姚春辉

2025年1月13日

摘要：自适应梯度下降算法（Adaptive Gradient Descent，Adagrad）是一种优化算法，是梯度下降算法的一种改进。以下是关于自适应梯度下降算法的详细介绍：一、基本原理自适应梯度下降算法可以自适应地调整每个参数的学习速率，从而加速训练过程。传统的梯度下降算法中，每个参数都使用相同的阅读全文

posted @ 2025-01-13 17:38 姚春辉阅读(157) 评论(0) 推荐(0)

梯度下降算法和Adagrad算法--用于解决稀疏数据

摘要：梯度下降算法和Adagrad算法在机器学习领域都是用于优化模型参数的算法，但它们之间存在一些显著的区别。以下是对这两种算法的区别进行的详细阐述：一、基本原理梯度下降算法：梯度下降法是基于函数梯度信息的一种优化算法。梯度是一个向量，表示函数在某一点处沿该方向变化最快（即变化率最大）的方向。在机阅读全文

posted @ 2025-01-13 17:37 姚春辉阅读(187) 评论(0) 推荐(0)

结构自适应滤波

摘要：结构自适应滤波是自适应滤波技术的一个重要方面，它涉及到滤波器结构的动态调整以适应不同的信号环境和处理需求。以下是对结构自适应滤波的详细解释：一、自适应滤波的基本概念自适应滤波是一种在信号处理领域中广泛应用的最佳滤波方法，它能够在未知或时变的信号环境中有效地工作。自适应滤波器的参数和结构可以根据输阅读全文

posted @ 2025-01-13 17:32 姚春辉阅读(120) 评论(0) 推荐(0)

投影域方法

摘要：投影域方法可能涉及多个领域，以下是从数学和地理信息系统（GIS）的角度对投影域方法的解释：一、数学中的投影域方法在数学中，投影通常指将三维物体或几何形状的点映射到一个二维平面上的过程。投影域则是指被投影物体所映射到的二维平面上的区域。根据不同的需求，投影可以分为几个主要类型：正投影（正交投影）阅读全文

posted @ 2025-01-13 15:51 姚春辉阅读(77) 评论(0) 推荐(0)

2025年1月9日

豆包视觉理解模型主要采用了卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）架构

摘要：豆包视觉理解模型主要采用了卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）架构。具体介绍如下：卷积神经网络（CNN）特征提取能力：CNN的卷积层通过卷积核在图像上滑动进行卷积操作，能够自动提取图像的局部特征，如边缘、纹理、形状等。这些特征对于图像的理解和识别至关重要，不同的卷积核可以提取阅读全文

posted @ 2025-01-09 17:16 姚春辉阅读(206) 评论(0) 推荐(0)

深度学习的分类(二）

摘要：深度学习的分类可以从多个维度进行，以下是一些常见的分类方式：按网络结构分类前馈神经网络（Feed - Forward Neural Network）：是最基本的神经网络类型，数据从输入层进入，经过隐藏层的计算处理，最终从输出层输出结果，信息在网络中单向流动，没有反馈回路。例如多层感知机（MLP）阅读全文

posted @ 2025-01-09 17:07 姚春辉阅读(325) 评论(0) 推荐(0)

深度学习的分类

摘要：深度学习的分类可以从多个角度进行划分，以下是一些主要的分类方式及其对应的模型：一、根据学习方式分类监督学习（Supervised Learning）定义：利用带有标签的数据进行训练，使网络能够学习到从输入到输出的映射关系。常见模型：卷积神经网络（CNN）：主要用于图像处理领域，如图像分类、阅读全文

posted @ 2025-01-09 17:06 姚春辉阅读(898) 评论(0) 推荐(0)

CNN（卷积神经网络）的过程

摘要： CNN（卷积神经网络）的过程主要包括输入、卷积、激活、池化、全连接以及输出等步骤。以下是CNN工作过程的详细解释：一、输入 CNN的输入通常是原始图像数据。这些图像数据由红、绿、蓝三个颜色通道组成，形成一个二维矩阵，表示像素的强度值。二、卷积在卷积层中，CNN通过一组滤波器（也称为卷积核）对输阅读全文

posted @ 2025-01-09 16:57 姚春辉阅读(538) 评论(0) 推荐(0)

CNN（卷积神经网络）和传统机器学习之间的区别

摘要： CNN（卷积神经网络）和传统机器学习之间的区别主要体现在以下几个方面：一、特征学习方式 CNN：自动学习特征。CNN通过卷积层和池化层的组合，能够自动从原始数据中提取出有用的特征，而无需人工进行特征工程。这种方式不仅简化了模型构建的过程，还提高了模型的泛化能力和准确性。传统机器学习：通常需要人工阅读全文

posted @ 2025-01-09 16:56 姚春辉阅读(339) 评论(0) 推荐(0)

2024年12月31日

优化问题分类

摘要：优化问题可以根据不同的标准和特性进行分类，以下是几种常见的分类方式：一、根据目标函数和约束条件的数学性质分类线性优化：当目标函数和所有约束条件都是线性的，问题被归类为线性优化。线性优化问题的数学模型简单，存在许多成熟的算法来求解，如单纯形法和内点法。线性优化在资源分配、生产计划、运输问题等领域有阅读全文

posted @ 2024-12-31 09:57 姚春辉阅读(302) 评论(0) 推荐(0)

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