L1神经网络与深度学习-2.16python中向量的说明

最新推荐文章于 2025-12-16 16:32:45 发布
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#深度学习 #神经网络 #python

python语言更灵活，但是不了解的话也更容易引入细微错误
比如矩阵维度不匹配不会报错，可能会因为广播机制出现错误结果

下面通过一个例子了解可能我们平时不会注意的细节。

如图所示,a不是矩阵，是一个秩为1的数组，这就会与矩阵有一些细微差别，比如转置(In 4)

这里的a才是矩阵，注意方括号的数量

1.多用矩阵，不要用秩为1的数组
2.多用assert确认数组形状，多用reshape保证数组形状

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的雾天交通图像车辆及行人目标检测研究
qq_36130719的博客
07-19 1250
在如今电子产品快速发展的时代，智能化、机械化、信息化逐步代替了传统 行业的发展和经营模式，人工智能越来越贴近人们的日常生活，计算机更加频繁 的出现在各种生产生活场景中，成为不可或缺的电子设备。计算机视觉的工作之 一就是对拍摄的图片进行处理从而感知周围环境，在智慧交通和无人驾驶等领域 中，计算机采集周围环境的信息，在信息加工处理后依照不同环境做出不一样的 方案，来完成自动驾驶等任务。
【OpenCV-Python-Tutorial 数字图像处理】opencv3.4 官方API及其实例总结
熊猫小妖的AI世界
02-25 4718
目录大纲官方链接整理OPENCV API教程和实例整理1. 图像操作基础1.1 图像操作基础(1) import cv2功能： 导入函数库(2) rtval = cv2.imread(file_path, flags)> 功能：读取图片> 参数：> 返回值rtval：> 示例：(3) cv2.imshow(wname, img)> 功能：显示图片> ...
【深度学习-吴恩达】L1-2 神经网络基础
u011315681的博客
07-28 310
【深度学习-吴恩达】L1-2 神经网络基础 课程笔记
目标检测与识别算法综述：从传统算法到深度学习(二)
XJTU_Ironboy
12-11 5640
作   者：XJTU_Ironboy 时   间：2018年11月 联系方式：tzj19970116@163.com 本文结构： 摘要 介绍 2.1 大致框架 2.2 测试评价指标 2.3 相关比赛介绍 2.4 相关数据集介绍 基于图像处理和机器学习算法 3.1 滑动窗口 3.2 提取特征  3.1.1 Harr特征  3.1.2 SIFT(尺度不变特征变换匹配算法)  3.1....
TensorFlow, Mxnet, PyTorch: 要点总结及常见神经网络代码实现
luv_dusk 的博客
07-09 5296
目录一、深度学习框架MxnetTensorFlow二、多层感知机 (MLP) (Mxnet+TensorFlow实现)三、卷积神经网络 (LeNet/AlexNet/VGG/NiN/GoogLeNet/ResNet) (Mxnet实现)四、循环神经网络 (RNN/GRU/LSTM) (Mxnet+TensorFlow实现)五、对抗式生成网络 (DCGAN) (Mxnet实现)六、区域卷积神经网络 ...
【大模型实战篇】deep-ml项目深度学习关键模块代码练习题库及部分题目解法的分析
源泉的小广场
10-14 2768
深度学习、机器学习、线性代数、python、源码、编程实践、问题解决
第二周：神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)
厚积而薄发
01-20 545
第二周：神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 文章目录第二周：神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)2.1 二分类(Binary Classification)2.2 逻辑回归(Logistic Regression)2.3 逻辑回归的代价函数（Logistic Regression Cost Function）2.4 梯度下降法（Gradient Descent）2.5 导数（Derivati
