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RSS订阅原创 Transformer编码器层（TransformerEncoderLayer）
*Transformer编码器层（TransformerEncoderLayer）是Transformer模型的核心组成部分，它在处理序列数据时能够有效地捕捉长距离依赖关系。下面，我将为你提供一个详细的Transformer编码器层的教学。
2024-07-26 17:28:48
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原创 怎么一天内写好一篇中文核心论文 深度学习
结论总结研究的主要发现和贡献。重申研究的创新点和实际应用价值。摘要用简洁的语言概括全文，包括研究背景、方法、结果和结论。确保摘要内容完整、简明扼要，符合核心期刊的要求。格式检查确保论文的格式符合期刊要求，包括字体、行距、页边距等。检查引用格式是否正确，所有引用是否在参考文献列表中列出。语法和拼写检查使用语法检查工具和拼写检查工具，确保文章没有语法和拼写错误。逻辑和连贯性检查通读全文，检查论文的逻辑是否连贯，是否有重复或遗漏的内容。
2024-07-26 10:32:29
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原创 5折交叉验证和5×5交叉验证区别
5折交叉验证（5-fold cross-validation）和5×5交叉验证（5×5 cross-validation）虽然听起来相似，但实际上它们指的是不同的交叉验证策略。
2024-07-25 22:48:17
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原创 希尔伯特 包络证明 未出现模态混合现象 是啥？
希尔伯特变换在信号处理中常用于求信号的包络，它是一种线性运算，能够将实数信号转换为其解析信号，即包含原信号及其希尔伯特变换的复数信号。解析信号的实部是原信号，虚部是原信号的希尔伯特变换。
2024-05-27 12:12:51
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原创 梯度下降、反向传播、激活函数、参数初始化、批量归一化是深度学习中常用的几个概念
梯度下降、反向传播、激活函数、参数初始化、批量归一化是深度学习中常用的几个概念。下面我将对这些概念进行简要的凝练解释，并给出相应的例子。
2024-05-21 12:24:19
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原创 四分位数啊
四分位数（Quartile）是一种统计学术语，指的是将一组数据分为四个等份的数值点。在统计学中，四分位数能够提供数据分布的一种简单描述，并且常用于箱线图（Box plot）的绘制。在局部放电数据的应用中，四分位数可以用来描述和比较不同条件下局部放电活动的统计特性。例如，假设我们有一组局部放电的幅值数据，我们可以计算四分位数来了解这些幅值的分布情况。
2024-05-20 21:33:24
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原创 LSTM-时间步长和特征
这个简单的LSTM模型可以帮助你理解每个时间步长和特征的概念。在实际应用中，时间步长和特征的数量可能会更多，取决于你的具体任务和数据。：在上述模型中，每个时间步长就是一个股票价格。这意味着我们的模型将接受一个时间点的股票价格作为输入，并输出下一个时间点的预测价格。：在这个例子中，特征是单一的，即股票价格。这意味着我们的模型只关注价格这一个维度来预测下一个时间点的价格。假设我们有一个时间序列数据集，它包含了一系列的股票价格。我们的目标是预测下一个时间点的股票价格。
2024-05-19 16:32:18
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原创 fcn网络是怎么学习 时间序列 怎么进行分类的啊 这是我的wave1_test.shape (2904, 3, 8000)
在FCN模型中，你可能会首先使用一些1D卷积层来处理每个通道的8000个时间点，提取关键的时间特征，然后通过适当的池化和进一步的卷积处理得到用于分类的特征。在网络的末端，通常会添加一个或多个卷积层来进行最终的分类。这些层的输出通常被压缩（如通过全局平均池化）成一个向量，该向量随后被用来预测时间序列的类别。在训练完成后，你可以使用训练好的模型对新的时间序列数据进行分类。在这个过程中，关键是选择适当的卷积核大小、层数和卷积类型（如膨胀卷积等），以适应时间序列数据的特性。首先，时间序列数据（如你的。
2024-05-05 22:12:57
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原创 模型蒸馏吼吼吼
深度学习模型蒸馏（Model Distillation）是一种将大型、复杂模型（称为教师模型）的知识传递给小型、简单模型（称为学生模型）的技术。这种技术的目的是减少模型的大小和计算复杂性，同时尽量保留原始模型的学习能力。通过蒸馏，学生模型可以学习到教师模型的决策边界，从而提高其性能。同时，由于学生模型通常更简单，它的决策过程也更容易解释。
2024-05-03 22:46:23
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原创 Grad-CAM（梯度加权类激活图）
Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）是一种可视化技术，用于解释卷积神经网络（CNN）的决策过程。它通过生成类激活图（Class Activation Map，CAM）来突出显示对网络预测贡献最大的图像区域。
2024-05-03 22:44:29
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原创 脉冲激活图（PAM）
脉冲激活图（Pulse Activation Map，PAM）是一种用于解释神经网络决策过程的技术，特别是在处理时间序列数据或脉冲信号时。PAM通过可视化神经网络中特定层的激活情况，帮助理解模型是如何响应不同类型的输入信号的。
2024-05-03 22:39:48
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原创 怎么用 C2CM 什么是c2cm
这个教程展示了如何在卷积网络中通过增加层间连接来模拟C2CM概念。通过这种方式，你可以实验不同的结构调整，以找到最适合你特定数据和任务的配置。最后，编译并训练你的模型。这部分代码根据你的具体需求进行调整，例如设置合适的损失函数和优化器。接下来，我们将在两个卷积层之间添加一个匹配机制。在这个例子中，我们使用。首先，我们需要建立一个基本的CNN结构。这将包括输入层和几个卷积层。来合并特征，模拟一种“匹配”过程。
2024-05-01 20:52:33
