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生成对抗网络(GAN)
引言 生成对抗网络(GAN)是深度学习领域的一个革命性概念,为数据生成提供了一种全新的方式。其名称中的“对抗”体现了核心思想:通过两个神经网络之间的相互竞争来生成数据。这两个网络分别是...
几何深度学习入门测试
为什么创建该测试? 为了确保学员具备必要的基础知识并能有效地理解和应用几何深度学习技术,我们设置了入学测试。该考试旨在评估学员是否掌握了高等数学、线性代数、概率统计、信息论等数学基...
矩阵乘法
叉乘(普通乘法) 矩阵乘法(Matmul Product)是两个矩形相乘的操作,其结果是另一个矩阵。定义如下: 设有两个矩阵\(\boldsymbol{A}\)和\(\boldsymbol{b}\),令\(\boldsymbol{A}\)是一个\(m\ti...
基于XG-Boost B预测宫颈癌
在该项目中,构建并训练了 XG-Boost 分类器来预测一个人是否有患宫颈癌的风险。数据来自委内瑞拉加拉加斯“加拉加斯大学医院”的 858 名患者,包括怀孕次数、吸烟习惯、性传播疾病 (STD)、人口...
共享单车数据分析与需求预测项目
项目背景 自动自行车共享系统是传统自行车租赁的新一代,整个会员、租赁和归还过程都变得自动化。通过这些系统,用户可以轻松地在一个位置租赁自行车,然后在另一个位置归还。目前,全球有超过5...
Wasserstein GAN
引言 WGAN,即Wasserstein GAN,旨在解决传统GAN训练中的一些问题,尤其是训练不稳定和梯度消失。WGAN通过使用Wasserstein距离(Earth-Mover距离或EM距离)来衡量真实数据分布和生成数据分布之...
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer)
算法引言 灰狼算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)是一种受自然界灰狼行为启发的优化算法。它模拟了灰狼的社会层次和狩猎策略,其中灰狼被分为四种角色:狼首领(Alpha)、狼副手(Beta)、狈顾问...
SMS垃圾短信识别项目
项目背景 随着数字通信的快速发展,垃圾短信成为了一个普遍而烦人的问题。这些不请自来的消息不仅打扰了我们的日常生活,还可能包含诈骗和欺诈的风险。因此,有效地识别并过滤垃圾短信变得至关...
循环神经网络(RNN)算法详解
引言 在第三章中,我们探讨了全连接神经网络(FCNN)和卷积神经网络(CNN)的结构,以及它们的训练方法和使用场景。值得注意的是,这两种网络结构都是处理独立的输入数据,即它们无法记忆或理解...
深度学习梯度弥散与爆炸
问题描述 梯度弥散:在深层神经网络中,梯度弥散是指在反向传播过程中梯度逐渐变小,以至于在网络的较浅层梯度接近于零。这导致网络的这些层的权重几乎不更新,使得模型难以学习到输入数据的复...