值矩阵,X是特征值矩阵,w是权重矩阵 对其求解关 ...
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2021-01-25 11:38:16
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抖音在各大手机应用占据榜首,抖音的神奇之处就是超强的黏性吸引了年轻人的爱好,能够让每个年轻人都有展现个性和才华的地方,在也让更多的年轻人一佣而上让抖音瞬间火爆全球。 账号权重太低了,大部分的用户在刚开始发布抖音的时候有浏览量,但是后面再发视频的时候,视频内容的播放量是越来越少了,从系统推荐哪里已经分 ...
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2021-01-25 11:07:14
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