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基于监督学习的全卷积神经网络多聚焦图像融合算法
摘要为进一步提高多聚焦图像的融合质量提出一种基于监督学习的全卷积神经网络多聚焦图像融合算法该算法旨在运用神经网络学习源图像不同聚焦区域的互补关系即选择源图像中不
2022-11-17 14:33:14
13.23MB
图像处理
监督学习
全卷积
多聚焦图
1
监督学习中的损失函数及应用研究
监督学习中的损失函数常用来评估样本的真实值和模型预测值之间的不一致程度,一般用于模型的参数估计。受应用场景、数据集和待求解问题等因素的制约,现
有监督学习
算法使用的损失函数的种类和数量较多,而且每个损失函数都有各自的特征,因此从众多损失函数中选择适合求解问题最优模型的损失函数是相当困难的。研究了监督学习算法中常用损失函数的标准形式、基本思想、优缺点、主要应用以及对应的演化形式,探索了它们适用的应用场景和可能的优化策略。本研究不仅有助于提升模型预测的精确度,而且也为构建新的损失函数或改进现有损失函数的应用研究提供了一个新的思路。
2022-11-03 10:24:25
1.37MB
监督学习
损失函数
相似度度量
1
数据挖掘(二)监督学习梯度下降
监督学习 监督学习目的在于学习一个由输入到输出的映射 图形表示 梯度下降 梯度的概念 梯度是什么? 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以
2022-11-02 19:08:18
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机器学习
1
半监督学习领域经典论文MixMatch
论文中提出一种监督方法, 其引入一个单一的损失, 将伪标签和一致性正则方法统一于其中. MixMatch 为未标记数据引入了一个统一的损失项, 可以无缝地降低熵, 同时保持一致性并与传统的正则化技术保持兼容.
2022-10-29 22:04:58
3.11MB
1
线性回归tensorflow例子,完整python代码
使用神经网络框架tensorflow实现的线性回归demo,里面附有完整的代码,可直接运行,有详细注释
2022-10-25 18:56:11
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python
Tensorflow
线性回归
监督学习
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机器学习课程笔记(第一章的第一节和第二节)机器学习的概念和分类
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监督学习
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matlab中存档算法代码-Breast-Cancer-Detection-UL:无监督学习ML模型可预测患者的乳腺癌。在机器学习的背景下,这
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系统开源
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2022-10-17 19:05:32
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2022-10-17 19:05:31
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无监督学习
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手推机器学习-监督学习(上)
针对每个机器学习经典模型详细的逻辑讲解 逐步的公式推导,step by step,让你面试时手推无障碍 完整的笔记资料,包括推导理解、 示意图等等
2022-09-23 16:01:00
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大学里学过高等数学、概率统计,有
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