吴恩达DeepLearning 2023学习目录
女王の专属领地
01-05 1196
这个算法将帮助你的模型理解，在给出一系列的输入时，它应该把注意力放在什么地方。这种类型的模型已经被证明在时间数据上表现非常好，它有几个变体，包括 LSTM、GRU 和双向神经网络，本周的课程中也都包括这些内容。使用词向量表示和嵌入层，可以训练在各种行业中表现出色的循环神经网络。理解深度学习中的关键计算，使用它们搭建并训练深层神经网络，并应用在计算机视觉中。学习驱动神经网络兴起的主要技术趋势，了解现今深度学习在哪里应用、如何应用。学习如何用神经网络的思维模式提出机器学习问题、如何使用向量化加速你的模型。
时序预测 | MATLAB实现贝叶斯正则化BP神经网络时间序列未来多步预测(程序含详细预测步骤)
j_jinger的博客
11-23 675
本文研究了基于贝叶斯正则化的BP神经网络进行时间序列未来多步预测的方法。针对传统BP神经网络易过拟合、预测精度不高以及多步预测累积误差等问题，本文引入贝叶斯正则化技术，通过对网络权重和偏置进行概率建模，有效地控制模型复杂度，提高模型泛化能力。同时，本文详细阐述了该方法的预测步骤，并提供了相应的程序代码，以方便读者理解和应用。实验结果表明，该方法能够有效提高时间序列多步预测的精度和稳定性。贝叶斯正则化;BP神经网络;时间序列预测;多步预测;累积误差1. 引言。
【负荷预测】基于贝叶斯网络的考虑不确定性的短期电能负荷预测附Python代码
j_jinger的博客
02-26 1173
短期电能负荷预测（Short-Term Load Forecasting, STLF）在电力系统运行、规划和调度中扮演着至关重要的角色。准确的负荷预测能够帮助电力公司优化发电资源配置，降低运行成本，提高电网稳定性，并有效应对突发事件。然而，电能负荷受到多种复杂因素的影响，例如气象条件、经济活动、用户行为等，这些因素本身就具有内在的不确定性。因此，传统的确定性预测方法往往难以准确捕捉负荷的动态变化，尤其是在极端天气或特殊事件发生时，预测误差可能会显著增大。
【负荷预测】基于CNN-BiGRU-Attention的负荷预测研究附Python代码
qq_59747472的博客
06-08 778
一、研究背景在智能电网建设与电力市场改革不断推进的背景下，准确的电力负荷预测对电力系统的安全稳定运行、经济调度以及能源合理分配至关重要。传统的负荷预测方法，如时间序列分析、回归分析等，在处理复杂、非线性的电力负荷数据时，预测精度往往难以满足实际需求。近年来，深度学习凭借强大的特征提取和模式识别能力，在负荷预测领域展现出显著优势。卷积神经网络（CNN）擅长提取数据的局部特征，双向门控循环单元（BiGRU）能有效捕捉时间序列的前后向依赖关系，注意力机制（Attention）可聚焦关键信息。
面向初学者和专家的 40 大机器学习问答（2024 年更新）
gongdiwudu的专栏
07-20 2266
机器学习是人工智能的重要组成部分，目前是数据科学中最受欢迎的技能之一。如果你是一名数据科学家，你需要擅长 python、SQL 和机器学习——没有两种方法。作为 DataFest 2017 的一部分，我们组织了各种技能测试，以便数据科学家可以评估这些关键技能。这些测试包括机器学习、深度学习、时间序列问题和概率。本文将介绍机器学习技能测试问答和其他重要数据科学面试问题的解决方案。在本文中，您将了解和机器学习考试问题和答案以及它们的影响。
【文献阅读】DP-Site：一种基于双重深度学习的蛋白质-肽相互作用位点预测方法
weixin_42038527的博客
12-16 674
研究团队开发了一款名为DP-Site的AI工具，仅需分析蛋白质的氨基酸序列（“设计图”），就能精准锁定小分子药物的潜在“靶点”。DP-Site的核心创新在于其 “双专家会诊”模式。一位是“图像专家”，擅长分析序列的局部结构特征；另一位是“语义专家”，擅长理解序列的全局上下文信息。两者协同工作，使其预测综合性能（F1分数）达到0.661，超越此前所有方法。
【CNN与卷积神经网络（吴恩达）】卷积神经网络学习笔记
qq_62361050的博客
12-12 1045
