深度学习】S2 数学基础 P2 线性代数(下)

目录 范数的意义范数的数学意义范数之于深度学习的意义 L1 范数与 L2 范数L1 范数L2 范数 小结 本节博文是线性代数第二部分,主要内容为 L 1 L1 L1 范数与 L 2 L2 L2 范数;有关线性代数基础知识,请访问:【深度学习】S2 数学基础 P1 线性代数(上) 范数的意义 范数的数学意义 在数学的框架内,范数是一个基本的概念,它为向量空间提供了一个度量方法,使得可以比较向量的大小,...

【算法题】104. 二叉树的最大深度

题目 给定一个二叉树 root ,返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1: 输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:3 示例 2: 输入:root = [1,null,2] 输出:2 提示: 树中节点的数量在 [0, 104] 区间内。 -100 <= Node.val <= 100 题解 class Solu...

使用深度学习进行“序列到序列”回归

目录 下载数据 准备训练数据 定义网络架构 训练网络 测试网络         此示例说明如何使用深度学习预测发动机的剩余使用寿命 (RUL)。         要训练深度神经网络以根据时间序列数据或序列数据预测数值,可以使用长短期记忆 (LSTM) 网络。         此示例使用 [1] 中所述的涡轮风扇发动机退化仿真数据集。该示例训练一个 LSTM 网络,旨在根据表示发动机中各种传感器的时间序...

深度学习】S2 数学基础 P1 线性代数(上)

目录 基本数学对象标量与变量向量矩阵张量降维求和非降维求和累计求和 点积与向量积点积矩阵-向量积矩阵-矩阵乘法 深度学习的三大数学基础 —— 线性代数、微积分、概率论; 自本篇博文以下几遍博文,将对这三大数学基础进行重点提炼。 本节博文将介绍线性代数知识,为线性代数第一部分。包含基本数学对象、算数和运算,并用数学符号和相应的张量代码实现表示它们。 基本数学对象 基本数学对象包含: 0维:标量与变量;...

使用深度学习进行“序列到序列”分类

目录 加载序列数据 定义 LSTM 网络架构 测试 LSTM 网络         此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步进行分类。         要训练深度神经网络以对序列数据的每个时间步进行分类,可以使用“序列到序列”LSTM 网络。通过“序列到序列”LSTM 网络,可以对序列数据的每个时间步进行不同预测。         此示例使用从佩戴在身体上的智能手机获得的...

m基于深度学习的QPSK调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真

目录 1.算法仿真效果 2.算法涉及理论知识概要 2.1 QPSK调制原理 2.2 深度学习相位检测算法 2.3 相位补偿算法 3.MATLAB核心程序 4.完整算法代码文件获得 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要          在数字通信中,正交相移键控(QPSK)是一种高效的调制方法,它能够在有限的带宽内传输更多的信息。然而,在实际通信过程中,由于...

深度学习自然语言处理(NLP)模型BERT:从理论到Pytorch实战

文章目录 深度学习自然语言处理(NLP)模型BERT:从理论到Pytorch实战一、引言传统NLP技术概览规则和模式匹配基于统计的方法词嵌入和分布式表示循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM)Transformer架构 二、什么是BERT?BERT的架构整体理念架构部件Encoder层嵌入层(Embedding Layer) 部件的组合架构特点 三、BERT的核心特点Attention机制...

深度优先搜索】【树】【图论】2973. 树中每个节点放置的金币数目

作者推荐 视频算法专题 本博文涉及知识点 深度优先搜索 树 图论 分类讨论 LeetCode2973. 树中每个节点放置的金币数目 给你一棵 n 个节点的 无向 树,节点编号为 0 到 n - 1 ,树的根节点在节点 0 处。同时给你一个长度为 n - 1 的二维整数数组 edges ,其中 edges[i] = [ai, bi] 表示树中节点 ai 和 bi 之间有一条边。 给你一个长度为 n 下...

深度测评:ONLYOFFICE 桌面编辑器 v8.0新功能

目录 前言 一、PDF表单处理:提升办公效率 二、RTL(从右到左)支持:满足不同语言习惯 三、Moodle集成:教育行业的新助力 四、本地界面主题:个性化办公体验 五、性能优化与稳定性提升 六、性能与稳定性 七、总结与展望 前言 随着技术的不断进步和用户需求的日益多样化,ONLYOFFICE 桌面编辑器迎来了其重要的更新——v8.0 版本。此次更新不仅带来了众多新功能,还进一步优化了用户体验,满足了...

使用深度学习对视频进行分类

指定训练选项 训练 LSTM 网络 组合视频分类网络 使用新数据进行分类 辅助函数         此示例说明如何通过将预训练图像分类模型和 LSTM 网络相结合来创建视频分类网络。 要为视频分类创建深度学习网络,请执行以下操作: 使用预训练卷积神经网络(如 GoogLeNet)将视频转换为特征向量序列,以从每帧中提取特征。 基于序列训练 LSTM 网络来预测视频标签。 通过合并来自两个网络的层,组合...
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2024-03-29 07:11:50 1711667510