一、简介 1 概述 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。 BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一
EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型，这些模型的处理会输入很多参数，若仅使用默认的参数，那么时序模型预测的准确率将无法提高，异常检测模型的误报率也无法降低，甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用。若想有效地使用EGADS系统，那么必须了解EGADS系统的核心算法思想，并据此调
CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.13) project(trajectoryError) #用变量替换值 set(CMAKE_CXX_STANDARD 14) set(Sophus_LIBRARIES "/usr/local/lib/libSophus.so") #搜索外部库 find_package(Pangolin REQUIRED) #指定头文件的搜索路径,编译器查找相应
特征集的贝叶斯误差及贝叶斯最优化分类器 贝叶斯误差，在特征分布确定（一般没法知道）的情况下，描述了模型所能达到的最好分类结果；在模型拟合能力完美的情况下，衡量了当前采样特征集对真实特征分布的采样误差（不确定是不是可以用这个词）。 贝叶斯误差 Wiki定义：贝叶斯误差（bayes error r
第一章 统计学习方法概论 本章简要叙述统计学习方法的一些基本概念，这是对全书内容的概括，也是全书内容的基础。 统计学习的定义、研究对象与方法 监督学习，本书的主要内容 统计学习的三要素：模型、策略、算法 介绍模型选择：正则化、交叉验证、学习的泛化能力 介绍生成模型及
峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）通常用于测量图像压缩等有损变换的重建图像质量，是一个表示信号所能到达的最大功率和影响它表示精度的背景噪声功率比值的工程度量，对于图像超分辨率，通过信号最大值的平方和图像之间的均方误差定义PSNR。PSNR 通常在 20 到 40 之间变化，数
2、模型评估与选择 经验误差与过拟合 误差：学习器预测与样本实际输出值之间的差异 训练误差：学习器在训练集上的误差 泛化误差：训练集在新样本上的误差 希望泛化误差小的，但实际只能使经验误差最小化 过拟合：学习器把训练样本自身的特点当作了所有样本潜在的样本都会具有的一般特
误差计算目录OutlineMSEEntropyCross EntropyBinary ClassificationSingle outputClassificationWhy not MSE？logits-->CrossEntropyOutlineMSECross Entropy LossHinge LossMSE\(loss = \frac{1}{N}\sum(y-out)^2\)\(L_{2-norm} = \sqrt{\sum(y-out)}\)import tensorflo
雷达的技术指标大致包括其探测距离、分辨力、距离精度、方位精度、抗干扰力等。下面就详细介绍一下各项技术指标。 1、探测距离 关于探测距离首先先从来了解一下雷达方程的简单行式。 （1） 上式中右侧第一项表示的是增益为Gt的天线辐射功率为Pt在离雷达距离R处的功率密度。右侧第
一、简介 1 概述 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。 BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型
BackgroundV2(2020,background) 网络结构：网络是两部分组成，一个粗分割base网络，一个精细分割refiner网络，其中预测的时alpha与一个前景残差，Fr = F-I组成，研究人员说这对于网络有好处 base网络：全卷积的encoder-decoder网络，类似于deeplabv3与deeplabv3+结构，主干网是resnet50，或
机器学习AI算法工程 公众号： datayx 深度学习学习7步骤 1．学习或者回忆一些数学知识 因为计算机能做的就只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学问题[1]。我们的目标是训练出一个模型，用这个模型去进行一系列的预测。于是，我们将训练过程涉及的过程抽象成数学函数：首先，需要定义一