池化层类似卷积运算，在这里举一个最大池化的例子，即在一个4x4的图像中采用一个2x2的核，这个《核》只是对对应区域进行取最大值计算，以步长为2进行移动计算，在每次计算中取区域中的最大值，这样就可以提取出图像中的最显著的特征。以下是对于三维卷积中一些尺寸数据的描述，和二维卷积相似，只不过在n x n后面新加了一个尺寸数据nc，这个nc即表示图像的通道数，剩余对于输出图像的尺寸的计算公式和二维卷积下的一模一样。这种卷积下的卷积核和二维卷积是一样的，只不过由于有三个图像矩阵，所以应该对应有三层卷积核，即。
基于深度学习的肾结石检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
最新发布
ningfoshao8678的博客
12-16 686
本文介绍了基于YOLO目标检测算法开发的肾结石检测系统。该系统支持图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测，包含用户登录、多模型切换等功能。技术栈采用Python3.10、PyQt5和SQLite，对比了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型性能，其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最快(56.1ms)。系统在17000张肾脏影像数据集上训练，mAP@0.5达90%，F1值0.86，能有效识别肾结石位置并显示置信度。
深度学习理论与实战：反向传播、参数初始化与优化算法全解析
2501_92613722的博客
12-16 765
深度学习训练核心闭环：精准算梯度、合理初始化参数、高效更参数 反向传播：链式求导为基，从损失反向回溯算梯度，附 Sigmoid 实例 参数初始化：讲手动 / 经典方法，Module 初始化技巧与核心原则、选择 优化算法：SGD 为基，动量法 / Adagrad/RMSProp/Adadelta/Adam 解析与对比 核心总结：反向传播、初始化、优化算法要点及训练细节
深度学习中 z-score 标准化理解
musk1212的博客
12-11 1140
摘要： z-score标准化是深度学习中关键的数据预处理方法，通过将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，有效提升模型训练效率并消除特征量纲差异。其核心公式为z=(x-μ)/σ，适用于加速收敛、平衡多特征权重及异常值检测等场景。与Min-Max归一化相比，z-score对异常值更鲁棒，是神经网络训练的首选方法。需注意避免数据泄露问题（测试集必须使用训练集的μ和σ），并处理标准差为0的特殊情况。批量归一化(BatchNorm)是z-score的动态扩展版本。
基于深度学习的网络流量异常检测系统
XiaoMu_001的博客
12-11 988
本项目旨在构建一个基于深度学习的高效网络流量异常检测系统。系统采用 **B/S 架构**，前后端分离设计。后端基于 **Django** 框架，前端采用 **Vue 3** + **Element Plus**。核心检测引擎利用 **PyTorch** 构建深度学习模型（MLP 和 1D-CNN），能够对网络流量数据进行实时或离线分析，精准识别良性流量及多种类型的网络攻击（如 DoS, PortScan, Web Attack 等）
授权委托书识别技术：利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析
智能图像识别
12-12 783
摘要：授权委托书识别技术利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析，通过OCR和NER技术精准提取关键字段，准确率达98%以上。该系统具备批量处理、自适应学习、风险预警等功能，处理效率较人工提升数十倍，已广泛应用于政务、金融、法律等领域。该技术不仅大幅提升业务办理效率，还通过本地化部署确保数据安全，正推动多行业数字化转型，未来将与区块链等技术进一步融合，构建更完善的数字化授权解决方案。（149字）
Python深度学习与神经网络实战教程
在深度学习和神经网络的研究与应用领域中，Python语言因其简洁易用和强大的社区支持成为了首选的编程语言之一。 ### 知识点详细说明： #### 1. 神经网络基础 - **神经元模型**：神经网络的基本单元是神经元，它...
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