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十、神经网络简介

文章目录1、神经网络的起源-Neural Networks2、神经网络模型的描述3、神经网络的应用3.1 逻辑与门(AND)3.2 逻辑或门(OR)3.3 逻辑非门(NOT)3.4 逻辑异或门(NOR)3.5 多元分类(Multi-class Classification)THE END1、神经网络的起源-Neural Networks\qquad神经网络起源于人们想要模仿大脑的功能。在80和90

#神经网络#机器学习#深度学习
十六、异常检测

文章目录1、异常检测(Anormly Detection)介绍2、异常检测算法1、异常检测(Anormly Detection)介绍\qquad异常检测是指在给定的一组无标签数据集{x(1),x(2),...,x(m)}\{x(1), x(2),..., x(m)\}{x(1),x(2),...,x(m)},针对这组数据集训练一个模型p(x)p(x)p(x),来判定某个数据和数据集中大多数数据之间

#机器学习#人工智能
十三、人脸识别

上述siamese network同样使用误差反向传播来进行网络参数的训练,siamese network的目标可以通过下述方式进行设定:选定一幅图片作为anchor picture(A),之后选择一幅同人图片作为positive picture(A)和一幅非同人图片作为negative picture(N),分别计算anchor picture和positive picture,negative

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#深度学习#神经网络#cnn +1
c++中给LPCSTR赋值

文章目录1、缘由2、LPWSTR赋值未完待续... ...1、缘由\qquad最近在看多线程和多进程的操作,使用Windows线程操作API时总会遇到奇奇怪怪的宽字符类型,此文章将持续更新,写一写字符转换相关的内容。2、LPWSTR赋值\qquad通过转定义可以知道LPWSTR是对WCHAR的重定义:typedef _Null_terminated_ WCHAR *NWPSTR, *LPWSTR,

#c++#windows
十一、计算机视觉中几种经典的网络结构

ResNets是由残差块构建的,残差块指的是在原本线性连接的不同层神经网络的神经元基础之上,将前面某层的输入**“skip connection”(short cut)**到后面更深层(通常向后跳两层)的网络之中,从而在一定程度上克服梯度消失和梯度爆炸的问题。从下图针对训练数据集的训练误差可以看出,随着神经网络层数的增加,普通的神经网络的训练误差会先增后降(由于梯度消失/梯度爆炸的问题),而Res

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#计算机视觉#深度学习#神经网络
VS2017中嵌入CUDA编程的一些坑

文章目录一、First 坑--“应输入表达式”二、Second 坑--程序不进入核函数3、Hello world测试THE END\qquad 最近再看深度学习的时候,了解了一些CUDA和GPU编程的东西,于是便想着用自己熟悉的C++试一试GPU编程的乐趣,然后遇到了一些小坑,在此记录一些。\qquad首先分享一个CUDA安装的教程,之后开始填坑。一、First 坑–“应输入表达式”\qquad

#GPU
AMPL IDE语法整理

AMPL 建模指导

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#算法
旅行商(TSP)问题建模和子路径(subtour)消除约束详解

1、TSP问题描述\qquadTSP问题为travelling salesman Problem的缩写,问题描述为:一名旅行商需要从他的住址(home)出发,游历n个城市,之后再返回home。已知所有城市间的旅行成本,问题目标为:这位旅行商应该选择怎样的线路旅游,才能花最少的钱游历一遍所有的城市?2、TSP问题建模2.1 参数定义\qquad定义城市的总个数为:nnn,从城市iii到城市jjj的旅

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八、混合整数线性规划问题

混合整数规划问题,分枝定界算法

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#算法
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