神经网络的二次抽样

最新推荐文章于 2024-10-11 09:22:39 发布
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#神经网络 #机器学习

博客记录了同学提出的问题，但未提及具体问题内容。
同学今天问我了！先记录下来！
44、人工神经网络的分层抽样算法：原理、应用与效果评估
ik678901234的博客
08-30 17
本文介绍了一种结合统计学与人工神经网络的分层抽样算法（SSA），用于解决金融领域中大数据处理与信用风险分析的挑战。SSA通过划分数据层次并基于统计指标抽取高代表性样本，显著减少数据量同时保持80%以上置信区间。在银行信用风险案例中，该方法将良好信用客户数据减少51%，模型准确率仍达90%，有效缓解数据不平衡问题。结合MLP神经网络与Bayesian Regularization算法，实现了高效、准确的实时风险预测。未来将扩展至定性数据处理与动态数据置换，提升模型泛化能力。
PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
盼小辉丶的博客
06-13 8万+
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
机器学习（三十一）：深度神经网络的过采样和欠采样
全栈川川
09-24 1623
深度神经网络的过采样和欠采样：客户流失分类模型
神经网络在测试抽样中的应用
weixin_34080903的博客
05-20 126
1.工具产生的背景导航对人们的生活起着越来越重要的作用，由于公司一直在做导航产品，所以为了从深度上保证产品的质量（已经通过大量的case从广度上来保证产品质量），做为Routing的测试负责人，我对导航算法进行了深入的研究。在做Map Data的Regression时，我们是基于导航对底层的数据进行测试，而MapData是经过Tools Team 转换的，所以原始数...
深度神经网络中的过采样和欠采样技术
DkVhdl的博客
09-22 493
它的目标是生成新的合成样本，使得少数类别的样本数量与多数类别相当。在实际应用中，选择过采样还是欠采样取决于具体问题的特点和需求。为了解决这个问题，可以采用过采样和欠采样技术来平衡数据集，以改善模型的训练效果。本文将介绍过采样和欠采样的概念，并提供相应的源代码示例。在深度神经网络中，过采样和欠采样是处理数据不平衡问题的常用技术。它的目标是删除一些多数类别的样本，使得多数类别和少数类别的样本数量接近。最简单的欠采样方法是随机欠采样，它从多数类别中随机选择一部分样本进行删除。过采样和欠采样的比较。
图片二次采样
weixin_44935137的博客
04-17 139
package Util; import android.content.res.Resources; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; //工具类 public class Utils { public Bitmap setimg(Resources resources,Integer i...
关于二次采样
guodebiaoa的博客
10-10 971
public class TwoImageUtils { public static void loadImage(String path, final ImageView imageView) { new AsyncTask() { @Override protected void onPostExecute(Bitmap bitmap) { super.onPost
学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇
热门推荐
Morganfs的博客
04-12 11万+
深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
神经网络超参数优化：随机搜索完整实现指南
盼小辉丶的博客
10-11 2222
神经网络超参数优化的随机搜索是一种用于优化神经网络超参数的方法，适用于参数空间较大或者优化目标函数表现不规则的情况。在本节中，我们学习了随机搜索的基本原理，并利用随机搜索执行神经网络自动超参数优化。
图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现
盼小辉丶的博客
05-06 8167
本节介绍了 GraphSAGE 框架及其两个组成部分——邻居采样算法和三个不同的聚合算子，其中邻居采样是 GraphSAGE 能够高效处理大规模图的核心。并使用 PyTorch Geometric 构建 GraphSAGE 模型在 PubMed 数据集上执行节点分类，GraphSAGE 虽然准确率略低于 GCN 或 GAT 模型，但它是常用于处理大规模图数据的高效框架。
稻草人总结之关于二次采样
zqj861791241的博客
08-15 879
1.为什么要二次采样 1.大家在开发App的过程中有没有遇到过类似于图片墙这样的功能？在做图片墙的时候你有没有遇到过OOM异常呢？遇到了又是怎么解决的？ 2.再比如我现在有一张100M大的图片，我想把这张图片用一个ImageView显示出来，那么你的ImageView能够显示出来这张图片吗？ 上面我们说的这两种情况其实都涉及到图片加载时内存溢出的问题，内存溢出可能发生在加载一张大图的时候，也
python 深度学习（5）-- 随机失活 & 过采样
ouprince
07-13 3672
（1）随机失活 随机失活指的是在每轮训练时忽略一定随机数量的神经元，dropout 可能会提高 DNN 性能。随机省略一部分隐藏的神经元的过程称之为 随机失活 。如图 阐释一下这种方法：对于每次训练的实例，每个隐藏层的神经元以 p 的概率从网络中随机被忽略。由于神经元是随机选择的，因此每个训练实例选择的都是不同的神经元组合。 随机失活并不能保证提高性能，但通常值得一试。牢记以下三点： ...
