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梯度

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梯度技术

你知道XGBoost背后的数学原理是什么吗？

在第一种方法的基础上，每走过特定数量的台阶，都由韩梅梅去计算每一个台阶的损失函数值，并从中找出局部最小值，以免错过全局最小值。每次韩梅梅找到局部最小值，...

2018-08-22 标签：梯度机器学习 6.5万 0

GBM算法的历史和原理

AdaBoost效果不错，但为何这一算法如此成功却缺乏解释，这正是一些疑惑产生的源头。有些人认为AdaBoost是一个超级算法，一枚银弹，但另一些人顾虑...

2018-11-08 标签：梯度机器学习数据科学 2.5万 0

为什么要有attention机制，Attention原理

没有attention机制的encoder-decoder结构通常把encoder的最后一个状态作为decoder的输入（可能作为初始化，也可能作为每一...

2019-03-06 标签：Decoder 梯度机器翻译 1.7万 0

RNN存在的问题及其改进方法，并介绍更多复杂的RNN变体

梯度爆炸/消失不仅仅是RNN存在的问题。由于链式法则和非线性激活函数，所有神经网络（包括前向和卷积神经网络），尤其是深度神经网络，都会出现梯度消失/爆炸...

2019-05-05 标签：神经网络梯度 rnn 1.6万 0

知识蒸馏是一种模型压缩常见方法

Attention Transfer , 传递teacher网络的attention信息给student网络。首先，CNN的attention一般分为两...

2019-07-27 标签：模型梯度 cnn 1.5万 0

梯度爆炸问题的介绍和如何解决爆炸问题详细概述

最近在做一个文本检测的项目，在训练的过程中遇到了很严重的梯度爆炸情况，今天就来谈谈梯度爆炸怎么解决。

2018-04-30 标签：神经网络梯度 1.4万 0

微流控技术为在推动生物学众多领域的强大工具做出了巨大贡献

微流控技术可以控制通道中的流体层流流动，从而产生多个数量级的浓度梯度。目前已经有一些研究使用这些梯度来分析蛋白梯度中的中性粒细胞的迁移和白细胞介素-8（...

2019-04-10 标签：芯片梯度微流控 1.3万 0

从方向导数这个角度来解析梯度的负方向为什么是局部下降最快的方向

刚接触梯度下降这个概念的时候，是在学习机器学习算法的时候，很多训练算法用的就是梯度下降，然后资料和老师们也说朝着梯度的反方向变动，函数值下降最快，但是究...

2018-02-05 标签：算法梯度机器学习 9693 0

通过Python将故宫的建筑物图片，转化为手绘图

把图像看成二维离散函数，灰度梯度其实就是这个二维离散函数的求导，用差分代替微分，求取图像的灰度梯度。常用的一些灰度梯度模板有：Roberts 梯度、So...

2019-02-19 标签：图像梯度 python 9402 0

训练模型：讨论两种训练方法

梯度下降是一种非常通用的优化算法，它能够很好地解决一系列问题。梯度下降的整体思路是通过的迭代来逐渐调整参数使得损失函数达到最小值。

2019-04-05 标签：梯度线性回归训练模型 8062 0

一种WS新方法，那它可以超越GN、BN吗？

其中 W^ 卷积层的权重，* 是卷积运算。将图2 所示作为一个例子，WS方法不会直接在原始权重上进行优化，而是采用另一个函数 W^=WS（W）来表示原始...

2019-04-08 标签：算法梯度深度学习 7196 0

三种常见的损失函数和两种常用的激活函数介绍和可视化

从上面阐释的步骤可以看出，神经网络中的权重由损失函数的导数而不是损失函数本身来进行更新或反向传播。因此，损失函数本身对反向传播并没有影响。下面对各类损失...

2019-05-05 标签：函数梯度可视化 7094 0

一种不同于双线性插值的上采样方法

我们可以看到，该网络将传统的非线性插值替换成 DUpsample，同时在 feature fuse 方面，不同于之前方法将 Decoder 中的特征上采...

2019-04-08 标签：函数梯度数据集 6385 0

SGD的随机项在其选择最终的全局极小值点的关键性作用

在这篇题为《将拟势函数视为随机梯度下降损失函数中的隐式正则项》的论文中，作者提出了一种统一的方法，将拟势作为一种量化关系的桥梁，在SGD隐式正则化与SG...

2019-03-06 标签：神经网络梯度机器学习 5358 0

以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较

从上面公式可以注意到，它得到的是一个全局最优解，但是每迭代一步，都要用到训练集所有的数据，如果样本数目 m 很大，那么可想而知这种方法的迭代速度！所以，...

2019-04-19 标签：函数梯度机器学习 4112 0

一些人会怀疑：难道神经网络不是最先进的技术？

如上图所示，sigmoid的作用确实是有目共睹的，它能把任何输入的阈值都限定在0到1之间，非常适合概率预测和分类预测。但这几年sigmoid与tanh却...

2018-06-30 标签：神经网络梯度深度学习 3319 0

梯度下降算法在深度学习中扮演着举足轻重的地位

这里的欧几里得距离公式也可以换成其他距离公式（下文延伸分享其他距离公式）。这同样也解释了，我们为什么有时候在损失函数里面加上一个L2损失函数会更好，这样...

2019-04-10 标签：算法梯度深度学习 2665 0

梯度下降是门手艺活

好像我们已经解决了这个问题，感觉有点轻松啊。高兴之余，突然回过神来，那个步长我设的好像有点随意啊，迭代了20轮还没有完全收敛，是不是我太保守了，设得有点...

2023-03-13 标签：函数梯度机器学习 458 0

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加速度传感器是一种能够测量加速度的传感器。通常由质量块、阻尼器、弹性元件、敏感元件和适调电路等部分组成。
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OBD是英文On-Board Diagnostic的缩写，中文翻译为“车载诊断系统”。这个系统随时监控发动机的运行状况和尾气后处理系统的工作状态，一旦发现有可能引起排放超标的情况，会马上发出警示。
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尽管最初傅里叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。“任意”的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类，这一想法跟化学上的原子论想法何其相似！
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凡是电流方向不随时间变化的电流称为直流电压。电流值可以全为正值，也可以全为负值。在直流电流中又可分为两种：稳恒直流和脉动直流。直流输电技术已经由简单的端对端工程朝着大规模多端输电的方向发展，这些工程将是未来直流电网的组成部分，将相同电压等级的直流工程连接成网远比不同电压等级下的独立工程更经济、便捷。
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buck是降压型电路，boost是升压型电路，可以分开单独使用，buck-boost电路就是把2种电路合在一起，可升可降。buck-boost拓扑电路可以实现升降压功能，常见的buck-boost电路有两种，第一种是输入与输出电压极性相反，只需采用一个开关管和二极管。另外一种是采用两个开关管和两个二极管，可实现同极性电压升降压功能。
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所谓识别技术，也称为自动识别技术，通过被识别物体与识别装置之间的交互自动获取被识别物体的相关信息，并提供给计算机系统供进一步处理。
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电磁继电器是一种电子控制器件，它具有控制系统（又称输入回路）和被控制系统（又称输出回路），通常应用于自动控制电路中，它实际上是用较小的电流、较低的电压去控制较大电流、较高的电压的一种“自动开关”。故在电路中起着自动调节、安全保护、转换电路等作用。
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