研究员为HoloLens 2 AR引导操作提出鲁棒性更强的姿态追踪

手工应用,追踪和记录一系列随机的平移和旋转。与NDI光学追踪器相比,HoloLens追踪器的位置均方根误差为1.77mm。使用欧拉四元数表示的均方根角误差为1.51°。位置和旋转在所有轴上的平均误差为0.00mm。位置和四元数追踪如下图所示。这反映了误差分布的方差比没有滤波时更低,两者都以零为中心。从观察来看,没有...

线性回归算法

对于线性回归模型,常用的性能评估指标包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)以及R??指标等。均方误差(MSE):MSE是衡量预测值和真实值之间差异的一种常用指标。它计算了预测值和真实值之间差的平方的平均值。MSE越小,说明模型的性能越好。均方根误差(RMSE):RMSE是MSE的平方根。与MSE相比,RM...

基于GA-BP模型的短时交通流预测算法研究与实现

本文采用平均绝对百分比误差(MAPE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)作为算法性能度量指标,并将不同模型的预测值与真实值和绝对误差进行比较。均方误差的大小表示预测值与平均值的偏差,且均方误差越大,预测结果越差。上述评价指标的公式如下:其中,Yi为样本真实值,yi为预测值,n为样本数量。为了更好地验证网络模...

中金:XGBoost因子筛选与合成的指数增强应用

1、目标函数:在回归问题中,通常使用均方误差(MSE)或均方根误差(RMSE)作为损失函数;在分类问题中,可以使用多种损失函数,如逻辑回归损失(适用于二分类问题)或多项式逻辑回归损失(适用于多分类问题)。2、输出:回归模型的输出是连续的数值,预测结果通常是实数;分类模型的输出是离散的类别标签,预测结果是一个类别或类别...

边缘检测评估方法:FOM、RMSE、PSNR和SSIM对比实验和理论研究

均方根误差(RMSE)和峰值信噪比(PSNR)均方误差(MSE)是一个常用指标,已被改编用于评估边缘检测模型。基于MSE,我们可以得到RMSE和PSNR。RMSE值越小表示性能越好,而PSNR值越大表示性能越好。由于这两个指标都基于MSE,我们可以预期它们会得出类似的结论。

深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略

RMSProp算法(均方根传递)可以自适应调节学习率,每次迭代梯度g_t平方的指数衰减移动平均,??是非常小的常数(G_0=0)当初始值为0时,迭代初期M_t与G_t的值偏小,如β_1=0.9,M_1=β_1M_0+(1-β_1)g_1=0.1g_1(www.e993.com)2024年12月20日。为了避免迭代初期的这种情况,算法将M_t与G_t分别修正为...

Karpathy称赞,从零实现LLaMa3项目爆火,半天1.5k star|向量|算法|...

将嵌入进行归一化。该研究使用均方根RMS算法进行归一化。不过,在这一步之后,张量形状不会改变,只是值进行了归一化。#defrms_norm(tensor,norm_weights):#rms=(tensor.pow(2).mean(-1,keepdim=True)+norm_eps)**0.5#returntensor*(norm_weights/rms)defrms_norm(tensor,...

学术交流 | 断层参数反演的动态惯性因子的粒子群算法

均方根误差越小,代表所求得的最优值越接近真实情况,其拟合效果也越好;点位偏差越小,代表所求断层参数越符合地下真实的破裂状况,其在地面造成的形变也越接近观测到的形变;矩震级越接近真实地震,其参数越具有参考价值。本文算法的均方根误差为5.2mm,较MPSO得到的6.7mm小,即本文算法反演的最优参数正演后在...

基于改进的LM算法的可见光定位研究

为解决以上问题,本文提出了一种基于改进的Levenberg-Markuardt算法的可见光定位方法,该方法可以高效的利用有效冗余光源信息,同时以二阶收敛速度获得全局收敛解。其次,针对算法的非负参数的选取进行了研究,证明取合适值时算法迭代次数最少可达17次。此外,针对目前市面常用的几种灯型,本文从辐射度学基本原理出发,推导...

10个梯度下降优化算法+备忘单

均方根传递算法,也称RMSprop算法(Hinton等,2012),是在AdaGrad算法上进行改进的另一种自适应学习率算法。它使用指数加权平均计算,而不是使用累积平方梯度和。其中,并将S的初始值置0.默认值(来自Keras):α=0.001β=0.9(本文作者推荐)