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有哪些常用的机器学习算法?
2023-06-30
机器学习是计算机科学中的一个分支,它利用统计学、人工智能和计算机科学等领域的知识和技术,通过训练模型从数据中提取有用的信息。机器学习算法可以大致分为三类:监督学习、非监督学习和半监督学习。在本文中,我 ...
挖掘算法中最常用的有哪些?
2023-06-29
挖掘算法是机器学习的一个分支,它是用于从数据集中提取出有意义的信息和模式的方法。在挖掘算法中,有许多不同的技术和算法可供选择,每种算法都有其独特的优点和适用范围。本文将介绍挖掘算法中最常用的几种算法。 ...
数据挖掘常用的算法有哪些?
2023-06-29
数据挖掘是指通过对大量数据进行分析和处理,发现其中隐藏的模式、趋势和关联性,以帮助企业或组织做出更准确的决策。而在实际应用中,数据挖掘需要使用各种算法来解决具体问题。下面将介绍一些常用的数据挖掘算法。 ...
数据竞赛的常见类型有哪些?
2023-06-29
数据竞赛是指通过对一组提供的数据样本进行分析,并基于此构建一个能够预测或分类新数据样本的模型的比赛。这种竞赛为数据科学家、机器学习工程师和统计学家等专业人士提供了展示他们技能的平台。在本文中,我们将探 ...
神经网络的经典结构是怎么设计出来的?
2023-04-18
神经网络是一种模拟大脑神经元之间相互作用的计算模型,它可以对输入数据进行高效的分类、识别、预测等任务。神经网络的设计源于对生物神经元与神经系统运作的研究,而其经典结构则是通过不断的实验和优化得来的。 ...

pytorch中多分类的focal loss应该怎么写?

pytorch中多分类的focal loss应该怎么写?
2023-04-12
PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架,它提供了丰富的工具和函数来帮助我们构建和训练深度学习模型。在PyTorch中,多分类问题是一个常见的应用场景。为了优化多分类任务,我们需要选择合适的损失函数。在本篇文章 ...
如何用神经网络检测一副小图在大图中的坐标位置??
2023-04-11
神经网络是一种强大的机器学习工具,其广泛应用于计算机视觉任务中。其中一个常见的计算机视觉任务是定位物体的坐标位置。我将讨论如何使用神经网络来检测一副小图在大图中的坐标位置。 首先,在解决该问题之前,需 ...

LSTM 中为什么要用 tanh 激活函数?tanh 激活函数的作用及优势在哪里?

LSTM 中为什么要用 tanh 激活函数?tanh 激活函数的作用及优势在哪里?
2023-04-07
LSTM是一种常用的循环神经网络架构,它可以有效地解决传统RNN中长序列训练过程中产生的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过使用门控机制来控制信息的流动,其中tanh激活函数扮演了重要角色。 tanh激活函数是一种 ...

在神经网络中,先进行BatchNorm还是先运行激活函数?

在神经网络中,先进行BatchNorm还是先运行激活函数?
2023-04-03
在神经网络中,BatchNorm(批归一化)和激活函数是两个关键的组成部分,对于它们的顺序,存在不同的观点和实践。本文将从理论和实践两方面探讨这个问题,并提出一个综合考虑的解决方案。 理论分析 BatchNorm ...

为什么CNN中的注意力机制都是加在提取特征的神经网络中?

为什么CNN中的注意力机制都是加在提取特征的神经网络中?
2023-04-03
在深度学习中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种可以自动从原始数据中学习特征的强大工具。然而,在某些情况下,我们需要更加准确地捕获输入数据中的关键信息,以便更好地完成任务,比如 ...

深度学习中神经网络的层数越多越好吗?

深度学习中神经网络的层数越多越好吗?
2023-04-03
深度学习中神经网络的层数越多是否越好?这是一个常见的问题。简单来说,增加神经网络的深度会增加其表示能力和拟合能力,但同时也可能会导致梯度消失、过拟合等问题。因此,我们需要根据具体情况权衡利弊。 首 ...

如何限制神经网络输出值的范围?

如何限制神经网络输出值的范围?
2023-03-31
神经网络(Neural Network)是一种强大的机器学习模型,它可以对各种类型的数据进行建模和预测。在许多应用程序中,我们需要将神经网络输出值限制在特定范围内,例如0到1之间或-1到1之间。这篇文章将介绍几种限制 ...

时间序列预测很火的一维CNN LSTM结构,CNN和LSTM之间该如何连接?

时间序列预测很火的一维CNN LSTM结构,CNN和LSTM之间该如何连接?
2023-03-22
时间序列预测是一项重要的任务,许多研究人员和数据科学家都致力于提高其准确性。近年来,一维CNN-LSTM结构已成为时间序列预测中最受欢迎的模型之一,因为它可以同时利用CNN和LSTM的优点。在本文中,我们将探讨如 ...
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