unet网络详解
unet网络详解
【定位教程2----旋转中心标定之方法一】
【定位教程2----旋转中心标定之方法一】
ChatGPT在热门行业的应用场景有哪些
如果家里有小朋友在读小学,初中,高中的,可以通过让孩子和ChatGPT的互动,来学习巩固扩展学校学的知识。例如,在一个工厂的生产线上,工人可以使用ChatGpt来获得快速的生产指导。在这个场景中,ChatGpt可以帮助您快速分析营销数据,从而提供有效的营销策略。在这个场景中,ChatGpt可以帮助您
python 海龟画图 树
from turtle import *from random import *from math import *def tree(n, l): pd() t = cos(radians(heading() + 45)) / 8 + 0.25 pencolor(t, t, t) pensi
【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降
【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降数据模型为线性回归模型,方程代价函数。代价函数就是实际数据与数学模型(这里是一元一次方程)所预测的差值,如:蓝线的长度就是代价函数,可以看到代价函数越大拟合效果越差,代价函数越小,拟合效果越好。其中关于 θ1\theta_1θ1 的的代价函数f(θ1)f(\th
小样本学习
给定两张图片 a 和 b,如果两张图片越相似,则 sim (a, b) 的值越大。在小样本学习问题中,Support Set中每一类往往只有少数几个样本,单单依靠这些样本,不可能训练出一个深度神经网络,甚至无法采用迁移学习中的Pretraining+Fine Tuning方法。将Query图片和Su
数学建模(二):遗传算法(GA)
神经网络(Neural Network,NN);模糊逻辑(Fuzzy Logic,FL);遗传算法蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO);粒子群优化算法(Particle Swarm Op);免疫算法(Immune Algorithm,IA);分布估计算法(Estim
异常检测&动态阈值
异常检测&动态阈值
如何使用evo工具评估LeGO-LOAM跑KITTI数据集的结果
如何使用evo工具评估LeGO-LOAM跑KITTI数据集的结果下载KITTI数据集安装kitti2bag修改LeGO-LOAM代码utility.himageProjection.cpptransformFusion.cpp安装evo最终结果下载KITTI数据集官方链接:KITTI官网我们只用得到
用Bibtex导出GB/T 7714等格式引用的方法
1、背景:为什么这tmd会成为一个问题?有的会议期刊,比如ICLR,它在谷歌学术等一众学术搜索引擎上,都只有arxiv的引用出处。比如,针对论文:《Learning invariant representations for reinforcement learning without recons
【机器学习】Meta-Learning(元学习)
文章目录前言从传统学习引出元学习对比机器学习和元学习如何实现元学习参考链接前言元学习Meta Learning,含义为学会学习,即learn to learn,带着对人类的“学习能力”的期望诞生的。Meta Learning希望使得模型获取一种 “学会学习” 的能力,使其可以在获取已有“知识”的基础
【数学基础】你还不理解最大似然估计吗?一篇文章带你快速了解掌握
本文介绍了机器学习中常见的最大似然估计的数学基础,从理论到举例,浅显易懂。
PCA针对TE过程(田纳西伊斯曼过程)数据的故障监测处理
PCA故障诊断中两个关键统计变量T2T^2T2和SPESPESPE的的计算T2T^2T2:Hotelling-T2SPESPESPE:平方预测误差(Squared prediction error)T2T^2T2 统计量反映了每个主成分在变化趋势和幅值上偏离模型的程度,是对模型内部化的一种度量,它可
机器学习中的数学原理——精确率与召回率
详解精确率和召回率,通过这篇博客,你将清晰的明白什么是精确率、召回率。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记,主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟,也希望对你的学习有帮助哦!感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言!这一篇就更新一下《 白话机器学习中的数学——精确率与召回率》
机器学习强基计划0-4:通俗理解奥卡姆剃刀与没有免费午餐定理
脱离具体应用场景空谈学习算法的优劣毫无意义,这就是机器学习视角下的“天下没有免费午餐”定理”。本文详细总结机器学习领域的若干重要指导思想,为机器学习领域的探索建立理论指导
融合transformer和对抗学习的多变量时间序列异常检测算法TranAD论文和代码解读...
一、前言今天的文章来自VLDBTranAD: Deep Transformer Networks for Anomaly Detection in Multivariate Time Series Data论文链接:https://arxiv.org/pdf/2201.07284v6.pdf代码地址
基于凸集上投影(POCS)的聚类算法
本文综述了一种基于凸集投影法的聚类算法,即基于POCS的聚类算法。原始论文发布在IWIS2022上。
【深度学习】模型过拟合的原因以及解决办法
不要过度训练,提前结束训练early-stopping:训练时间足够长,模型就会把一些噪声隐含的规律学习到,这个时候降低模型的性能是显而易见的。第3组模型过拟合:模型复杂度过高,抽象出的数学公式非常复杂,很完美的拟合训练集的每个数据,但过度强调拟合原始数据。第1组模型欠拟合:模型复杂度过低,抽象出的
多智能体强化学习—QMIX
多智能体强化学习—QMIX论文地址:https://arxiv.org/pdf/1803.11485.pdf1 介绍 首先介绍一下VDN(value decomposition networks)顾名思义,VDN是一种价值分解的网络,采用对每个智能体的值函数进行整合,得到一个联合动作值函数。为了简