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DenseNet:特征复用真香
0.引言 作为CVPR2017年的最佳论文,DenseNet模型脱离了通过加深网络层数(如VGGNet、ResNet)和加宽网络结构(如GoogLeNet)来提升网络性能的定式思维。转而从特征的角度考虑,通过特征重用和旁...
基于注意力机制的循环神经网络(Attention-Based RNN)
算法原理 Attention-Based RNN 是一种基于注意力机制的 RNN 变体模型,它通过引入注意力机制来对序列中的不同部分进行加权,从而能够更好地捕捉序列数据中的重要信息。Attention-Based RNN...
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...
深度学习模型九大经典初始化方案
1. 正态分布初始化 正态分布初始化将权重初始化为来自正态(或高斯)分布的随机数。该分布通常以0为均值,其标准差(或方差)可以根据网络的特定需求进行调整。这种方法在保证权重不会开始时过...
蝙蝠优化算法(bat optimization algorithm)
算法背景 蝙蝠优化算法(Bat Algorithm)是一种基于群体智能的优化算法,它的灵感来源于蝙蝠捕食时的回声定位行为。想象一下,夜幕降临,一群蝙蝠在黑暗中飞翔,它们发出超声波并依靠回声来定位...
AI竞赛专栏介绍
专栏介绍:掌握Kaggle竞赛——进阶项目大师 🚀 欢迎来到我们的专栏——“AI竞赛专栏”🌟,这里是你开启数据科学竞赛之旅的理想起点。无论你是刚刚接触Kaggle的新手🔰,还是寻求提高技巧的老手🎓...
数据科学薪酬分析项目
项目简介 《数据科学薪酬分析》是一个全面的分析项目,旨在探索和解释数据科学领域的薪酬趋势。通过分析607份不同工作年份、经验水平、就业类型、职位名称、薪酬水平、员工居住地、远程工作比例...
图神经网络:图的向量化
引言 图神经网络(Graph Neural Networks,GNNs)是一种专门用于处理图形数据的神经网络架构。图形数据是一种非欧几里得数据,其中主要包括节点(vertices)和边(edges),节点代表实体,边表...
k最邻近算法(K-Nearest Neighbors,KNN)
引言 基本概念: K-最近邻居(KNN)算法是一种基于实例的学习,它用于分类和回归。在分类中,一个对象的分类由其邻居的“多数投票”决定,即对象被分配到其k个最近邻居中最常见的类别中。 重要性...