【AI核心技术】课程三十：Pairwise方法的神经网络模型ranknet
PaddlePaddle
01-08 581
UAI与PaddlePaddle联合推出的【AI核心技术掌握】系列课程持续更新中！今天的视频带你了解，9分钟了解神经网络模型ranknet（友情提示：手机横屏看更舒服！）...
【Pytorch神经网络理论篇】 34 样本均衡+分类模型常见损失函数
小李的研究生学习日记
04-11 7729
1 样本均衡 当训练样本不均衡时，可以采用过采样、欠采样、数据增强等手段来避免过拟合。 1.1使用权重采样类 Sampler类中有一个派生的权重采样类WeightedRandomSampler，能够在加载数据时，按照指定的概率进行随机顺序采样。 WeightedRandomSampler(samples_weight, samples_num) 1、weights：对应的是“样本”的权重而不是“类别的权重”。也就是说：有一千个样本，weight的数值就有一千个，因此有 len（we...
Tensorflow 卷积神经网络（三）池化与采样
weixin_44056948的博客
01-31 1107
前一节的内容对卷积网络的padding，stride等概念有了介绍，这一节会需要回顾一下其中重要的几个概念包括池化（Pooling）、过采样（upsample）以及激活函数ReLU。首先我们根据一张经典的LeNet5网络来了解下降维也就是下采样。 可以看到，两个subsampling层将原来输入的28*28的图像数据见魏晨了14*14和5*5； 那么下采样是怎么实现的呢，实际上这个操作的执行就是池化，如上图所示，池化主要分为两种average个Max，在这里我们的卷积核大小设置为2*2，步长st
9. 类别不平衡的二次抽样（The caret package）
littlely_ll的博客
04-10 3849
1. 简介(The caret package ) 2. 可视化(The caret package) 3. 预处理(The caret package) 4. 数据分割（The caret package） 5. 模型训练和调参（The caret package） 6. 可用模型(The caret package ) 7. train的模型标签 8. 随机超参搜索（The
训练词向量中的二次采样
Shine_rise的博客
02-29 907
二次采样 文本数据中一般会出现一些高频词，如英文中的“the”“a”和“in”。通常来说，在一个背景窗口中，一个词（如“chip”）和较低频词（如“microprocessor”）同时出现比和较高频词（如“the”）同时出现对训练词嵌入模型更有益。因此，训练词嵌入模型时可以对词进行二次采样。 具体来说，数据集中每个被索引词 wiw_iwi​ 将有一定概率被丢弃，该丢弃概率为 P(wi)=max⁡(...
关于神经网络中的代价函数——交叉熵的由来
joy_YuanQL的博客
07-30 1万+
这段时间一直在看有关于神经网络的教程，在之前看过的其他一些机器学习算法，例如logistics回归等都是用C =(y− a)2/2函数做cost function，但是在神经网络算法中，有些教程是使用交叉熵作为代价函数的（关于斯坦福大学的深度学习教程依旧使用的是C =(y− a)2/2函数做cost function），这个让我很郁闷，于是我就问了师兄，然后没有然后。。。没有搞懂。我就在网上找
过采样（处理数据不平衡问题）
weixin_40849273的博客
10-18 3万+
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selecti...
SOM神经网络计算
最新发布
03-25
好的，我现在需要回答用户关于SOM神经网络的计算方法、实现方式以及示例的问题。首先，我需要回忆一下SOM的基本原理。SOM是一种无监督学习模型，主要用于数据降维和可视化，保持数据的拓扑结构。它的核心是竞争学习...
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