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原创 什么是消融实验 怎么设置消融实验去验证模型啊
*消融实验（Ablation Study）**是一种用来系统地评估机器学习模型中各个组件的重要性的方法。在消融实验中，您会通过一一移除模型的某些部分（如层、特征、训练数据的一部分等），来观察这些部分对模型性能的具体影响。这种实验帮助研究者和开发者理解每个组成部分的贡献，从而优化模型结构和性能。
2024-04-21 21:55:33
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原创 类激活映射详解
类激活映射（CAM, Class Activation Mapping）是一种常用于卷积神经网络（CNN）的技术，用来识别和解释模型在进行图像或时间序列分类任务时，哪些区域对最终分类决定起到了关键作用。
2024-04-16 22:39:44
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原创 类激活图（CAM, Class Activation Mapping）
类激活图（CAM, Class Activation Mapping）是一种可视化技术，主要用于深度学习中的卷积神经网络，以识别和解释图像或时间序列数据中哪些区域对于模型的决策过程最为关键。它特别适用于帮助理解网络如何根据视觉或时间序列特征做出分类决策。
2024-04-16 22:17:22
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原创 作为研究生应该怎么阅读文献
作为研究生，阅读文献是一个至关重要的学术活动，帮助你建立专业知识基础，了解领域内的最新研究进展，并为自己的研究找到合适的定位。
2024-04-16 22:10:52
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原创 高通滤波的第一个值特别大异常怎行消除
在使用高通滤波器处理信号时，遇到的第一个值特别大或出现异常的现象通常是由于滤波器的初始状态未设置导致的。这是滤波器初始条件未适应到数据特性所致，尤其是在滤波器的状态变量在开始时未正确初始化。解决这个问题的一种方法是在处理数据之前预先设置滤波器的状态，或者简单地丢弃开始几个可能受初始状态影响的数据点。
2024-04-14 18:01:12
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原创 相位校正啊
相位校正是信号处理中的一种常见技术，用于确保多个信号在相位上对齐，这对于后续的信号分析和处理至关重要。在处理三相信号时，相位校正尤为重要，因为它可以保证三相之间的相位关系准确，从而正确分析信号特性和检测问题。下面，我将解释相位校正的基本原理和操作步骤，以及校正的目的。
2024-04-14 17:48:25
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原创 递归神经网络（Recursive Neural Networks）
递归神经网络（Recursive Neural Networks）是一种特殊的神经网络，它们通过处理具有树形结构的数据来捕获数据的深层次关系，尤其是在自然语言处理和计算机视觉中的一些应用，如语法分析和场景理解。
2024-04-11 22:23:49
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原创 长短时记忆网络(LSTM)
1. 理解RNN及其局限性基础知识：首先，你需要了解RNN的基本概念和工作原理，包括它是如何通过时间步处理序列数据的。局限性：掌握RNN面临的主要挑战，特别是梯度消失和梯度爆炸问题，以及这些问题为什么会影响网络学习长期依赖。2. 学习LSTM的核心概念LSTM结构：深入了解LSTM单元的结构，包括遗忘门、输入门、输出门以及如何通过这些门控制信息流。长期和短期记忆：理解LSTM是如何同时维护长期记忆和短期记忆的，以及这一特性如何使LSTM能够捕捉长期依赖关系。3. 实践编程编程实现：使
2024-04-11 22:21:55
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原创 学习循环神经网络（RNN）
1. 掌握基础知识理解RNN的基本概念：RNN是一种神经网络，它包含循环，使得网络能够维持一个内部状态，从而对序列的元素进行处理。学习RNN的工作机制：了解RNN是如何通过时间步迭代处理信息的，以及如何利用前一个时间步的输出作为当前时间步的一部分输入。2. 探索RNN的类型标准RNN：学习简单RNN的结构和局限性，如梯度消失和梯度爆炸问题。高级RNN：深入学习长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），这两种类型的RNN通过特殊的结构设计解决了标准RNN的局限性。3. 实践编程
2024-04-11 22:19:22
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原创 卷积神经网络
1. 掌握基础知识理解神经网络：首先确保你对基础的神经网络和多层感知器有一个清晰的理解，包括前向传播和反向传播算法。学习卷积运算：理解卷积运算是如何工作的，包括滤波器（或称为卷积核）、特征图、滑动窗口、填充和步长等概念。2. 熟悉CNN架构卷积层：学习卷积层是如何提取图像中的局部特征的。激活层：了解激活函数（通常是ReLU）在CNN中的作用。池化层：学习池化层（最大池化和平均池化）是如何减少特征图的尺寸的，以及它对防止过拟合的作用。全连接层：理解全连接层如何将卷积层和池化层的输出映射到最
2024-04-11 22:17:39
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原创 神经网络和反向传播算法
1. 理解神经网络的基础开始于感知器：首先理解感知器（Perceptron）模型，这是最简单的神经网络形式。感知器接收多个输入，通过加权和并应用激活函数来产生输出。这为理解更复杂的神经网络奠定了基础。多层网络：了解多层感知器（MLP，也称为全连接网络）的概念，它由多个层组成，每层包含多个神经元。每个神经元的输出都是上一层所有神经元输出的加权和，经过激活函数处理后传递给下一层。2. 学习激活函数激活函数的角色：了解激活函数在神经网络中的作用，包括非线性激活函数如ReLU、sigmoid和tanh
2024-04-11 22:14:25
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原创 VSB_1st_place_solution 代码解析
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2023-05-22 11:37:10
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