- 摘要在上一篇文章,我总结了一些UNet的基础知识,对UNet不了解的可以看看,文章链接:https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/123714994我也整理的UNet的pytorch版本,文章链接:https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/123280059今天这篇... 摘要在上一篇文章,我总结了一些UNet的基础知识,对UNet不了解的可以看看,文章链接:https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/123714994我也整理的UNet的pytorch版本,文章链接:https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/123280059今天这篇...
- R 实现 支持向量机 support vector machine R 实现 支持向量机 support vector machine
- 赛题介绍 赛题名称:基于文本字符的验证码识别竞赛 出题单位:兴业银行股份有限公司 赛题背景:验证码作为性价较高的安全验证方法,在多场合得到了广泛的应用,有效地防止了机器人进行身份欺骗,其中,以基于文本字符的静态验证码最为常见。随着使用的深入,噪声点、噪声线、重叠、形变等干扰手段层出不穷,不断提升安全防范级别。RPA技术作为企业数字化转型的关键,因为其部署的非侵入式备受企业青睐,验证码识别率... 赛题介绍 赛题名称:基于文本字符的验证码识别竞赛 出题单位:兴业银行股份有限公司 赛题背景:验证码作为性价较高的安全验证方法,在多场合得到了广泛的应用,有效地防止了机器人进行身份欺骗,其中,以基于文本字符的静态验证码最为常见。随着使用的深入,噪声点、噪声线、重叠、形变等干扰手段层出不穷,不断提升安全防范级别。RPA技术作为企业数字化转型的关键,因为其部署的非侵入式备受企业青睐,验证码识别率...
- R决策树随机森林实现 R决策树随机森林实现
- 随机森林介绍 随机森林介绍
- 损失函数是模型中预测值与真实值不一样的程度。通常,我们把单个样本真实值与预测值的不一样程度称为损失函数L(Y,f(X)),而训练数据集的整体损失称为代价函数,训练数据集的平均损失称为经验损失(可参见学习笔记|机器学习的三要素)。损失函数可以有很多不同的设计,比较常见的有0-1损失、绝对值损失、均方误差、对数损失、合页损失、交叉熵等。1. 0-1损失当预测值与真实值不一样时取1,一样时取0。0... 损失函数是模型中预测值与真实值不一样的程度。通常,我们把单个样本真实值与预测值的不一样程度称为损失函数L(Y,f(X)),而训练数据集的整体损失称为代价函数,训练数据集的平均损失称为经验损失(可参见学习笔记|机器学习的三要素)。损失函数可以有很多不同的设计,比较常见的有0-1损失、绝对值损失、均方误差、对数损失、合页损失、交叉熵等。1. 0-1损失当预测值与真实值不一样时取1,一样时取0。0...
- Bagging & Boosting详解 Bagging & Boosting详解
- R 聚类分析 R 聚类分析
- R主成分分析打分 R主成分分析打分
- 逻辑回归 逻辑回归
- R 多元线性回归 R 多元线性回归
- R一元线性回归 R一元线性回归
- 细粒度分类问题细粒度分类是指对相似的类别进行分类,比如鸟的种类、车的款式等,在这些图像中,每种类别只有细微差异。如下图是21种麻雀的数据,每一列代表一个种类,每类展示了10张,我们可以发现这些麻雀的相似度非常高。在使用常规CNN网络进行特征提取后,从这些相似图像生成的特征通常也十分相似,这时如果只是简单的使用softmax交叉熵损失函数,很难将这些相似的特征区分开。Centor-Loss为了... 细粒度分类问题细粒度分类是指对相似的类别进行分类,比如鸟的种类、车的款式等,在这些图像中,每种类别只有细微差异。如下图是21种麻雀的数据,每一列代表一个种类,每类展示了10张,我们可以发现这些麻雀的相似度非常高。在使用常规CNN网络进行特征提取后,从这些相似图像生成的特征通常也十分相似,这时如果只是简单的使用softmax交叉熵损失函数,很难将这些相似的特征区分开。Centor-Loss为了...
- 总结NLP学习及应用过程中遇到的一些问题 总结NLP学习及应用过程中遇到的一些问题
- 主要概述构建多向图蛋白蛋白interaction,药物蛋白target interaction药物药物之间的作用——polypharmarcy side effects不同类型的边Decagon可以处理这样的多向图,有多重边类型使用graph convolutional neural network for multirelational linke prediction 1.1 Prese... 主要概述构建多向图蛋白蛋白interaction,药物蛋白target interaction药物药物之间的作用——polypharmarcy side effects不同类型的边Decagon可以处理这样的多向图,有多重边类型使用graph convolutional neural network for multirelational linke prediction 1.1 Prese...
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新,构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间,华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案,本期访谈直播,由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持,华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中,探讨处理器生态的关键要素及其联系,分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源,3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源,3步轻松管理成本,帮助提升日常管理效率!
回顾中
热门标签