深度学习还不如浅层网络?RL教父Sutton持续反向传播算法登Nature

通过在数千个任务上取均值,得到线性网络性能的低方差估计值,作为基线。网络使用带有动量的SGD在交叉熵损失上进行训练,动量参数设为0.9。研究者测试了不同的步长参数,但为了清晰起见,只展示了0.01、0.001和0.0001的步长性能。该研究还通过网格搜索确定了L2正则化、收缩和扰动以及持续反向传播算法的超参...

一直赢的人,都有一套好运气公式 |【经纬低调分享】

但,也有可能,那个硬币连抛了1000次,都是“正面”,第1001次抛,才开始“回归均值”,抛出“反面”。那么问题来了:怎样才能保证自己选“反面”的那次,刚好是那第1001次?喻老师的回答是:“留在牌桌上。”4最后的话在好运气公式之外,喻老师在书中还有一个总结:“留在牌桌上,好运自然来。”牌桌,是...

K均值聚类算法

K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之和最小。目标函数的数学公式是:从公式可见,E值越小则簇内数据(样本)相似度越高。K-Means算法通过迭代更新簇中心,不断优化这个目标函数,来达...

...可以消除母线电压二倍频纹波对控制算法的影响,同时还可以有效...

将采集的电网电压vg、电网侧电流iAC、直流母线电压vDC以及占空比da送至间接快速计算模块;通过间接快速计算模块计算出直流母线电压的瞬时直流分量或滑窗平均值,将间接快速计算模块的计算结果作为母线电压环的反馈值参与控制。

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用Numpy里面的mean方法np.mean(x,0)来计算均值。K-means是一类非常经典的无监督机器学习算法,通常在实际应用中用于从数据集中找出不同样本的聚集模式。其含义实际上就是对于每一个簇j,计算分配在其中的样本向量的平均值。

无图智能驾驶算法比赛,吉利第一,小米第二,博世第四,滴滴第六

数据集的首要任务是场景结构感知和推理,这需要模型能够识别周围环境中车道的可行驶状态(www.e993.com)2024年11月26日。该数据集的任务不仅包括车道中心线和交通要素检测,还包括检测到的对象的拓扑关系识别。数据集定义了OpenLane-V2Score(OLS),该指标为各个子任务指标的平均值:其子任务包括3D车道检测,任务定义如下:从覆盖整个水平FOV(视场角...

周翔|算法规制如何场景化

当以算法的解释技术作类型分组时发现,采取可视化热力图的方式能够起到更好的理解效果,这点不论是从专家组、技术组还是对照组的平均值都能得出一致的结论。这说明,从提升用户主观认知层面的理解程度而言,在高风险场景的普通用户中,更适合的也许是更形象的算法解释方法。进一步回顾可视化的解释方法,其通过颜色的深浅标识...

详解C++ 实现K-means算法

K-means算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其目标是将个观测值划分为()个聚类,以使得每个观测值属于离它最近的均值(聚类中心或聚类质心)对应的聚类,以作为聚类的标准。数学公式数据表示设数据集,其中每个数据点是一个维向量。聚类中心假设我们要将数据集聚成类,那么就会有个聚类中心,记作。

企业职工养老金如何计算——依据(法规)、公式及真实例子

李大壮2024年1月份退休，如果估算视同缴费账户的年记账利率在2006年6月30日至2024年1月份区间平均数为9.8667%的话，那么李大壮截至2024年1月份时的G=14955.4518×（1+9.8667%）^17.5=14955.4518×5.1898=77615.80。77615.80与社保局核定的G值74470.08(见计算参数表)相差值=77615.80-74470.08=3145...

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。