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    復(fù)現(xiàn)兩篇論文中的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型

    星期二, 08. 十月 2019 03:27下午注:論文實(shí)現(xiàn)代碼和論文.pdf都在git 賬號(hào)下,歡迎交流討論 論文題目: Learning to Monitor Machi...

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    目標(biāo)檢測(cè)

    目標(biāo)定位 目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中一個(gè)熱門(mén)的應(yīng)用領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)首先需要實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的定位問(wèn)題。通常一張圖片有多個(gè)目標(biāo),實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位,有助于目標(biāo)檢測(cè),如下例子所示: 對(duì)于目標(biāo)定位...

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    時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法之 Transformer

    本文鏈接:個(gè)人站 | 簡(jiǎn)書(shū) | CSDN版權(quán)聲明:除特別聲明外,本博客文章均采用 BY-NC-SA 許可協(xié)議。轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。 最近打算分享一些基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法...

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    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    第七章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 卷積層(Convolution Layer) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積...

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    主成分分析(PCA)

    在前面我們學(xué)習(xí)了一種有監(jiān)督的降維方法——線性判別分析(Linear Dscriminant Analysis,LDA)。LDA不僅是一種數(shù)據(jù)壓縮方法還是一種分類算法,LDA將...

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    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐之初始化權(quán)重參數(shù)

    前言 在機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用層面中,已經(jīng)了解了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一些有關(guān)實(shí)踐層面的一些參數(shù)包括方差,偏差,權(quán)重初始化,幾種正則化的方法,和梯度檢驗(yàn)等相關(guān)知識(shí),本篇文章是深度學(xué)習(xí)課程的配套...

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    優(yōu)化算法

    前言 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用是一個(gè)高度依賴經(jīng)驗(yàn)的過(guò)程,為了達(dá)到最優(yōu)的計(jì)算結(jié)果,往往需要多次迭代,利用各種優(yōu)化算法能夠大大加快這個(gè)迭代過(guò)程,節(jié)省大大量的時(shí)間和資源。本篇文章將介紹有關(guān)機(jī)...

  • 第七章 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與估算算法——基于線性回歸的估算

    7.3 基于線性回歸的估算 線性回歸在統(tǒng)計(jì)學(xué)中是針對(duì)若干樣本數(shù)據(jù)的自變量與因變量之間線性關(guān)系的一種回歸模型,利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析的方法,確定兩個(gè)或者多個(gè)變量之間依賴的定量關(guān)系的一...

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    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梳理

    一 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 (1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在深度學(xué)習(xí)的地位 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為“深度學(xué)習(xí)之旅的開(kāi)端”,是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門(mén)算法。各種高大上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是基于BP網(wǎng)絡(luò)出發(fā)的,最基礎(chǔ)...

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