CMU的研究人員Yichong Xu等提出了一種半監督算法排序回歸

無論是線性回歸，還是多項式回歸，預先都對模型的結構有比較強的假定，例如數據可以通過線性函數或多項式函數來擬合，而這些假定不一定成立。因此，許多場景下，我...

2018-07-08 標簽：函數線性線性回歸 5751 0

關于交叉熵在loss函數中使用的理解

這樣就可以計算出某一種可能性的信息量。舉一個例子，假設你拿出了你的電腦，按下開關，會有三種可能性，下表列出了每一種可能的概率及其對應的信息量

2018-07-03 標簽：函數深度學習交叉熵 5496 0

基于文本語料推斷含義及使用外部含義清單的含義表示模型

Johansson和Pina在2015年提出，后處理預訓練詞嵌入可以看起一個優化問題：多義詞嵌入可以分解為其含義嵌入的組合，同時含義嵌入應該靠近其語義網...

2018-07-02 標簽：神經網絡函數自然語言 3803 0

機器學習實用指南:訓練和損失函數

這個損失函數是合理的，因為當 $t$ 接近 0 時，$-log(t)$ 變得非常大，所以如果模型估計一個正例概率接近于 0，那么損失函數將會很大，同時如...

2018-06-29 標簽：函數機器學習 8830 0

L2損失函數的效果是否真的那么好呢？其他損失函數表現如何？

SSIM（structural similarity，結構相似性）的直覺主要是：人眼對結構（structure）信息很敏感，對高亮度區域（luminan...

2018-06-29 標簽：神經網絡函數cnn 1.7萬 0

不同種類的損失函數以及它們的作用

一旦違背了這條假設，那么線性回歸模型就不成立。但是我們也不能因此就認為使用非線性函數或基于樹的模型更好，而放棄將線性回歸模型作為基線方法。這時，分位數損...

2018-06-29 標簽：函數機器學習 2.2萬 0

流量計計量室的密封問題分析

液體在活塞頂面缺口處的泄漏主要發生在內計量室, 盡量縮短內計量腔與入口的相通時間, 以便減少壓力作用的時間過程, 設計入口形狀和位置時, 盡可能使入口接...

2018-06-27 標簽：流量計函數 4539 0

神經元和函數算法之間的關系（干貨）

人工神經網絡里的神經元是什么，有什么用。作為AI入門小白，參考了一些文章，想記點筆記加深印象，發出來是給有需求的童鞋學習共勉，大神輕拍！

2018-06-17 標簽：函數神經元 1.2萬 0

機器學習經典損失函數比較

所有的機器學習算法都或多或少的依賴于對目標函數最大化或者最小化的過程。我們常常將最小化的函數稱為損失函數，它主要用于衡量模型的預測能力。

2018-06-13 標簽：函數機器學習 8900 0

LabVIEW網絡講壇第四季：簡述信號處理的特點與支持的工具及函數

對LabVIEW信號處理的進行總體介紹，包括用LabVIEW作為信號處理平臺的優勢、LabVIEW支持的信號處理工具和函數等。

2018-06-25 標簽：labview信號處理ni 3234 0

推導正弦波正弦量、平均值、有效值基本公式

即：u＝F(t)＝sin(￡)，￡與t存在關系，￡的單位是角度，t的單位是秒。sin只能對“角度”，不能對“秒”。“秒”要轉換成“角度”才能sin?？傊?..

2018-06-11 標簽：正弦波函數有效值 20.1萬 0

C語言模塊化程序設計需理解概念

等類似問題。面對這些問題，我們只能發出由衷的感慨：世界上還有很多有意義的事情等著我們去消化攝入的食物。實際上，嵌入式系統要運行到世界末日。中斷服務程序中...

2018-06-08 標簽：嵌入式系統C語言函數 7906 0

YOLO的核心思想及YOLO的實現細節

在訓練的過程中，當網絡遇到一個來自檢測數據集的圖片與標記信息，那么就把這些數據用完整的 YOLO v2 loss 功能反向傳播這個圖片。當網絡遇到一個來...

2018-06-05 標簽：圖像函數網格 2.4萬 0

掌握logistic regression模型，有必要先了解線性回歸模型和梯度下降法

先回想一下線性回歸，線性回歸模型幫助我們用最簡單的線性方程實現了對數據的擬合，然而，這只能完成回歸任務，無法完成分類任務，那么 logistics re...

2018-06-04 標簽：函數線性Logistic 7848 0

Python3函數知識大全包括定義,調用,參數,變量等詳細舉例說明

函數是組織好的，可重復使用的，用來實現單一，或相關聯功能的代碼段。函數能提高應用的模塊性，和代碼的重復利用率。Python提供了許多內建函數，比如pri...

2018-06-02 標簽：函數代碼Python3 6802 0