深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
梯度下降是一种优化算法,用于寻找网络的最优参数,通过计算损失函数对参数的梯度,然后沿着梯度的反方向更新参数,以最小化损失函数。反向传播则是计算损失函数对参数梯度的算法,从输出层开始,将误差反向传播到输入层,通过链式法则计算每个参数的梯度。即用于分类的DNN。是数据准备阶段。首先,通过以下代码导入苹果公司(A...
基于改进YOLOv5s模型的风电叶片内腔缺陷检测 | 科技导报
单阶段算法的特点在于不需要生成候选框,直接用区域回归提取特征,检测速度快,但定位精度偏低,例如,单次多边框检测器(singleshotmultiboxdetector,SSD)和YOLO(youonlylookonce)系列算法;二阶段算法的特点在于先生成候选框,再用分类网络进行分类,如R-CNN(regionwithCNNfeature)、Faster-R-CNN、CascadeR-CN...
深度解析KAN:连接符号主义和连接主义的桥梁
这里的φ1(x)是一个非常振荡的函数,就是贝塞尔函数。在(f)这个例子中,我们想要预测两个点在二维空间中的距离函数,这时需要一个三层的KAN网络,其中包括一个线性函数、一个平方函数、一个平方根函数。三层嵌套,就能够准确拟合出目标函数。(4)KAN背后的核心算法:B-Splines为了将Kolmogorov-Arnold表示成为一个可...
归因分析效率提升超220%,奇点云如何“改造”ClickHouse?
日趋碎片化的用户行为、不断增长的数据规模、持续迭代的分析模型,要求ClickHouse具备更高性能——支持海量数据高效查询,架构高可用;具备易用性——支持动态组合任意维度、任意指标,呈现即席查询的分析结果;具备扩展性——支持更灵活、简便地添加新影响因素,或调整算法。(二)编写Attribution函数,提效超220%基于ClickHouse...
推想在上海交大举办的MICCAI肺气管竞赛中取得国际冠军,并合作发表...
设计强调拓扑完整性的新颖损失函数拓扑正确性有利于应对挑战泄漏(C1)和破损(C2)、鲁棒性和泛化性(C3)。例如,T4提出了一个JCAM损失函数,重点关注拓扑错误。T6采用了变体GUL损失迫使网络享有连续性的信息。关注的目标函数该拓扑可以利用气道的高级特征树结构,可以提高算法的鲁棒性和泛化能力。
机器学习面试的 12 个基础问题|算法|导数|神经网络_网易订阅
算法1:批归一化变换,在一个mini-batch上应用于激活x(www.e993.com)2024年9月19日。批归一化是一种用于训练神经网络模型的有效方法。这种方法的目标是对特征进行归一化处理(使每层网络的输出都经过激活),得到标准差为1的零均值状态。所以其相反的现象是非零均值。这将如何影响模型的训练:...
Excel使用if多重函数制作员工年假表的操作方法
年假天数第二种算法,在H3单元格输入公式:=IF(G3<1,0,IF(G3<10,5,IF(G3<20,10,15))),按回车/enter即可计算出员工的年假天数。其中,IF多重条件函数,逻辑条件是相应的年假休息规则条件。注意相应的公式逻辑即可。5、最后,为突出年假天数的不同,可以通过条件格式-数据条选择一个格式。然后,...
4月书讯!15本新书闭眼入!
《Java算法:基本原理与代码实现》司徒正美,李晓晨|著本书以Java作为演示代码,比较系统地涉及各种数据结构和常见的算法面试题,如常见排序算法、树的相关算法、字符串算法、回溯算法、动态规划问题等。书中没有难懂的数学公式与复杂度证明,详细列出解题步骤,给出可以套用的算法模板和多种解。
自动驾驶路径规划技术之A-Star算法
最佳优先搜索(BFS),又称A算法,是一种启发式搜索算法(HeuristicAlgorithm)。[不是广度优先搜索算法(BreadthFirstSearch,BFS)]BFS算法在广度优先搜索的基础上,用启发估价函数对将要被遍历到的点进行估价,然后选择代价小的进行遍历,直到找到目标节点或者遍历完所有点,算法结束。
UMAP降维算法原理详解和应用示例
指定最小距离后,该算法可以开始寻找较好的低维流形表示。UMAP通过最小化以下成本函数(也称为交叉熵(CE))来实现:打开网易新闻查看精彩图片最终目标是在低维表示中找到边的最优权值。这些最优权值随着上述交叉熵函数的最小化而出现,这个过程是可以通过随机梯度下降法来进行优化的...