网站首页 稀疏解 第2页
-
PyTorch(八)——梯度下降、优化器、偏差方差与正则化
梯度在微积分中，对多元函数的参数求偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式表示出来，就是梯度。举个例子，对于函数f(x,y)，我们分别对自变量x和y求偏导数为?f/?x和?f/?y，那么梯度向量就是(?f/?x,?f/?y)，简称g...
2024-10-11 btikc 技术文章 3 ℃ 0 评论 -
河南南阳被埋没的景区，因为位置偏僻，无人问津，游客稀少
随着时间的消逝，现在已临近深春，各大旅游区也陆续开始开放。今天，我就来带大家到河南南阳内乡县，远近闻名的宝天曼旅游胜地。宝天曼是一处绝佳的生态旅游地区，景区内风光旖旎，不仅空气清新，生物资源的种类也非常多。作为国家4A级生态旅游区之一，它有...
2024-10-11 btikc 技术文章 2 ℃ 0 评论 -
中科海讯获得发明专利授权:“一种基于稀疏范数优化算法的地震数据规则化方法”
证券之星消息，根据企查查数据显示中科海讯（300810）新获得一项发明专利授权，专利名为“一种基于稀疏范数优化算法的地震数据规则化方法”，专利申请号为CN201910556917.2，授权日为2024年1月30日。专利摘要：本发明属于地震勘...
2024-10-11 btikc 技术文章 1 ℃ 0 评论 -
还弄不懂机器学习里的正则化?2分钟生动图解带你一次搞清
什么是正则化正则化（Regularization）是一种防止机器学习Model过拟合的技术；它通过在模型的损失函数中添加一个惩罚项的方式来约束模型的负载度。这个惩罚项一般而言是模型参数的某种范数（Norm），例如L1和L2范数。范数范数（N...
2024-10-11 btikc 技术文章 2 ℃ 0 评论 -
大数据-L1正则化和L2正则化的联系和区别
损失函数的惩罚项机器学习中，一般损失函数后边会添加一个额外项，一般称作L1正则化L2正则化或者L1范数L2范数。L1、L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。对于线性回归模型，使用L1正则化得模型称作Lasso回归，使用L2正则化的模型称作R...
2024-10-11 btikc 技术文章 2 ℃ 0 评论 -
目前存世量较稀少的几种古钱币，物以稀为贵!你有见过吗?
以下是部分图片和简解:乾亨通宝、重宝；五代十国期间南汉刘龚政权乾亨元年（公元917）铸造。刘守光父子所铸造建国通宝：建国通宝极为珍稀，存世量不超越10枚圣宋通宝：宋徽宗赵佶建中靖国（公元1101年）至崇宁（公元1106年）期间铸，非年号钱...
2024-10-11 btikc 技术文章 1 ℃ 0 评论 -
人工智能基础-范数的物理意义 范数有什么用
什么是范数？我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。在数学上，范数包括向量范数...
2024-10-11 btikc 技术文章 1 ℃ 0 评论 -
从0开始:500行代码实现 LSM 数据库
前言LSM-Tree是很多NoSQL数据库引擎的底层实现，例如LevelDB，Hbase等。本文基于《数据密集型应用系统设计》中对LSM-Tree数据库的设计思路，结合代码实现完整地阐述了一个迷你数据库，核心代码500行左...
2024-10-11 btikc 技术文章 2 ℃ 0 评论 -
计算机视觉面试复习笔记(三):深度学习基础面试常见问题总结
作者丨南山来源丨AI约读社...
2024-10-11 btikc 技术文章 1 ℃ 0 评论 -
一文了解L1与L2正则的区别 l1 正则
最近秋招很多，很多同学是面试的时候都会被问到一个问题，L1和L2正则有什么区别？为什么L1正则可以做特征选择？可以从贝叶斯理论上推导一下吗？等等。。。。下面针对这个问题谈谈自己的看法，注：文中一些公式或者图片借鉴一些博文。1.范数范数是衡...
2024-10-11 btikc 技术文章 1 ℃ 0 评论
- 控制面板
- 网站分类
- 最新留言