TwcatL_tree

当谈到基于RNN（循环神经网络）的机器学习例子时，一个常见的任务是文本生成。RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，它具有记忆能力。import torchimport t...

1.谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果，引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transfo...

神经网络。神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣，并且把神经网络这一重要特点看作是解决自...

在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多（一...

过去两年的大部分时间，我几乎都在深度学习领域工作。这是一个相当好的经历，这中间我参与了图像和视频数据相关的多个项目。在那之前，我处于边缘地带，我回避了对象检测和人脸识别等深...

在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上每个像素点在原始图像上映射的区域大小，这里的原始...

t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法，是由 Laurens van der Ma...

超分辨率(Super-Resolution)即通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率，图像超分辨率是计算机视觉和图像处理领域一个非常重要的研究问题，在医疗图像分析、生物特...

考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（T...

1.1.金字塔可用于改善性能。它们是原始栅格数据集的缩减采样版本，可包含多个缩减采样图层。金字塔的各个连续图层均以 2:1 的比例进行缩减采样。如下图所示。从金字塔的底层开...

K均值聚类方法是一种划分聚类方法，它是将数据分成互不相交的K类。K均值法先指定聚类数，目标是使每个数据到数据点所属聚类中心的总距离变异平方和最小，规定聚类中心时则是以该类数...

数据聚类然后展示聚类热图是生物信息中组学数据分析的常用方法，在R语言中有很多函数可以实现，譬如heatmap,kmeans等，除此外还有一个用得比较多的就是heatmap....

然后初始化一个K长度的数组，值随机（尽量分布在原数组的更大的区间以便计算），用于和源数组进行比对计算。死循环遍历对源数据进行分组。遍历临时变量数组A，使用A的小标拿到原数组...

在学习聚类算法的过程中，学习到的聚类算法大部分都是针对n维的，针对一维数据的聚类方式较少，今天就来学习下如何给一维的数据进行聚类。from sklearn.cluster ...

根据分布移位发生的具体部分，域移位可分为三种类型，包括协变量移位、先验移位和概念移位 协变量移位: 在协变量移位的情况下，源域和目标域的边际分布是不同的，即ps(x)∕= ...

分类和回归之间的主要区别在于，在分类中，我们的预测目标是离散的类别，而在回归中，预测目标是连续的预测值。本实验的研究区域位于佛蒙特州的埃塞克斯郡，使用训练数据来模拟土壤氧化...

当然，那不是我。 ...

var s2 = ee.point = /* color: #98ff00 */ee.Geometry.Point([116.20553071765003, 39.var ...