前言：这节课，主要介绍了无人车里面基本控制理论，然后介绍常用基本级控制器PID，也介绍以下进阶版本控制器，最后介绍一下matlab里面的控制工具箱。很菜现在，有些理解错误地方，还望大大们不吝赐教。觉得写得还行，麻烦赏个赞哈。好了，不瞎扯了，开始主题。 概要 1控制理论基础 2 PID控制器 3
前序： Google AI最新出品的论文Reformer 在ICLR 2020会议上获得高分，论文中对当前暴热的Transformer做两点革新：一个是局部敏感哈希(LSH)；一个是可逆残差网络代替标准残差网络。本文主要介绍变革的第二部分，可逆残差网络。先从神经网络的反向传播讲起，然后是标准残差网络，最后自然过渡
六、更多的神经网络人的大脑神经元每秒可以运算1000次左右，与电脑元器件每秒10的10次方的速度量级相比运算速度显得慢得多。但是人脑中存在大约几百亿的神经元，每个神经元又与上万个神经元相连。正是这种复杂的组合方式，给与了我们强大的分辨问题的能力，使得我们一眼就能分辨出哪个是苹
为交叉熵和平方误差神经网络损失函数的吸引域可视化 1 论文概述1.1 文章摘要1.2 专业术语1.3 引言 2 相关工作3 损失函数4 适应值曲面分析4.1 渐进梯度行走4.2 损失梯度云4.3 量化吸引域 5 实验过程5.1 基准问题5.2 取样参数 6 实验结果7 结论展望 1 论文概述 2020年3月
一、经验误差与过拟合 错误率：分类错误的样本占总样本的比例精度：1 - 错误率误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差：学习器在训练集上的误差泛化误差：在新样本上的误差过拟合：学习器把训练的样本学习的“太好”率的时候，很可能已经把训练样本的本身的一些特
翻译了一篇博文，原文pdf可后台回复“最小二乘”下载。当面试时问到最小二乘损失函数的基础数学知识时，你会怎么回答？Q: 为什么在回归中将误差求平方？A：因为可以把所有误差转化为正数。Q：为什么不直接用绝对值将误差转为正数？A：因为绝对值函数不是处处可导。Q：这个在数值算法中不成问题，LASSO
这里写目录标题 集成学习-打卡task3优化基础模型优化什么（目的）怎么优化（过程） 集成学习-打卡task3 优化基础模型 优化什么（目的） 在回归模型中我们常用MSE均方误差来对模型进行评价。 其中 f̂ (xi) 是样本 xi 用建立的模型 f̂ 预测的结果。而当我们训练好模型后，我们会遇
前言 多元线性回归模型统计推断结果的可靠性，建立在一些统计假设的基础上，只有在假设条件满足时，模型输出结果才成立，本文将展开讨论多元线性回归有哪些基本假设、如何检验假设是否成立、以及当基本假设不满足时的处理方案。同时需要说明的是，轻微违背假设并不会对主要的分析结果产
本文使用C++语言书写，对于C的小伙伴们，如果编译不通过的话……就说明C里面没有这个内容，可以跳过 通常来说，我们书写程序主要只用整形变量 (signed/unsigned) (long/long long/short) int a; 但是有时候，我们又需要一些小数运算。 所以就会出现 float b; double c; long double d; 至
一、数据预处理 获取数据查看数据基本情况info()/head()/describe()缺失值处理（删除/填充/承认缺失值存在）、异常值处理（删除/保留/处理到一定范围内）类别型数据处理、时间型数据处理、转换变量类型、对数据进行分箱/分桶/离散化分类建模，分析样本是否不均衡（过抽样，欠抽样/正负样本
导论 统计学习概述 统计学习（statistical learning）是一套以理解数据为目的的庞大工具集，是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科，也称统计机器学习。 统计学习的对象是数据（data），从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知
通过年龄，工资。预测贷款金额。 贷款金额： = k1 * 工资 + k2 * 工资 + k k1 ，k2 权重对结果影响大， k 偏置项对结果影响小 化简整合：多少个特征，就有多少个权重参数 额外增加一列： 值为1 . 为了矩阵计算。 真实值和预测值之间存在差异。理论模型和现实模型必然存在差异。 每
本文主要内容： 2.1 误差的计算 2.1.1 示例： 2.1.2 Cross Entropy Loss交义熵损失 2.1.3 回到前面的示例 2.2 误差的反向传播 2.3 权重的更新 2.1 误差的计算 2.1.1 示例： 下面以一个三层的BP神经网络为例进行讲述，如下图： 参数讲解： 左侧为输入层，有两个参数：x
